近年、AI・ビッグデータ・IoT・ロボット・機械学習や深層学習などが注目を集めている。これらを利用する中でオブジェクト指向プログラミング言語Pythonが採用されているケースが多い。
この授業ではPython言語によるプログラミング実習を行う。初心者を対象とし、データ型・コンテナ型、演算子・条件分岐・反復処理・関数等を学ぶ。
授業の演習では簡単なアルゴリズムを設計し、実際にPythonでプログラムを実装する。
Python言語の基礎を習得した後、実用的なライブラリにも触れる。
与えられた課題のサンプルプログラムを理解し、簡単な編集でプログラムを別の課題に適用する。
理論的な話は全くなくて、実践のための授業である。プログラミングの基礎がない方に受講を勧める。
科目一覧
Fundamentals of Python
基礎から学ぶプログラミング
Python入門
担当講師 | 呉 翠玲(北九州市立大学) |
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分類 | 演習 |
授業形態 | VOD |
時数 | 8コマ |
時間数 | 12時間 |
到達目標 | ・Pythonプログラミングに関する基礎知識を修得する。 ・簡単なアルゴリズムが設計できてプログラムを書くことができる。 ・サンプルプログラムを自ら添削し、目的を達成するプログラムを開発できる。 ・修得した技能に基づいて他人が書いたプログラムを読んだり理解したりすることができる。 ・修得した知識や技能を用いて実践的なプログラムが作成できる。 |
難易度 | ★ |
分野別難易度 | プログラミング:★ |
履修上の注意 | 他のプログラミング言語を習ったことがあると良い。なければ、事前にプログラミングについて調べておいたほうが良い。 |
授業計画 ・内容 |
1. Pythonの環境構築と紹介 2. 基本のデータ型及び演算 3. 制御フロー(分岐、反復処理) 4. リスト内包表記、データ構造 5. 関数 6. ファイル入出力、構造ありデータ永続化 7. モジュール、パッケージ、コマンドライン 8. Pythonでデータ分析 |
事前・事後学習 の内容 |
・できる限り、週にひとつの演習を取り組んでください。(目安8週間で修了) ・毎回の演習を復習して修得してください。 |
成績評価の 方法 |
・クイズ60% ・課題提出(1回)40% |
教科書 ・参考書等 |
・演習に必要な資料を配布します。 ・Python公式ウェブサイト [https://docs.python.org/ja/3/tutorial] ・Bill Lubanovic (著), 斎藤 康毅 (監修), 尾 高弘 (翻訳), 入門 Python 3, オライリージャパン出版社, 2015. ・Wes McKinney (著), 瀬戸山 雅人 (翻訳), 小林 儀匡 (翻訳), 滝口 開資 (翻訳), Pythonによるデータ分析入門 第2版 ― NumPy、pandasを使ったデータ処理, オライリージャパン出版社, 2018. |
キーワード | 制御フロー、データ構造、関数、データ分析 |