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生命科学の研究を行うために必要とされる、実験の基本操作と基礎知識を習得する。具体的には、微生物（大腸菌）の培養、DNAの抽出と定量、タンパク質の電気泳動と定量を実習し、遺伝子工学とタンパク質実験においてコアとなる基礎技術を習得する。
生命科学の研究を行うために必要とされる、実験の基本操作と基礎知識を習得する。具体的には、微生物（大腸菌）の培養、DNAの抽出と定量、タンパク質の電気泳動と定量を実習し、遺伝子工学とタンパク質実験においてコアとなる基礎技術を習得する。
生命科学の研究に必要となる実験の基礎を習得する。具体的には、微生物（大腸菌）の培養、DNAの抽出と定量、タンパク質の電気泳動と定量を実習し、遺伝子工学とタンパク質実験においてコアとなる基礎技術を習得する。
生命科学の研究に必要となる実験の基礎を習得する。具体的には、微生物（大腸菌）の培養、DNAの抽出と定量、タンパク質の電気泳動と定量を実習し、遺伝子工学とタンパク質実験においてコアとなる基礎技術を習得する。
生命科学の研究を行うために必要とされる、実験の基本操作と基礎知識を習得する。具体的には、微生物（大腸菌）の培養、DNAの抽出と定量、タンパク質の電気泳動と定量を実習し、遺伝子工学とタンパク質実験においてコアとなる基礎技術を習得する。
This course will examine quantitative research methods and statistical analysis of data with a particular focus on analyzing, understanding, and interpreting statistical results in research. The course will utilize the basic foundations of quantitative methods (e.g., correlation, regression, means comparisons, and factor analysis) and examine how these are used in designing and reporting research.
This course is for people who have some prior experience with statistics, but you do not need a high level of ability (or confidence) in math to succeed. We will look at what is required to analyze a variety of statistical tests, and while this means that students will need to run sample data and report results, the focus will be on what the results mean rather than the specific calculations that lead us to those results. To that end, this course looks at the concepts, interpretations, and applications of statistics rather than the math itself. This course will be discussion-based and NOT lecture based, so students should also come prepared and ready to participate each class.
This course will examine quantitative research methods and statistical analysis of data with a particular focus on analyzing, understanding, and interpreting statistical results in research. The course will utilize the basic foundations of quantitative methods (e.g., correlation, regression, means comparisons, and factor analysis) and examine how these are used in designing and reporting research.
This course is for people who have some prior experience with statistics, but you do not need a high level of ability (or confidence) in math to succeed in this course. We will look at what is required to analyze a variety of statistical tests, and while this means that students will need to run sample data and report results, the focus will be on what the results mean rather than the specific calculations that lead us to those results. To that end, this course looks at the concepts, interpretations, and applications of statistics rather than the math itself. This course will be discussion-based and NOT lecture based, so students should also come prepared and ready to participate each class.
This course will examine quantitative research methods and statistical analysis of data with a particular focus on analyzing, understanding, and interpreting statistical results in research. The course will utilize the basic foundations of quantitative methods (e.g., correlation, regression, means comparisons, and factor analysis) and examine how these are used in designing and reporting research.
This course is for people who have some prior experience with statistics, but you do not need a high level of ability (or confidence) in math to succeed in this course. We will look at what is required to analyze a variety of statistical tests, and while this means that students will need to run sample data and report results, the focus will be on what the results mean rather than the specific calculations that lead us to those results. To that end, this course looks at the concepts, interpretations, and applications of statistics rather than the math itself. This course will be discussion-based and NOT lecture based, so students should also come prepared and ready to participate each class.
高度情報技術の発達により，時空間スケールが詳細で高精度な空間情報が活用できるようになった．都市計画，環境科学やエリアマーケティング分野では，これらのデータを活用し，空間現象のモデル化と現象解明を行うことにより，個別主体へのきめ細かい計画立案・実施が要請されている．特に近年では，地球統計学や空間計量経済学と呼ばれる新しい学問分野が形成されつつあり，その環境科学や人文・社会科学への適用に関心が払われている．
本科目では，講義・演習を通じて，より高度な空間モデリング技法を習得してもらう．履修者は，各自の関心に応じて，社会経済データ（人口，地価など）または環境関連データ（大気汚染観測値など）を選んで演習を行う予定である．
高度情報技術の発達により，時空間スケールが詳細で高精度な空間情報が活用できるようになった．都市計画，環境科学やエリアマーケティング分野では，これらのデータを活用し，空間現象のモデル化と現象解明を行うことにより，個別主体へのきめ細かい計画立案・実施が要請されている．特に近年では，地球統計学や空間計量経済学と呼ばれる新しい学問分野が形成されつつあり，その環境科学や人文・社会科学への適用に関心が払われている．
本科目では，講義・演習を通じて，より高度な空間モデリング技法を習得してもらう．履修者は，各自の関心に応じて，社会経済データ（人口，地価など）または環境関連データ（大気汚染観測値など）を選んで演習を行う予定である．
高度情報技術の発達により，時空間スケールが詳細で高精度な空間情報が活用できるようになった．都市計画，環境科学やエリアマーケティング分野では，これらのデータを活用し，空間現象のモデル化と現象解明を行うことにより，個別主体へのきめ細かい計画立案・実施が要請されている．特に近年では，地球統計学や空間計量経済学と呼ばれる新しい学問分野が形成されつつあり，その環境科学や人文・社会科学への適用に関心が払われている．
本科目では，講義・演習を通じて，より高度な空間モデリング技法を習得してもらう．履修者は，各自の関心に応じて，社会経済データ（人口，地価など）または環境関連データ（大気汚染観測値など）を選んで演習を行う予定である．
スクリプト言語を用いたプログラミングの科目です。プログラミング実習も行ないます。Python既修者を対象として、スクリプト言語としてはJuliaを扱います。Juliaを用いて、基本的なプログラミングの仕方を復習すると共に、数値計算やグラフ描画などを行なうことができるライブラリを用いて、数値計算の基礎を学びます。
スクリプト言語Pythonの言語的な側面を復習した後、Pythonを利用して数値解析について学ぶ講義になっています。Numpy, ScipyおよびSympyと呼ばれる数値解析のライブラリを用いて、実際の数値データの解析を行ないます。このデータには、画像や音声データについても含まれます。講義の大半が数学的な手法を扱う内容になっています。数学の概念やアルゴリズムを導入した後、実際のプログラムを組んでいきます。具体的には、行列、ベクトルの基本計算、ガウスの消去法を用いた連立一次式の解法、高速フーリエ変換、回帰解析、補間、数値積分、微分方程式の近似解などを扱っていきます。また、数値計算の応用として統計解析まで到達できれば、その内容を少し触れていきます。 講義名に「基礎」と名前がついていますが、高校および大学の理系の基礎数学の解法をプログラムで記述していく内容になりますので、かなり高度な内容になります。ただし、プログラミング的に は、数値解析のライブラリを呼び出す、あるいは呼び出すための設定や、呼び出した後の結果をグラフィック的に表示することが主になりますので、それほど難しいものではありません。Pythonについては、授業の前半の回で言語構造の復習をします。
スクリプト言語の Ruby を使用し、フレームワークを利用したウェブアプリケーション制作の演習を行う。まず、Ruby の基本的な言語仕様とプログラミングテクニックについて学ぶ。次に、Ruby on Rails の使用法を学び、各自でそれを使って実用的なウェブアプリケーションを制作する。
C言語によるプログラミングを学びます。
C言語は、オペレーティングシステムや他のソフトウェアを作成するのに使われている言語です。本講義の受講には、基本的なプログラミングの知識が必要ですが、C言語の知識は必要ありません。自分のノートPCに、C言語のコンパイル開発環境を導入しておく必要があります。Mac OSでは、標準で付属しているXCODE開発環境を導入できます。Windowsでは、フリーソフトウェアのcygwinのような環境を導入できます。
オブジェクト指向プログラミング言語を用いたプログラミング科目です。プログラミング実習も行ないます。Python既修者を対象として、スクリプト言語としてはAppleScriptを扱います。AppleScriptを用いて、基本的なプログラミングの仕方を復習すると共に、アプリケーションを連携させるスクリプティングを学んでいきます。また、AppleScriptの言語標準のライブラリだけでなく、数値計算などを行なうことができるアプリケーションを用いて、数値計算の基礎を学びます。
スクリプト言語Pythonの言語的な側面を復習した後、Pythonを利用して数値解析について学ぶ講義になっています。Numpy, ScipyおよびSympyと呼ばれる数値解析のライブラリを用いて、実際の数値データの解析を行ないます。このデータには、画像や音声データについても含まれます。講義の大半が数学的な手法を扱う内容になっています。数学の概念やアルゴリズムを導入した後、実際のプログラムを組んでいきます。具体的には、行列、ベクトルの基本計算、ガウスの消去法を用いた連立一次式の解法、高速フーリエ変換、回帰解析、補間、数値積分、微分方程式の近似解などを扱っていきます。また、数値計算の応用として統計解析まで到達できれば、その内容を少し触れていきます。 講義名に「基礎」と名前がついていますが、高校および大学の理系の基礎数学の解法をプログラムで記述していく内容になりますので、かなり高度な内容になります。ただし、プログラミング的に は、数値解析のライブラリを呼び出す、あるいは呼び出すための設定や、呼び出した後の結果をグラフィック的に表示することが主になりますので、それほど難しいものではありません。Pythonについては、授業の前半の回で言語構造の復習をします。
最近注目を集めているスクリプト言語である Ruby を使用し、フレームワークを利用したウェブアプリケーション制作の演習を行う。まず、Ruby の基本的な言語仕様とプログラミングテクニックについて学ぶ。次に、Ruby on Rails の使用法を学び、各自でそれを使って実用的なウェブアプリケーションを制作する。
C言語によるプログラミングを学びます。
C言語は、オペレーティングシステムや他のソフトウェアを作成するのに使われている言語です。本講義の受講には、基本的なプログラミングの知識が必要ですが、C言語の知識は必要ありません。自分のノートPCに、C言語のコンパイル開発環境を導入しておく必要があります。Mac OSでは、標準で付属しているXCODE開発環境を導入できます。Windowsでは、フリーソフトウェアのcygwinのような環境を導入できます。
オブジェクト指向プログラミング言語を用いたプログラミング科目です。プログラミング実習も行ないます。Python既修者を対象として、スクリプト言語としてはAppleScriptを扱います。AppleScriptを用いて、基本的なプログラミングの仕方を復習すると共に、アプリケーションを連携させるスクリプティングを学んでいきます。また、AppleScriptの言語標準のライブラリだけでなく、数値計算などを行なうことができるアプリケーションを用いて、数値計算の基礎を学びます。
スクリプト言語Pythonの言語的な側面を復習した後、Pythonを利用して数値解析について学ぶ講義になっています。Numpy, ScipyおよびSympyと呼ばれる数値解析のライブラリを用いて、実際の数値データの解析を行ないます。このデータには、画像や音声データについても含まれます。講義の大半が数学的な手法を扱う内容になっています。数学の概念やアルゴリズムを導入した後、実際のプログラムを組んでいきます。具体的には、行列、ベクトルの基本計算、ガウスの消去法を用いた連立一次式の解法、高速フーリエ変換、回帰解析、補間、数値積分、微分方程式の近似解などを扱っていきます。また、数値計算の応用として統計解析まで到達できれば、その内容を少し触れていきます。 講義名に「基礎」と名前がついていますが、高校および大学の理系の基礎数学の解法をプログラムで記述していく内容になりますので、かなり高度な内容になります。ただし、プログラミング的に は、数値解析のライブラリを呼び出す、あるいは呼び出すための設定や、呼び出した後の結果をグラフィック的に表示することが主になりますので、それほど難しいものではありません。Pythonについては、授業の前半の回で言語構造の復習をします。
最近注目を集めているスクリプト言語である Ruby を使用し、フレームワークを利用したウェブアプリケーション制作の演習を行う。まず、Ruby の基本的な言語仕様とプログラミングテクニックについて学ぶ。次に、Ruby on Rails の使用法を学び、各自でそれを使って実用的なウェブアプリケーションを制作する。
C言語によるプログラミングを学びます。
C言語は、オペレーティングシステムや他のソフトウェアを作成するのに使われている言語です。本講義の受講には、基本的なプログラミングの知識が必要ですが、C言語の知識は必要ありません。自分のノートPCに、C言語のコンパイル開発環境を導入しておく必要があります。Mac OSでは、標準で付属しているXCODE開発環境を導入できます。Windowsでは、フリーソフトウェアのcygwinのような環境を導入できます。
Learning programming by the C language that is used for constructing operating systems and other software. This course requires basic knowledge of a programming, but doesn't require any C language knowledge.
Learning programming by the C language that is used for constructing operating systems and other software. This course requires basic knowledge of a programming, but doesn't require any C language knowledge.