EnPiT Pro 2020 Open IoT教育プログラム
IoT技術者のためのデータ活用論（東京大学開講）
Lecture 1 ガイダンス・イントロダクション
Lecture 1の目標
（１）授業の概要（ガイダンス）を読み、今後の授業の進め方を理解する。
（２）「情報と情報の表現」を学習し、練習問題とアンケートに回答する。
（補足）なお、以下で説明しているJupyter環境のセットアップは、後の講の中で実施する。従って、本講の時点では、今後の教材がJupyter Notebookで行われることを認識していただければ結構です。
（１）ガイダンス
1. 科目名
IoT技術者のためのデータ活用論
2. 担当教員・連絡先
越塚登（noboru@koshizuka-lab.org）
葛杭麗（hangli.ge@koshizuka-lab.org）
3. 講義の目的
IoTシステムでは、センサー等から得られたデータを分析・解析を行い、その結果をアクチュエーターなどを通して機器や設備の自動制御に役立てたりする。本講義では、IoTでデータを扱うために必要な基礎知識を習得することを目的とする。
4. 講義の実施方法
オンライン教育システム上で、講義資料と課題を週2回のペースで公開します。受講生の方には、それぞれのペースで講義資料を閲覧しながら課題を進めて頂きます。講義等での不明点、質問などがありましたら、Slackのほうに投稿してください。若干回答が遅くなることもあるかもしれませんが、担当（越塚、葛）から回答いたします。
5. 教材について
各自のPC等を利用し、講義を受講して下さい。なお、本講義では、以下のツールを使います。本講義でのサンプルプログラムの実行や、練習問題の実行環境として、 Python言語を使います。Pythonはバージョンがいくつかありますが、今回は、Python 3.6の処理系を使います。 またPythonを含む教材の配布と実行環境としては、Jupyter Notebookを利用します。
5.1 Jupyter Notebook
Project Jupyterは、Jupyter notebookやJupyterLab、JupyterHubなどのプロダクトを開発していくプロジェクトチームまたは、コミュニティーです。
- Project Jupyter https://jupyter.org/
- Project Jupyterは、2014年にIPythonから派生したプロジェクトです。IPythonはPythonの強力な対話型環境を提供するツールです。
- IPython https://ipython.org/
- Pythonは標準で対話型環境を備えています。
- IPythonはコードの補完などの面で、標準の機能を強化した対話環境です、
- IPythonをベースとして、IPython Noteboolというパッケージが生まれました。
- これが現在のJupyter Notebookの前身となるツールです。
- 講義資料は、すべてJupyter Notebook形式で提供します。 Jupyter notebookは、具体的には、以下のツールを使うことを想定しています。
5.1.1【推奨・簡単】Google Colaboratory（https://colab.research.google.com/)
- 無料のアカウントを作成して利用することができます。(すでにGoogleアカウントをお持ちの場合、ログインするだけで利用できます。)
- インターネット接続環境とブラウザがあれば、自分のPC環境には何も設定がいらないので、便利です。
5.1.2 【Python環境に強い方は…】Jupyter NotebooksをPCにインストールしての利用
- インターネット上から、Jupyter Notebooksのシステムをダウンロードしてインストールします。Windows、MacOS、Linuxのいずれでも、簡単にインストールして動かすことができます。
5.2 Python
- 講義では、様々なデータを扱うプログラムをpythonを使って学習します。
- 今回は、Python 3の処理系を使います。
- python言語そのものは、講義内でも扱いますが、それだけでは足りないので、基本的には各自で自習いただくことを前提としています。
5.3 教材配布方法
教材は、Google ColaboratoryにでJupyter Notebook形式で配布いたします。
以下のURLにアクセスしていただき、Google Colaboratoryで開いたあと、「ファイル」→「ドライブにコピーを保存」して、ご自身のマイドライブにコピーを取り込んでください。https://drive.google.com/drive/folders/1tPidR5YPvpQhLb960jKxiqc7-Kji3hFQ?usp=sharing
5.4 Google Formを使った練習問題の提出
- 各回の講義は、その中で、練習問題を設定しており、その解答を授業アンケートとともに、Google Formで入力します。
参考資料
- 池内孝啓, 片柳薫子, 岩尾 エマ はるか, @driller：「PythonユーザのためのJupyter［実践］入門」, 技術評論社, 2017年.
（２）情報と情報の表現
では、今回Lecture 1第一回の講義ーー情報と情報の表現です。自習してください。
間に練習問題が３問ありますので、それに回答してください。
回答用のGoogle Formのリンクの中にありますので、それをクリックしてご回答ください。
でははじめましょう！