[講義目的] 科学技術データを統計分析し、正しく理解するための力を養うことを目的に、計算機プログラミング言語の文法基礎を 学ぶ。また、生命科学関連データベースから求めるデータを正しく抽出して活用するための利用法を習得する。
[到達目標] 学部および大学院で行う実験・研究で得られるデータを解析するための初歩的なプログラムが作成できるようになる。 また、生命科学関連データベース上のデータを有効に利用できるようになる。

[サブタイトル] Pythonプログラミングとバイオインフォマティクス入門

[キーワード] アルゴリズム、機械学習、バイオインフォマティクス

[講義内容] Pythonを用いてプログラムを作成するために必要な基本文法等を説明する。また、データを取り扱う上で必要な統計処 理方法や機械学習を説明する。さらに、生体高分子立体構造データベースの利用方法を説明する。

[授業計画]
(1) プログラミングの基礎知識 

(2) 式と演算，変数とデータ型 

(3) コレクション(リスト，ディクショナリ，タプル，セット) 

(4) 条件分岐と繰り返し
(5) 関数
(6) オブジェクト
(7) モジュール
(8) 外部ライブラリの利用1 (NumPy) 

(9) 外部ライブラリの利用2 (Pandas) 

(10) 計算結果の表示方法(Matplotlib)

(11) バイオインフォマティクスにおける統計の基礎 

(12) アミノ酸配列を用いたデータベース解析の基礎 

(13) タンパク質立体構造データベース利用の基礎

(14) 機械学習の基礎 

(15) 深層学習の基礎(ニューラルネットワーク) 

[パソコンの利用] 第1回にPythonのインストール方法の解説を行う。その後PCは毎回使用予定

すっきりわかるPython入門(国本大悟、須藤秋良、株式会社フレアリンク、インプレス)

[予習] 講義資料の事前読み込み(30 h)
[復習] 講義内容の理解を深め定着させるために講義資料を読み直し、PCでプログラムなどを確認する(30 h)

[成績評価の基準] Pythonの基本概念を理解しプログラミングができる者、また、バイオインフォマティクスのデータベースの活用ができる者については、講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能、思考力、判断力、表現力等)の到達度に基づき、S(90点 以上)、A(80点以上~90点未満)、B(70点以上~80点未満)、C(60点以上~70点未満)による成績評価のうえ、単位を付与す る。
[成績評価の方法] 3回の30−45分の小テスト(50%)と3回の課題(50%)の内容を含めて総合的に評価する。

[パソコンの利用] 毎回使用予定であるので、プログラミングが可能なPC等を準備すること。