学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
工学部
時間割コード
Registration Code
0846073
科目区分【日本語】
Course Category
専門基礎科目
科目区分【英語】
Course Category
Basic Specialized Courses
科目名 【日本語】
Course Title
データ科学及び演習
科目名 【英語】
Course Title
Data Science with Exercises
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員 【日本語】
Instructor
小川 浩平 ○
担当教員 【英語】
Instructor
OGAWA Kohei ○
単位数
Credits
3
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春 水曜日 1時限
春 水曜日 2時限
Spring Wed 1
Spring Wed 2
授業形態
Course style
講義及び演習
学科・専攻【日本語】
Department / Program
電気電子情報工学科
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Electrical Engineering, Electronics, and Information Engineering
必修・選択【日本語】
Required / Selected
必修
必修・選択【英語】
Required / Selected
Compulsory


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
Python言語による演習を通じて、計算機を用いたより高度なプログラミング技法・問題解決技法を学ぶ。具体的には、Pythonの基礎的な文法及びオブジェクト指向プログラミングを学び、それを基に機械学習の基礎的な知識及び技術の習得を目指す。 また、Pythonを用いた比較的大きなプログラム(500~1000行程度)を書く実力をつける。これにより、情報リテラシーのような基礎力に加え、論理的思考力や問題解決力といった応用力も涵養する。さらには、プログラムの構成を設計(デザイン)することにより、創造力を鍛えることも狙いとする。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
Through practical exercises using the Python programming language, students will learn advanced programming techniques and problem-solving methods utilizing computers.
Specifically, students will acquire foundational knowledge of Python syntax and object-oriented programming, and then build upon this foundation to gain fundamental knowledge and skills in machine learning.
Additionally, students will develop the ability to write relatively large-scale Python programs (approximately 500–1000 lines of code).
Beyond basic information literacy skills, the course aims to cultivate applied competencies such as logical thinking and problem-solving abilities. Furthermore, by designing the structure of programs, students will enhance their creativity.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN))
- 目的・仕様に従いプログラムの構成要素を論理的に設計できる
- 設計に従い、効率の良いプログラム(Python)の実装ができる
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
By the end of this course, students will be able to:
- Logically design program components according to given objectives and specifications.
- Implement efficient Python programs based on their design.
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
計算機プログラミング基礎及び演習
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
Fundamental Computer Programming with Exercises
授業の内容【日本語】
Course Content
1. Pythonの基礎と制御構文
2. データ構造と関数の活用
3. クラスの基本とJSONシリアライズ
4. カプセル化、継承とポリモーフィズムによるデータ処理の多角化
5. データ操作と探索的データ分析 (EDA)
6. 古典的機械学習 (Scikit-learn)
7. 深層学習と画像認識 (Deep Learning)
8. AIアプリ開発とモデルの実践利用
9. PyGameの基礎とシステムループ
10. オブジェクト指向を用いたゲーム構築
11. 簡易Bot開発とAI制御 中間課題と期末課題を行う。

中間課題と期末課題を行います。
期末課題では、ミニプロジェクトとして、個々人が何をつくるかから企画してプログラムを作成してもらいます。
毎回の授業では理解を深めるための小クイズを出題します。
また、毎週、授業の理解度を高めるための宿題を課します。

なお、授業は対面及びオンデマンド配信で行われます。詳しくはTACTを通じて通知します。
授業の内容【英語】
Course Content
1. Python fundamentals and control structures
2. Data structures and functional programming techniques
3. Basic class design and JSON serialization
4. Encapsulation, inheritance, and polymorphism for advanced data processing
5. Data manipulation and exploratory data analysis (EDA)
6. Classical machine learning (Scikit-learn)
7. Deep learning and image recognition
8. AI application development and practical model utilization
9. Fundamentals of PyGame and system loops
10. Game development using object-oriented programming
11. Basic bot development and AI control

Midterm and final assignments will be conducted.
For the final assignment, each student will plan and develop a mini-project of their own design.
Short quizzes will be given during each class to reinforce understanding.
Weekly homework assignments will also be provided to deepen comprehension.
成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria
下記の要素により評価する.
・小クイズ 10%
・課題 50%
・中間および最終課題 40%
総点60%以上を合格とします。
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
Evaluation will be based on:
- Mini quiz : 10%
- Homework: 50%
- mid-term and final project: 40%
In total, more than 60% is necessary to pass the class.
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
計算機プログラミング基礎及び演習(1年秋学期)
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
Basic Programming (1st year fall semester)
教科書【日本語】
Textbook
教科書は指定しない
教科書【英語】
Textbook
No specific textbook is required.
参考書【日本語】
Reference Book
参考書は講義中に必要に応じて指示する
参考書【英語】
Reference Book
Reference materials will be introduced during the course as needed.
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
毎回の講義で出題される課題に取り組む。
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
Work on the assignment given in each lecture.
使用言語【英語】
Language used
使用言語【日本語】
Language used
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
対面及びオンデマンド
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
Face-to-face and on demand
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
実務経験のある教員等による授業科目(大学等における修学の支援に関する法律施行規則に基づくもの)<実務経験について>
Courses taught by Instructors with practical experience(Practical experience)
実務経験のある教員等による授業科目(大学等における修学の支援に関する法律施行規則に基づくもの)<実務経験と本授業との関連性>
Courses taught by Instructors with practical experience(Relevance of the practical experience to this course)