科目名 Course Title	環境情報論［22C5078］ Computer Science for Environmental Science
科目区分・科目種	情報科学科	クラス	情報科学科
コンピテンシー		ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	3〜4年

担当教員	神山　翼
学期	後期
曜日・時限・教室	火曜 5 〜 6 限 理学部2号館507室

受講条件・その他注意
特になし。

授業の形態
対面授業のみ

教科書・参考文献
教員のウェブページで授業資料を公開しています。 同じ構成の教科書はありませんので，必要に応じて紹介します。

ＡＬＨ区分
ＡＬＨとして実施

評価方法・評価割合
小論文（レポート），ALH(アクティブ・ラーニング・アワー)

主題と目標
環境，社会，生命現象を理解し予測するための数理的方法を広く学びます。実験デモやシミュレーションの映像などを取り入れて，内容を具体的にイメージできるようにします。

授業計画
本講義では，Python（特にnumpy）を用いて，データ解析の基礎を学習します。 題材は気象・気候に関するものを扱いますが，多くの内容は他の分野にも応用可能です。 第1章 気候に関係するデータ解析の基礎 1. 気候値と偏差 2. 線型トレンドとその除去 3. インデックスの定義 4. コンポジット解析 第2章 初等的な線型解析 5. 回帰解析と相関解析1 6. 回帰解析と相関解析2 7. 回帰解析と相関解析3 第3章 行列の考え方を用いた解析 8. 主成分分析1 9. 主成分分析2 10. 特異値分解 （時間があれば）第4章 時空間スケールを分離する解析 11. フーリエ級数 12. フーリエ解析 13. フィルタリング

時間外学習
授業資料をよく理解して，演習問題をしっかり解いてください。発展的な問題まで挑戦できると素敵です。

学生へのメッセージ
私はデータ解析が大好きですが，好きなものは人それぞれです。授業にはつい熱が入ってしまうと思いますが，データ解析の楽しさを皆さんに押し付けることがないように気をつけます。ただ，好きじゃなくても「しょうがないな」と思いながら，付き合いで勉強しておいても損はない程度の汎用性はあると思います。 また私も神様ではないので，不勉強なところがあったり，間違いを教えることもあるかもしません。自然の前では誰もが平等ですので，私の言うことを鵜呑みにせずに，自分の頭で考える癖をつけて下さい。大学以上の勉強では，あなたの考えの方が教員よりも正しいということが日常的に起こります。一応私が教える立場ということになっていますが，気持ちとしては皆さんと一緒に学んでいけたらいいなと思っています。