前期 水曜日 3講時. 単位数: 2. 担当教員/Instructor: LYU ZEYU. セメスター: 5. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング: LHM-OSO302J. 使用言語: 日本語.
行動科学演習
計算社会科学のための Python プログラミング入門
Introduction of Python Programming for Computational Social Science
この授業では、計算社会科学に必要なプログラミング基礎を、Python を通じて習得する。データ構造、制御構造、関数、オブジェクトなどプログラミングの基礎概念を学んで、ライブラリを用いたデータ解析・可視化などを、講義と実習を通じて身につける。
This course pertains to elementary Python programming for computational social science. This course covers fundamentals of programming including data types, control structure, functions, and obeject oriented design. Also, students will learn how to utilize libraries for data analysis and data visualization through lectures and practical exercises.
Python の基本概念と Python によるデータ分析の基本手法を習得することを目指す。
The goal of this course is to learn the basic concept of Python and the fundamentals of data analysis techniques utilizing Python.
1.イントロダクション
2.Git/Github の使い方、プラグラミング環境の構築(1)
3.Git/Github の使い方、プラグラミング環境の構築(2)
4.Pythonの基本文法
5.変数の基礎
6.繰り返しと制御構造
7.関数
8.オブジェクトとクラス(1)
9.オブジェクトとクラス(2)
10.Numpy 入門
11.pandas 入門
12.scikit-learn 入門
13.可視化
14.データ分析の実践
15.データ分析の実践
復習課題+出席[70%],期末課題[30%]
Bill Lubanovic,「入門 Python 3 第 2 版」, オライリージャパン
Wes McKinney,「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
Aurlien Gron, 「Hands-on Machine Learning With Scikit-learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques
to Build Intelligent Systems」, O'Reilly Media
授業内容の習得を問う復習課題を完成する。