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授業科目名
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担当教員
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情報処理及び実習
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チェン リー チュイ
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時間割番号
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単位数
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コース
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履修年次
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期別
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曜日
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時限
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| TAC101 | 2 | (未登録) | 1 | 後期 | 金 | I-1-II-1 | ||||||||||||
| ［概要］ | ||||||||||||||||||
| 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。 |
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| ［具体的な達成目標］ | ||||||||||||||||||
| 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) 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) 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) 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) 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) 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) 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。 |
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| ［必要知識・準備］ | ||||||||||||||||||
| 授業資料を予習すること。 | ||||||||||||||||||
| ［評価方法・評価基準］ | ||||||||||||||||||
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| ［教科書］ | ||||||||||||||||||
| (未登録) | ||||||||||||||||||
| ［参考書］ | ||||||||||||||||||
| (未登録) | ||||||||||||||||||
| ［講義項目］ | ||||||||||||||||||
| １）ガイダンス 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）コンピュータの数値表現と文字コード 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 ３）データの型＆配列演算 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! 4) 応用線形代数I 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! ５）プログラムの流れの制御＆関数 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 ６) 表形式データの処理 I: Excel 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 ７） 表形式データの処理：Julia を用いる処理 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, DelimitedFiles ８）応用数値解析：微分・積分・求根アルゴリズム 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! ９) 情報処理：プレゼンテーションソフト 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 １０）情報処理：文書編集 WORD 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 １１）応用統計学入門 I 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）統計学入門 II 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）線形回帰 & ビグデータ 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）最終課題の準備 １５）最終課題の提出・発表 |
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| ［教育方法］ | ||||||||||||||||||
| 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。 |
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| ［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］ | ||||||||||||||||||
| (未登録) | ||||||||||||||||||
| ［その他］ | ||||||||||||||||||
| (未登録) | ||||||||||||||||||