基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	プログラミングⅡ（産情報）／Computer Programming Ⅱ
時間割コード ／Course Code	F070040001
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	産業情報学部産業情報学科コースなし／College of Industry and Information Science Department of Industry and Information Science
開講区分 ／semester offered	前期／First Semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	鈴木　康元（非常勤）／Yasuharu SUZUKI
科目区分 ／Course Group	専門科目　専門科目選択／専門科目 専門科目選択
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
鈴木　康元（非常勤）／Yasuharu SUZUKI	産業情報学科／Department of Industry and Information Science

※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy	本演習は、情報通信技術を学ぶ上での基本となり、続く情報系列に配置される講義、演習、卒業論文に役立つ基礎力を養成します。
授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes	Teams / ptt1245@okiu.ac.jp / 対話 授業中は進行に差し支えない範囲で受付
学びの準備 ／Prepare to learn	ねらい ／Goal 近年クラウド技術やeラーニング、競技プログラミング、ChatGPTなどによりプログラミングの学習環境が劇的に改善され、エンジニア以外の業種・職種においてもプログラミングを活用できる人材を育成しやすい傾向にある。 本講義ではPythonを使用してプログラミング技術の習得を目指す。 Pythonは「読みやすさ・わかりやすさ」を重視した言語で、初学者でも学びやすく、社会人、学生ともに人気の言語である。 ※担当講師は学生企業「Hugkun」の経営支援や技術支援を行い、PythonBeginners沖縄などのコミュニティ活動を行っている。 ※現役のデータサイエンティストとしてPython言語を使用したアドバイザリも行っている。 メッセージ ／Message 本講座ではプログラミング習得のため多くの課題が出ます。 課題では理解できないところを放置せずに、しっかり腹落ちするまで理解し、自らコードが書けるようになるよう努力をしましょう。 教科書や授業資料はもちろん、インターネット検索やChatGPTも使用してOKですし、友達同士で協力しながら解くことも理解が深まりやすいため推奨します。 ただし、教科書や友人、ChatGPTのコピペでは本質的な理解はできません。 評価の50%を占める期末試験では80分の試験時間内で素早いアウトプットが必要なため、それまでの授業・課題でしっかり理解しておくことが重要です。 コードを読む機会（担当講師のサンプルコード等）および書く機会はとても多い講義ですので将来プログラマーになりたい方やプログラミングに興味のある方にはおすすめです。 到達目標 ／Attainment Targets ・コレクション型（辞書）、関数、クラスの理解 ・テキストファイルの読み書きの理解 ・グラフの描画、numpyを使用した演算、機械学習の理解
学びの実践 ／Learning Practices	授業計画 ／Class Plan (1)基本文法（変数、if文、for文）、リスト、タプル、セットの復習 (2)辞書 (3)ユーザ定義関数 (4)他のPythonファイルの関数を使う (5)関数の高度な利用、クラス定義 (6)クラスの継承、プロパティの利用 (7)テキストファイルの読み込み、書き出し (8)中間試験 (9)グラフ（基本） (10)グラフ（応用）、numpy配列（基本） (11)numpy配列（応用） (12)機械学習（基本） (13)機械学習（分類モデル） (14)機械学習（回帰モデル） (15)期末試験対策 (16)期末試験 テキスト・参考文献・資料など ／Textbooks, references, materials, etc. 教科書：大重美幸「詳細!Python3入門ノート」ソーテック社 ※上記教科書の内容に沿って授業を進めるため，教科書は必ず用意してください。 ※また、eラーニング「Progate」のPythonIをしておくことをおすすめします。範囲はif文までですが、説明スライドが丁寧でエラー文も比較的わかりやすいため、基本的な構文は書けるようになります。 学びの手立て ／Way of learning ・毎回授業で課題が出ます。期限を守って必ず提出しましょう。目安として80%は解けるように頑張りましょう。 ・評価の50%を占める期末試験では80分の試験時間内で素早いアウトプットが必要なため、それまでの授業・課題でしっかり理解しておくことが重要です。 ・課題については教科書・授業資料を見ながら解いても良いですし、理解が深まりやすいので友達同士でペアプロ・モブプロしながら解くことも推奨します。 ・インターネット検索やChatGPT、Progateなどのeラーニング、AtCoder等の競技プログラミングを技術の習得の補佐として使用してもOKです。 ・ChatGPTについては大学の留意事項を踏まえて適切な利用を心がけてください。 ・昨年度の期末試験では70%は課題で出した問題のアレンジ、残りの30%は初出の問題を出しています。応用力も必要ですので基礎をしっかり身につけておきましょう。 評価 ／Evaluation ・「期末試験(50％)」＋「課題(50％)」により評価します。課題点は10点満点で集計、15回の授業の平均が成績に反映されます。 課題ではボーナス点により10点を超えることもあります。 ・1/3以上欠席した者は不可となります。
学びの継続 ／Continuing to learn	次のステージ・関連科目 ／Next Stage and Related Courses さらに実践的な能力を身に着けたい場合は、Progateの有料コースやAtCoderなどの競技プログラミングを利用してプログラミング技術の定着に取り組み、様々なアルゴリズムを書く力を身につけることを推奨します。 習得したプログラミングの基礎を活かし、「ウェブプログラミング」「情報処理システム演習」「データベース」「ビジュアル情報処理」の履修を推奨します。

No.	回（日時） ／Time (date and time)	授業計画 ／Class Plan	時間外学習の内容 ／Content of Overtime Learning	備考 ／Notes
1	1	基本文法（変数、if文、for文）、コレクション型（リスト、タプル、セット）の復習	課題の予習・復習
2	2	辞書	課題の予習・復習
3	3	ユーザ定義関数	課題の予習・復習
4	4	他のPythonファイルの関数を使う	課題の予習・復習
5	5	関数の高度な利用、クラス定義	課題の予習・復習
6	6	クラスの継承、プロパティの利用	課題の予習・復習
7	7	テキストファイルの読み込み、書き出し	課題の予習・復習
8	8	中間試験	試験勉強・採点後の復習
9	9	グラフ（基本）	課題の予習・復習
10	10	グラフ（応用）、numpy配列（基本）	課題の予習・復習
11	11	numpy配列（応用）	課題の予習・復習
12	12	機械学習（基本）	課題の予習・復習
13	13	機械学習（分類モデル）	課題の予習・復習
14	14	機械学習（回帰モデル）	課題の予習・復習
15	15	期末試験対策	模擬試験勉強・採点後の復習
16	16	期末試験	試験勉強