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科目の基本情報
| 開講年度 | 2023 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教育学部・教科及び教科の指導法に関する科目(A類)・数学 | |
| 科目名 | コンピュータ | |
| こんぴゅーた | ||
| Computer | ||
| 受講対象学生 |
教育学部 学部(学士課程) : 3年次, 4年次 期生 |
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| 卒業要件の種別 | 選択必修 |
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| 授業科目名 | 情報数学要論 | |
| じょうほうすうがくようろん | ||
| Elements of Information Mathematics | ||
| 単位数 | ③ 単位 | |
| ナンバリングコード | educ-math-MATH3053-001
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
通年 |
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| 開講時間 |
月曜日 7, 8時限 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | 2号館4階S-401 | |
| 担当教員 | 萩原克幸（教育学部） | |
| Katsuyuki Hagiwara | ||
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | コンピュータは問題解決のツールである。この授業では、統計解析ソフトRによるデータ分析の基礎とプログラミング言語pythonによる数値計算の基礎を講義するとともに、演習を通して理解を深める。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 統計解析ソフトRによるデータ分析の基礎とプログラミング言語pythonによる数値計算の基礎を修得すること。 |
| 学修の到達目標 | 統計解析ソフトRによるデータ分析とプログラミング言語pythonによる数値計算の基礎について理解し、これらを活用できるようになること。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 演習課題100% |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
実地体験型PBL Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | 授業アンケートの結果をもとに、授業の改善を図る。 |
| 教科書 | 講義資料を用意する。 |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 日時：月曜日16:20-17:50 場所：教育学部2号館1F 情報教育第2研究室 |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | 統計解析、R、数値計算、python |
|---|---|
| Key Word(s) | data science, R, numerical computation, python |
| 学修内容 | 第1回 Rについて 第2回 スカラー・ベクトル 第3回 行列・データフレーム・リスト 第4回 スクリプト・関数 第5回 plot関数・散布図 第6回 棒グラフ・円グラフ 第7回 疑似乱数・ヒストグラム 第8回 モンテカルロシミュレーション 第9回 基本統計量（1変量データ） 第10回 基本統計量（多変量データ） 第11回 ファイル 第12回 if文 第13回 for文・while文 第14回 検定（t検定） 第15回 検定（クロス集計とカイ二乗検定） 第16回 pythonについて 第17回 変数・演算子・型・文字列 第18回 関数 第19回 リスト 第20回 if文 第21回 for文・while文 第22回 ファイル操作 第23回 クラス 第24回 numpy(1) 第25回 numpy(2) 第26回 pandas 第27回 数値計算について 第28回 数値積分 第29回 微分方程式の数値解法 第30回 数値計算演習 |
| 事前・事後学修の内容 | |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |