大学院
HOME 大学院 バイオデータプログラミング演習Ⅰ
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため,URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日:2026年10月16日

授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。

バイオデータプログラミング演習Ⅰ

バイオデータプログラミング演習Ⅰ Exercise of Biological Data ProgrammingⅠ
必要に迫られてプログラミングを書籍で独学すると基礎知識の不足に悩むことが多い。本演習ではそのような学生が過去に躓いたポイントを調べ、必要な基礎知識を大量に補った独自のオンラインプログラミング学習教材を作成した。生物学・医科学のプログラミングに必要な概念をゼロから広く浅く学び、研究に必要な高度なプログラミングを将来的に独学できるような「基礎体力」を養う。初学者は大量の自習が必要であり、かなり時間を必要とする。

When students are compelled to study programming on their own using textbooks, they often struggle with a lack of fundamental knowledge. In this course, we investigated points at which such students have stumbled in the past and developed an original online programming learning resource that extensively supplements the necessary foundational knowledge. Learners study, from scratch and in a broad but shallow manner, the concepts required for programming in biology and medical science, thereby building the “basic stamina” needed to independently acquire advanced programming skills required for research in the future. Beginners require a large amount of self-study, which demands a considerable amount of time.
MIMA Search
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47243-23
GFS-MJ6D04S1
バイオデータプログラミング演習Ⅰ
笠原 雅弘
S1
水曜3限、水曜4限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
1
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
新領域創成科学研究科
授業計画
1. 初回チュートリアル プログラミング言語の分類と選択 エディタの基本的な使い方 2. コンピューターの基本的な仕組み UNIX コマンドライン ソフトウェアのインストール方法 3. Pythonの基本制御構造・関数 Pythonのクラス 文字列処理 PythonでCSV/TSVファイルを処理 4. 正規表現 JSONとXML 5. Python のモジュールと PyPI 関係データベースと SQL 6. R の変数・基本制御構造と関数 R の リスト・行列 整然データ 7. 集計とグラフ描画 統計検定 8. R のパッケージ Bioconductor の紹介 Jupyter 9. バージョン管理 10. テストと継続的インテグレーション 11. SSH と遠隔サーバーの使い方 分散ファイルシステム 12. バッチジョブキューシステム 13. ワークフローと再現性 14. 復習と試験(最終実技試験は5月以降いつでも受けることができる)
授業の方法
プログラミングやコマンドラインの演習は手を動かしてプログラムを書き、コマンドを自分で叩いて鍛錬することがとにかく大事である。 プログラムを書き、書いたプログラムが思い通りに動かずに悩んだ時間を積み上げることなくしてプログラミングスキルが向上することはない。 プログラミングの演習をこなす速度は非常に個人差が大きく、同じ課題に対して ある者は1日で全てを終えてしまうこともできるだろうし、ある者はまるまる10日以上を学習に費やすかもしれない。 このため、いわゆるマスプロ型の講義・演習では進度が早すぎて大部分の者がついてこられない、もしくは進度が遅すぎて大部分の者が退屈するという大きな問題があった。   そこで、本演習では所謂反転講義の形態を取り、講義トピックの説明をほぼ全て動画で行い、演習の時間はほぼ全て質問時間(と試験時間)とする。個別の学生が進度に応じて学習を進められるようになっている。 学生は動画の説明を聞いて Web ベースのテスト問題を解く形式で演習を進める。 今のところ動画の言語や問題の出題は全て日本語で行われている。(AIを用いた翻訳提供作業を行っているが本年度中に終了する確約は無い。) このため、イヤホンやヘッドホン等を持ってくることを強く推奨する。 演習の時間中とオフィスアワー中は随時質問を受け付けている。 出席は取らないので欠席連絡は不要である。プログラミング初学者は欠席回数が多い場合には理解が十分に進まずに単位を取得できない傾向にあるため、初学者に近いほどしっかりと出席するべきである。
成績評価方法
試験の大部分は Web ベースの知識テストで毎日受けることができ、成績評価される。ほとんどの受講生は提出したプログラム等に基づき成績評価される。 しかし、選択問題や穴埋め問題など、創造性に乏しく誰が解いても同じような回答となる問題のみを主に解いている少数の受講者については通常の Web テストに加えて本人確認テストを行う。 本人確認テストでは学生が柏キャンパスの試験室まで物理的に来てテストを行う。本人が Web テストで正答した問題の中からランダムに出題され、一定以上の割合で正解すれば本人確認試験に合格となり、Web テストに基づいた評価で単位の取得を認める。正答率が低い場合には追加の口頭試問を行い、Web テストに基づいた成績が本人の学力を反映しているかどうかを確かめる。
履修上の注意
本演習ではノートパソコン等(Windows/Linux/macOSのうち何れか)を持ってくること。 中級者以降の Windows ノートパソコン所持者は Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) を用いた Linux 環境を構築してから持参してほしい。
その他
<授業情報> 生命科学系の情報解析を行う全ての学生に知って欲しい内容となっている。また、初学者にとっては内容が極めて多いが各項目は比較的易しい。 本演習の履修はは教育プログラムであるDSTEPの修了要件の一つとなっている。 また、講義の性質上、途中から受講することも可能である。 本講義は対面・オンラインのハイブリッド講義を予定している。 柏:情報生命科学実験棟2F講義室(http://www.kashiwa.u-tokyo.ac.jp/***** の12番の建物の階段を上がってすぐの部屋)