到達目標
1.Jupyter環境においてPythonプログラムを実行できる。
2.Jupyter環境およびPythonライブラリを用いてデータ分析を実行できる。
3.Jupyter環境およびPythonライブラリを用いてデータ分析結果を可視化できる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | Jupyter環境において各種Pythonプログラムを実行できる。 | Jupyter環境において基本的なPythonプログラムを実行できる。 | Jupyter環境においてPythonプログラムを実行できない。 |
評価項目2 | Jupyter環境およびPythonライブラリを用いて各種データ分析を実行できる。 | Jupyter環境およびPythonライブラリを用いて基本的なデータ分析を実行できる。 | Jupyter環境およびPythonライブラリを用いてデータ分析を実行できない。 |
評価項目3 | Jupyter環境およびPythonライブラリを用いて各種データ分析結果を可視化できる。 | Jupyter環境およびPythonライブラリを用いて基本的なデータ分析結果を可視化できる。 | Jupyter環境およびPythonライブラリを用いてデータ分析結果を可視化できない。 |
学科の到達目標項目との関係
Ⅰ 人間性
Ⅱ 実践性
Ⅲ 国際性
CP2 各系の工学的専門基盤知識,および実験・実習および演習・実技を通してその知識を社会実装に応用・実践できる力
CP4 他者を理解・尊重し,協働できるコミュニケーション能力と人間力
教育方法等
概要:
これまで学んできたPythonプログラミングの知識を基礎として,Jupyter環境内のライブラリを用いて標準的な各種データ分析技術について修得する。
授業の進め方・方法:
情報処理センター設置の端末を使用した演習形式で授業を進める。成績評価の割合は,課題レポート80%,取組み20%とし,合格点は60点以上である。
注意点:
情報処理演習Ⅰ・Ⅱで学んだPythonプログラミング技術が基礎となる。また,課題等について自学自習により取り組むこと。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
Jupyterの基本操作 |
Jupyterにおける基本操作を実行できる。
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2週 |
Markdownによるドキュメント記述 |
Markdownによるドキュメントを記述できる。
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3週 |
numpyによるベクトル・行列演算(1) |
numpyライブラリを用いてベクトル・行列演算を実行できる。
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4週 |
numpyによるベクトル・行列演算(2) |
numpyライブラリを用いてベクトル・行列演算を実行できる。
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5週 |
sympyによる代数計算(1) |
sympyライブラリを用いて代数計算を実行できる。
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6週 |
sympyによる代数計算(2) |
sympyライブラリを用いて代数計算を実行できる。
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7週 |
scikit-learnによる機械学習(1) |
scikit-learnライブラリを用いて機械学習を実行できる。
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8週 |
scikit-learnによる機械学習(2) |
scikit-learnライブラリを用いて機械学習を実行できる。
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2ndQ |
9週 |
pandasによるデータ分析(1) |
pandasライブラリを用いてデータ分析を実行できる。
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10週 |
pandasによるデータ分析(2) |
pandasライブラリを用いてデータ分析を実行できる。
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11週 |
matplotlibによるデータ可視化(1) |
matplotlibライブラリを用いてデータを可視化できる。
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12週 |
matplotlibによるデータ可視化(2) |
matplotlibライブラリを用いてデータを可視化できる。
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13週 |
pillowによるイメージ処理(1) |
pillowライブラリを用いてイメージ処理を実行できる。
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14週 |
pillowによるイメージ処理(2) |
pillowライブラリを用いてイメージ処理を実行できる。
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15週 |
総合演習 |
総合的な演習を実践できる。
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16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を活用できる。 | 3 | |
論理演算と進数変換の仕組みを用いて基本的な演算ができる。 | 3 | |
コンピュータのハードウェアに関する基礎的な知識を活用できる。 | 3 | |
情報伝達システムやインターネットの基本的な仕組みを把握している。 | 3 | |
同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。 | 3 | |
与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。 | 3 | |
任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実装できる。 | 3 | |
情報セキュリティの必要性および守るべき情報を認識している。 | 3 | |
個人情報とプライバシー保護の考え方についての基本的な配慮ができる。 | 3 | |
インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威を認識している | 3 | |
インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威に対して実践すべき対策を説明できる。 | 3 | |
評価割合
| 課題レポート | 取組み | 合計 |
総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 80 | 20 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |