定量生物学

授業予定 後日掲載予定

情報基盤センターの演習室において行う。授業の最初に講義を行い、引き続き各自演習室のPC端末を用いてデータ解析等の演習を行う。授業の最後に課題を与えて後日提出してもらう。 The class will be held at the Large PC classroom 1 of the Information Technology Center. A lecture will be given at the beginning of the class, followed by data analysis and other exercises using the PC terminals in the PC classroom. An assignment will be given at the end of the class.

出席を重視する。これに、提出する演習課題の評価を加味して成績評価を行う。 Evaluations are based on attendance to class and submitted assignments.

特に用いない。 None specified.

「入門統計学」－検定から多変量解析･実験計画法まで－ 栗原 伸一 (著) 　オーム社　ISBN-10: 4274068552; ISBN-13: 978-4274068553

【重要】 本授業ではExcel, ImageJに加え、プログラミング言語としてPythonを用いるが、基本的なプログラミングの方法については既習であることを前提にするので簡単にしか解説しない。本授業の開始までに数理･データサイエンス教育プログラム開講の「Pythonプログラミング入門」などの授業を予め履修するか、下記のようなサイトで自学すること。 第2回の授業の最初にPythonのプログラミングの簡単なテストを行う。テストの内容は、変数、四則演算、文字列、入出力、ループ、条件分岐、リスト、の範囲。問題の例は https://tinyurl.com/***** を参照。 また、教育用計算機システム(ECCS)を用いて演習を行うので、ECCSのアカウントを授業開始の時点で使える状態で持っておくことが受講に必要である。 自習用Webサイトの例： １）Pythonプログラミング入門 「Pythonプログラミング入門」の授業内容がWebサイトに公開されている。 https://*****/***** 「Open in Colab」ボタンでWeb実行環境に移れる。 1-1.〜3-3.までは必須。 ２）Paiza https://paiza.jp/*****（一部有料） 「Python3入門編1〜7」 「新・Python入門編7, 8, 9, 11」 「PythonxAI機械学習入門編1」のchapter1,2（オプション） 動画は飛ばして演習問題だけやってもよい。 ３）ニコニコAIスクール入門編 https://*****/***** nico2ai_lecture1_exercise.ipynbをダウンロードして実施。 （以下英語版） ４）Google's Python Class https://developers.google.com/***** ５）CS50 Python Class https://cs50.harvard.edu/***** (YouTube動画を見るのがよい) ６）Codecademy（一部有料） https://www.codecademy.com/***** << Important >> In this class, Python is used as a programming language in addition to Excel and ImageJ. Note that it is assumed that students have already learned basic programming methods with Python, and therefore only a brief explanation is given in the class. Prior to the start of this class, students need to learn basics of Python programming. Useful websites are found below. Students need to take a simple test of Python programming at the beginning of the second day of the class. The test will cover the following areas: variables, arithmetic operations, strings, input/output, loops, conditional branching, and lists. Example problems are available at https://tinyurl.com/***** for examples of problems. In addition, since the exercises will be done using the Educational Campuswide Computing System (ECCS), it is necessary to have an ECCS account ready to use at the beginning of the class in order to take the course. Examples of self-study websites: (Japanes) (1) Introduction to Python Programming The content of the "Introduction to Python Programming" class is available on the website. https://*****/***** Click the "Open in Colab" button to move to the web execution environment. 1-1. through 3-3. are required. (2) Paiza https://paiza.jp/***** (some contents are charged) Python 3 Introductory Course 1-7. New Python Introductory Course 7, 8, 9, 11 Chapter 1 and 2 of "Introduction to PythonxAI Machine Learning 1" (optional) You may skip the videos and just do the exercises. (3) Nico Nico AI School Introductory Course https://*****/***** Download nico2ai_lecture1_exercise.ipynb and try it. (English version below) (4) Google's Python Class https://developers.google.com/***** (5) CS50 Python Class https://cs50.harvard.edu/***** (YouTube videos are good to watch) 6) Codecademy (some contents are charged) https://www.codecademy.com/*****

担当予定教員 小島 大輔、濡木 理、石谷 隆一郎、伊藤 弓弦、草木迫 司、上村 想太郎、飯塚 怜、眞田 佳門、内藤 泰樹、塩見 美喜子、山﨑 啓也、平形 樹生、竹内 春樹、香取 和生、豊島有 上記教員に加えてティーチングアシスタント（主に生物科学専攻大学院生）がサポートする。 Teaching assistants (mainly graduate students of the Department of Biological Sciences) will assist.