授業科目名	情報処理及び実習
時間割番号	TAC101
担当教員名	チェン　リー　チュイ
開講学期・曜日・時限	後期・金・I-1-II-1	単位数	2
＜対象学生＞
2019年度以前の入学生対象
＜授業の目的＞
この授業は，コンピュータの実習を通じて，数値データの処理・統計分析・可視化，文書・レポート・学術発表資料の作成，情報収集・交換などができるようになること。 すなわち「情報リテラシ－」と「データリテラシー」を身につけることを目標としている。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
工学部>応用化学科向け
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO 説明 コンピテンシー未選択 1 1) コンピュータの基本操作，ファイルの管理などを行うことができる。 2 2) 文書作成ソフトを利用して文書・レポートの作成を行うことができる。 3 3) 表計算ソフト等を利用して実験データ等のデータ整理，作図，レポートの作成を行うことができる。 4 4) ネットワーク環境の基本構成を理解し，ネットワークにアクセスして情報の検索を行うことができる。 5 5) コンピュータを用いてデータの統計処理を行うことができる。 6 6) 数値データの可視化によって特徴を見つけることができる。 7 7) データサイエンスや計算科学等に必要なプログラミングの基礎を，Julia 言語を通して修得する。
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 70% レポート ：講義の途中でレポートで講義内容をどの程度理解できたか 2 30% 受講態度 ：講義に出席して実習を十分に行っているか 3 % 4 % 5 % 6 % 7 % 合計 100%
＜授業の方法＞
学習管理システムE-Learning (Moodle)上に授業・課題資料を掲示する。 授業資料を参考して実習を行い，期限までに課題を提出する。 実習では，情報メディア館実習室の端末（コンピュータ、一人一台）を使用する。 自分の個人パソコンを使ってもＯＫです。 この授業はフリーの科学技術計算用言語 Julia を活用する。 対面と ZOOM または Team による授業を予定しています。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
(未登録)
＜テキスト＞
(未登録)
＜参考書＞
(未登録)
＜授業計画の概要＞
1 タイトル １）ガイダンス 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 データサイエンス概論，コンピュータ，CPU，記憶装置，OS，ファイルシステム，ファイルフォーマット一覧，インターネット，ワールドワイドウェブ，HTML，プログラミング言語の紹介 Julia　プログラミング： 紹介，簡単な演算，print(“Hello World”) 2 タイトル ２) 情報処理：プレゼンテーションソフト 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 MSパワーポイント：図形＆テキストの挿入，RGB，クロマキー合成，図形の接合・型抜き，アニメーション，暗号化，共通鍵暗号 3 タイトル ３）情報処理：文書編集 WORD 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 MS Word： レイアウト，ページ番号，表の挿入，ヘッダー，見出し，文字列の折り返し，グループ化，図表番号の挿入，目次の挿入 4 タイトル ４) 表形式データの処理 I: Excel 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 表計算の基本操作，ショトカットキー，絶対セル参照，相対参照，グラフの挿入，気象庁データ，NISTデータベース，If関数，矩形波のフーリエ級数 5 タイトル ５）コンピュータの数値表現と文字コード 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 2進数，16進数，Byte，整数，符号なし整数，文字コード（ASCII、Unicode） Julia プログラミング: Int, Uint, big, Char 6 タイトル ６）データの型＆配列演算 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 データの更新，配列の要素，配列の演算，順列，逆列，乱数列，簡単のグラフ Julia プログラミング: typeof, length, sizeof, maximum, minimum, argmax, argmin, sum, f.(x), rand, randn, plot, plot! 7 タイトル ７) 応用線形代数 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 ベクトル，行列，多次元行列，行列の積，転置行列，行列式，逆行列，線型方程式系，線形写像 Julia プログラミング: savefig, pwd, zeros, ones, diagm, transpose, dot, det, inv, plot! 8 タイトル ８）プログラムの流れの制御＆関数 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 統合開発環境 IDE，文字列の出力，文字列の制御，エスケープ文字，文字列の結合，if-文，for-文，for-for-文，関数の定義，乱歩 Julia プログラミング: print, println, string, if, else, end, for, function 9 タイトル ９）表形式データの処理：Julia を用いる処理 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 区切り文字，CSV，甲府の気象データ Julia プログラミング: mean, std, DataFrames 10 タイトル １０）応用数値解析：微分・積分・求根アルゴリズム 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 数値解析，数値微分，数値積分，ニュートン法，方程式の近似解法 Julia プログラミング: sqrt, exp, cos, sin, pi, plot, annotate! 11 タイトル １１）統計学入門 I 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 量・質的データ，多次元・時系列データ，統計代表値，平均値，中央値，最頻値，分散，不偏分散、標準偏差，ヒストグラム，相関係数，Iris data set Julia プログラミング: mean, std, var, histogram, cov, cor 12 タイトル １２）統計学入門 II 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 乱数列，確率とモンテカルロ法，ロト６，正規分布，確率分布関数 Julia プログラミング: binomial, findall, scatter 13 タイトル １３）線形回帰 & ビグデータ 事前学習 事後学習 授業内容の予習、実習課題の解決 授業内容 回帰分析，最小二乗法，乱数関数を用いて検証，体重と身長の関係，ビッグデータ，全世界のコロナの感染データ Julia プログラミング: DataFrames, CSV, Plots, Statistics, Random, LinearAlgebra, Dates, missing 14 タイトル 最終課題の準備 事前学習 事後学習 最終課題の準備 授業内容 最終課題の準備 15 タイトル 最終課題の提出・発表 事前学習 事後学習 実習課題の解決 授業内容 最終課題の提出・発表 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜備考＞
(未登録)