科目名 Course Title	環境情報論［24C5078］ 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	◎批判的思考力，◎創造的思考力，◎問題解決力	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

授業の形態
講義

教科書・参考文献
拙著『Pythonによる気象・気候データ解析�T―Pythonの基礎・気候値と偏差・回帰相関分析―』 （ISBN:978-4-254-16138-0） https://www.asakura.co.jp/detail.php?book_code=16138 を指定教科書とします。

ＡＬＨ区分
ＡＬＨを実施しない

評価方法・評価割合
小論文（レポート）

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回: 簡単な行列計算とグラフの描画 第2回: 気象データの描画 第3回: 気候値の計算 第4回: 偏差の計算 第5回: トレンドの計算 第6回: インデックスの定義 第7回: コンポジット解析 第8回: 回帰係数と相関係数 第9回: 回帰図と相関図 第10回: 地図の描画と気象のテレコネクション 第11回: 主成分分析1 第12回: 主成分分析2 第13-15回: （以上の内容が予定通り終われば）自由課題に取り組んでもらおうと思います。

時間外学習
指定する教科書や，関連教材をよく読み込んで理解してください。

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。 何か改善すべき点があれば遠慮なく教えてください。

学生の問い合わせ先
tsubasa@is.ocha.ac.jpまでメールしてください。