2018年度の秋学期において、大学院の 「化学工学特論２」 (先取り履修可能) の講義を行いました。内容としては、プログラミング・化学工学計算・化学や化学工学のデータの解析、といったところでしょうか。
ここでは、その講義資料の pdf ファイルを公開します。参考になる方はぜひご活用ください。もし間違えなどありましたらご連絡いただけますと幸いです。
2019年度の秋学期で、シラバスを見ても 「化学工学特論２」 を履修するか迷う明治大学応用化学科・応用化学専攻の学生は、考えるときの参考にしてください。内容はシラバスにある通り以下のような感じです。
プログラミング言語Pythonを利用して、実験結果・化学データを対象にしたデータ解析を行う。データ解析の理論を学習するだけでなく、ハンズオン (体験学習) により、学習した内容を自分の手でプログラミングして実行することで、深い理解および実践力の向上を目指す。プログラミングの基礎から学び、さらにサンプルプログラムを事前に準備しておくため、プログラミングについて心配する必要はない。
実験結果・化学データを解析し、その解析結果を解釈することで、データから有用な知見を自分の力で得られるようになることを到達目標とする。
［第１回］ イントロダクション(データ解析・プログラミング)
［第２回］ Jupyter Notebookの使い方・Pythonプログラミング
［第３回］ アルゴリズム
［第４回］ 化学データの扱い・読み込み・確認・保存
［第５回］ 基礎統計・検定
［第６回］ 分散分析
［第７回］ 相関分析
［第８回］ 線形の回帰分析
［第９回］ 非線形の回帰分析
［第10回］ 線形のクラス分類
［第11回］ 非線形のクラス分類
［第12回］ 回帰モデル・クラス分類モデルの評価・解釈
［第13回］ モデルの逆解析
［第14回］ 総括・さらに深みを目指すために
化学工学計算やスペクトル解析もやりました。ちなみにシラバスはこちらです。
実際の講義では、Jupyter Notebook のサンプルプログラムを学生にお渡しし、学生が自分のパソコンを使って一緒にサンプルプログラムを実行しながら進めたり、サンプルプログラムに基づいた学生の実習の時間をとったりしています。また学生からの質問＆回答のコーナーもあります。
講義を履修した学生には、各講義の前日までに、上の内容を含めた講義資料の完全版をお渡しするようにしてします。
ぜひ多くの学生に履修していただけるとうれしいです。
以上です。
質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。
