オブジェクト指向言語

科目基礎情報

学校	沼津工業高等専門学校	開講年度	令和02年度 (2020年度)
授業科目	オブジェクト指向言語
科目番号	2020-283	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	電子制御工学科	対象学年	5
開設期	後期	週時間数	2
教科書/教材	東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~（マイナビ出版）
担当教員	鈴木 静男

到達目標

1. Python言語を用いて実用的なアプリケーションソフトウェアを設計・開発できる。

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
Python言語を用いて実用的なアプリケーションソフトウェアを設計・開発できる。	Python言語を用いて実用的なアプリケーションソフトウェアを設計・開発できる。	Python言語を用いて基本的なアプリケーションソフトウェアを設計・開発できる。	Python言語を用いてアプリケーションソフトウェアを設計・開発できない。

教育方法等

概要:

Python言語を利用したアプリケーションソフトウェア開発について学習する。

授業の進め方・方法:

注意点:

１．評価については、評価割合に従って行います。ただし、適宜再試や追加課題を課し、加点することがあります。
２．試験と課題を通じてPython言語を用いたアプリケーションソフトウェア開発の理解度を評価する。

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
後期
	3rdQ
		1週	ガイダンス	人工知能等が注目される一方で、いろいろな誤解や過剰な期待がされていることもあります。この授業により、データサイエンスや人工知能等を使って何ができて何ができないのか、概略を説明できる。
		2週	Pythonの基礎	Jupyter Notebookの使い方、リストと辞書型、条件分岐とループ、関数、クラスとインスタンスの基礎が理解できる。
		3週	科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎	データ分析で使うライブラリ、Numpyの基礎、行列、Scipyの基礎、Pandasの基礎、Matplotlibの基礎が理解できる。
		4週	記述統計と単回帰分析	統計解析の種類、データの読み込みと対話、記述統計、単回帰分析の概略を理解できる。
		5週	確率と統計の基礎	確率、確率変数と確率分布、応用：多次元確率分布、推計統計学、統計的推定、統計的検定の基礎が理解できる。
		6週	Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）	Numpyを使った計算の応用、Numpyの演算処理、配列操作とブロードキャスト、Scipyを使った計算の応用の基礎が理解できる。
		7週	Pandasを使ったデータ加工処理	Pandasの基本的なデータ操作、データの結合、データの操作と変換、データの集約とグループ演算、欠損データと異常値の取り扱いの基礎、時系列データの取り扱いの基礎が理解できる。
		8週	Matplotlibを使ったデータ可視化	データ可視化の基礎が理解でき、応用として分析結果の見せ方を考えることができる。
	4thQ
		9週	機械学習の基礎（教師あり学習）その１	機械学習の全体像、重回帰、ロジスティック回帰、 正則化項のある回帰：ラッソ回帰、リッジ回帰の概略を理解できる。
		10週	機械学習の基礎（教師あり学習）その２	決定木、k-NN（k近傍法）、サポートベクターマシンの概略を理解できる。
		11週	機械学習の基礎（教師なし学習）その１	教師なし学習、 クラスタリングの概略を理解できる。
		12週	機械学習の基礎（教師なし学習）その２	主成分分析の概略を理解できる。
		13週	モデルの検証方法とチューニング方法その１	モデルの評価と精度を上げる方法、モデルの評価とパフォーマンスチューニングの概略を理解できる。
		14週	モデルの検証方法とチューニング方法その２	アンサンブル学習の概略を理解できる。
		15週	まとめ	これまでの復習を行う。
		16週

評価割合

	試験	課題	合計
総合評価割合	50	50	100
基礎的能力	0	0	0
専門的能力	50	50	100
分野横断的能力	0	0	0