計算人文社会学研究演習Ⅰ /

前期 水曜日 ３講時. 単位数: 2. 担当教員/Instructor: ＬＹＵ ＺＥＹＵ. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング: LIH-OSO612J. 使用言語: 日本語.

主要授業科目/Essential Subjects

計算人文社会学研究演習Ⅰ

授業題目

計算社会科学のための Python プログラミング入門

Course Title (授業題目)

Introduction of Python Programming for Computational Social Science

授業の目的と概要

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。

Course Objectives and Course Synopsis(授業の目的と概要)

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.

学習の到達目標

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。

Learning Goals(学習の到達目標)

The goal of this course is to learn the basic concept of Python and the fundamentals of data analysis techniques utilizing Python.

授業内容・方法と進度予定

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

成績評価方法

復習課題+出席［70％］，期末課題［30％］

教科書および参考書

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

授業時間外学習

授業内容の習得を問う復習課題を完成する。