農学データサイエンス演習

前期 月曜日 ４講時 農学部青葉山コモンズ第３講義室. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員/Instructor: 酒井 義文, 宮下 脩平. 履修年度: 2024.

科目名（英語）/English Subject

Exercise in Agricultural Data Science

授業テーマ/Class Subject

農学におけるデータサイエンスの実践
Implementing data science in agriculture

授業の目的と概要/Object and Summary of Class

プログラミング言語Pythonを用いて大量のデータ処理を扱う方法について学び、簡単な処理を行うスクリプトを自ら作成したり、適切なライブラリを用いて複雑な処理を実行する技術を習得する。
Students will learn how to handle large amounts of data processing using the Python programming language, and acquire the skills to create their own scripts to perform simple processing and to execute complex processing using appropriate libraries.

キーワード/Keywords

Python、プログラミング、テキストデータ処理、グラフ描画、モンテカルロシミュレーション,次世代シーケンス
Python, programming, text data processing, graph drawing, Monte Carlo simulation, Next-generation sequencing (NGS)

学習の到達目標/Goal of Study

プログラミング言語Pythonを用いて簡単なデータ処理をするプログラムを作成できるようになること、次世代シーケンサによって得られる大量データをスーパーコンピュータにて解析できるようになることを到達目標とする。
The goal is to be able to create simple data processing programs using the Python programming language, and to be able to analyze large amounts of data obtained by next-generation sequencers on a supercomputer.

授業内容・方法と進度予定/Contents and Progress Schedule of the Class-1-授業計画

クラスコード：ki2s3vm 教室あるいはClassroomにおいてパワーポイントファイル視聴と演習で進めます。

1. ガイダンス・Python開発環境の構築（宮下）
Guidance and setting up a Python development environment

成績評価方法/Record and Evaluation Method

宿題により評価する。
Submitted reports are evaluated.

教科書および参考書/Textbook and References

配付資料を使用し、教科書は用いない。
（参考図書）
Pythonの公式ドキュメント（https://docs.python.org/ja/3/）
坊農秀雅「Dr. Bonoの生命科学データ解析」メディカルサイエンスインターナショナル
References are handled out at every class. No textbook will be used.

備考/Notes

オフィスアワー：質問等は随時受け付ける。
E-mail address: yoshifumi.sakai.c7@tohoku.ac.jp（酒井）、shuhei.miyashita.d7@tohoku.ac.jp（宮下）
Questions are accepted at any time.