基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	コンピューターリテラシーb(再履修)／COMPUTER LITERACY (B)
ナンバリングコード ／Numbering Code	【済】21-1009 【営】22-1011 【環】23-1011
開講所属 ／Course Offered by	経済学部／ECONOMICS
ターム・学期 ／Term・Semester	2026年度／2026 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	火1／Tue 1
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	鈴木　淳
遠隔授業科目 ／Online Course	本科目は遠隔授業科目です。／ONLINE COURSE

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
鈴木　淳	経営学科／MANAGEMENT

授業の目的・内容 ／Course Objectives	この講義ではプログラミング言語Pythonを使って、プログラム作成の基礎的な内容を学習します。また実践的なプログラム作成を通じて、プログラムを作成する際の考え方と技術の習得を目的とします 講義ではコンピューターリテラシーaで使用したGoogleアカウント、WebブラウザーGoogle Chromeと、WebブラウザーでPythonのプログラムを作成できるGoogle Colaboratoryを使用します。使用方法は初回講義で説明します ---------- この講義では経済学部の学位授与方針に掲げる能力を育成するため、教育課程の編成・実施方針が示す学部基礎科目としてコンピューターに関連する基礎的な知識を習得し、コンピューターを実践的に使用するために必要となる力を身につけます 履修後は、履修系統図が示す2年次以降の学科専門科目、教職関連科目、演習科目の学修を円滑に進めることができます
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	この講義は、すべてオンデマンド形式（動画を指定された期間内に各自で視聴して学習する）で行います。講義は自分のPC（WindowsまたはMac）を使用して、指定されたアドレスにある動画を視聴しながら、配布されるファイルを作成します この講義は他の講義と同様に教室が指定されますが、オンデマンド形式のみとなるため教室での講義は行いません。ただし担当教員が質問受付など補助的に教室を利用する場合があります 動画は全てのクラスで同じ内容です。担当教員はクラスごとに異なります。具体的な講義の進め方、教員との連絡方法、成績評価の方法は各担当教員に確認してください 第1回目の講義開始日よりも前にPorta IIやmanabaに講義連絡が掲載されることがあるので、必ず確認してください
使用言語 ／Language used	日本語/Japanese
採用している授業方法 ／Teaching methods used	実習/Practical_training
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	授業計画詳細情報にある事前・事後学修の内容を参照してください ---------- 大学設置基準が定める学修時間に従い、1回の講義につき事前学修120分、講義時間100分、事後学修120分の学修時間となることを想定しています
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 講義で使用するファイルを配布し、その内容に従って進めます
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	評価方法は担当教員ごとに異なります。担当教員に確認してください
関連科目 ／Related Subjects
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	プログラミング言語の基礎知識を習得し、簡単な問題解決を行うプログラムを作成できるようにする。
DPとの関連 ／Relation to DP	【済】---------- ○:幅広い教養 ○:問題分析力 ◎:理論構築力 ○:問題認識力 【営】---------- ○:幅広い教養 ○:情報分野における専門的知識 【環】---------- ○:幅広い教養 ○:調査・統計分析部門での専門的知識

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	講義の進め方、講義で使用するソフトウェアの準備、成績の評価方法	講義で学習する内容、講義の進め方、成績の評価方法を確認し、プログラム作成に使うGoogle Colaboratoryの設定、操作方法を習得する。	【事前学修】講義で学ぶ内容について、成績評価を確認する。 【事後学修】講義で使用するソフトウェアが正しくインストールされ使用できることを確認する。
2	Colaboratoryによるプログラム作成方法、データ型（整数、浮動小数点、ブール型、文字列）、四	Colaboratoryを使ったプログラムの作成方法と、プログラム作成に際に必要となる演算、変数に関数知識を学習する。複数のデータをまとめて扱うデータ表現となるリストの使い方を学習する。	【事前学修】Colaboratoryで出来ることを調べる。 【事後学修】プログラムに行番号が表示できているかなど、講義で説明した設定を確認する。プログラム作成の手順を理解できたか確認する。
3	制御構文  if、for、while	プログラム実行の流れを条件に応じて変更するif構文を理解する。同様のプログラムを複数回くり返す命令の使い方と必要性を理解する。	【事前学修】複雑な処理を行うには制御構文が必要となることを調べる。 【事後学修】プログラムでくり返しを行うことの利点、for、while構文の違いを復習する。
4	関数、引数と戻り値、オブジェクト指向	同様の内容を何度も実行する際に作成する関数について学習する。関数内で処理するデータとなる引数、処理結果となる戻り値を理解する。オブジェクト指向を理解した上で、クラスを作成する。	【事前学修】関数を作成して使うことの利点を調べる。オブジェクト指向とは何か調べる。オブジェクトを使用することの利点、欠点を調べる。 【事後学修】関数とクラスの作成方法を復習する。
5	モジュール	高度な処理を可能とするモジュールの使い方、構成を理解する。	【事前学修】ライブラリ、モジュールといったキーワードを調べる。 【事後学修】Pythonにどのようなモジュールがあるか調べる。
6	Googleドライブのマウント、ファイル操作	ColaboratoryでGoogleドライブを使用（マウント）する方法を理解し、プログラムでGoogleドライブのファイルを読み書きする手順を学習する。	【事前学修】Webブラウザーを使ってGoogleドライブを使用する方法を確認する。 【事後学修】プログラムでGoogleドライブをマウントする複数の方法を復習する。
7	データ表現、フローチャートとアルゴリズム（新規作成）	コンピューター内部での文字、画像、動画の表現をプログラムで表示し確認する。コンピューターでデータを処理する手順（アルゴリズム）の基本となる並び替え、探索を理解し、プログラムを作成する。	【事前学修】フローチャートという用語を調べ、アルゴリズムを考える際にフローチャートを作成すると理解しやすいことを確認する。 【事後学修】講義で扱ったアルゴリズム以外にどのようなものがあるか調べる。
8	課題作成1  プログラム作成	これまで学習した内容を確認し、担当教員が指定するプログラムの課題を作成する。	【事前学修】これまでの講義で学習した内容を復習する。 【事後学修】課題作成で使用したプログラミング手法を正しく理解しているか復習する。
9	データ可視化  集計処理とグラフ作成	モジュールを使用したプログラムでデータを集計し、折れ線グラフ、ヒストグラム、ピボットテーブルを作成して図表化する方法を学習する。	【事前学修】モジュールpandasとmatplotlibについて調べる。 【事後学修】pandasとmatplotlibで作成できるグラフの違いを確認する。
10	関連するデータを結合して処理する	pandasを使って、複数に分けられたファイルにある関連するデータを結合（merge、concat）して処理するプログラムを作成する。	【事前学修】pandasによるファイル処理を復習する。 【事後学修】pandasを使ってデータを左右、上下に結合する方法を復習する。
11	e-Statのデータを集計して複数のグラフを作成する	政府統計の総合窓口e-Statにあるデータをダウンロードし、pandasで集計してmatplotlibで複数の折れ線グラフを作成するプログラムを作成し、実データの処理方法に関する理解を深める。	【事前学修】pandasによるファイル処理とmatplotlibによるグラフ化の方法を復習する。 【事後学修】コンピューターリテラシーaで作成したExcelのファイルを確認する。
12	データサイエンスの基礎1  データ集計と次元圧縮	元データから必要な内容を取り出して集計した上で、多次元のデータを2次元で図示できるよう次元圧縮を行いグラフを作成する。	【事前学修】データサイエンスの概要を調べる。 【事後学修】講義で行ったデータ集計と、次元圧縮が必要となる理由と手順を復習する。
13	データサイエンスの基礎2  機械学習	コンピューター自身が学習する機械学習の基礎的な内容としてニューラルネットワークの原理を理解し、数字認識を行うプログラムを作成する。	【事前学修】機械学習の概要を調べる。 【事後学修】機械学習における学習と検証のステップを復習し、プログラムのどの部分が該当するか確認する。
14	課題作成2  講義全体で学習した内容の確認	講義全体で学習した内容を確認し、担当教員が指定するプログラム課題を作成する。	【事前学修】講義全体で学習した内容を復習する。 【事後学修】課題作成で使用したプログラミング手法を正しく理解しているか復習する。