リスキリング「Python基礎講座」（プラチナ会員限定）シラバス
1. 講義題目・担当
a. メタバース工学部：リスキリング「Python基礎講座」
b. 担当教員
情報理工学系研究科 情報理工学教育研究センター
数理・情報教育研究センター
森 純一郎 准教授
2. 概要・目標
a. 【概要】
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、Python言語を通して修得する。データ構造、制御構造、オブジェクト指向等、プログラミング言語の基礎概念について学ぶ。
b. 【目標】
最終的に、計算の手続きを自分である程度自由にPythonのプログラムとして表現できるようになることを目指す。
3. キーワード
データサイエンス、プログラミング、Python、AI
4. 授業計画
教材をオフラインで反転学習した上で、オンラインで解説動画を視聴し課題に取り組む。（反転学習60分 + 動画視聴 ・課題45分）× 全6回。
a. オリエンテーション（10/19水 18:30〜19:30）：講座受講のガイダンスを担当教員より行う。
b. 第1回（10/19-10/26）：Colaboraty環境、数値演算、変数と関数の基礎
c. 第2回（11/2-11/9）：文字列、リスト、条件分岐
d. 第3回（11/16-11/23）：辞書、繰り返し、関数
e. 第4回（11/30-12/7）：ファイル入出力
f. 第5回（12/14-12/21）：モジュールの使い方、 NumPy
g. 第6回（12/28-1/11）：pandas、matplotlib、scikit-learn
★講義全体の最後には最終課題としてコーディング課題に取り組む。
5. 授業の方法
a. 第1回のオリエンテーションは、zoomによるリアルタイムで参加いただきます。
b. 各回のオンライン教材の該当項目をあらかじめ反転学習することを想定。
i. 教材はオンラインのプログラミング環境Colaboratoryで対話的に実行しながら読み進めることができる
ii. Colaboratoryの利用にはGoogleアカウントが必要
c. 各回の反転学習後にオンラインで解説動画を視聴し学習内容を改めて確認する。
d. 各回の最後に、課題として学習内容の理解を問うクイズに解答し提出する。
e. 講義全体の最後には最終課題としてコーディング課題に取り組む。
f. 質問はSlackなどで受け付ける。
7. 成績評価方法
各回のクイズ・最終課題の成績により総合評価の上、修了可否を決定する。
8. 履修上の注意
a. 受講者には、専用のSlackを案内する予定
b. 動画は履修期間中、繰り返し視聴可能。但し、各回の期限内にクイズに回答提出が必要。
c. 予告なく講義内容・日程等変更する可能性があります。予めご了承ください。（受講者決定後は、Slackを通じてご案内します）
以上
