Syllabus data
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Teacher name ： KOBAYASHI Aki
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開講年度
2025Year
開講学期
Second Semester
科目名
Social Networking
授業種別
Lecture
科目名（英語）
Social Networking
授業情報(授業コード・クラス・授業形態)
A1900032 Social Networking
担当教員
KOBAYASHI Aki
単位数
2.0Credits
曜日時限
Wed.6Period
キャンパス
Shinjuku Remote
教室
学位授与の方針
1 基礎知識の修得 0 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 80 ％ 3 汎用的問題解決力の修得 10 ％ 4 道徳的態度と社会性の修得 10 ％ 具体的な到達目標
1. 情報システムとしてのソーシャルネットワーキングサービスを設計・管理・運用するための技術要素について理解できる。2. 情報システム設計と提供されるサービス水準との関係について理解できる。3. セキュリティや知的財産保護のための情報システム技術を知り、説明できる。
受講にあたっての前提条件
「コンピュータアーキテクチャ」「データ構造とアルゴリズム」「通信システム基礎」を修得していること．
授業の方法とねらい
ソーシャルネットワーキングサービスを支えるデータ処理技術について実践的に演習で学ぶ．
* 生成AI等での生成文字列を教員が添削するサービスではありません． * 知識と課題を通じて，自分自身のスキルを向上させようとする意識を持って取り組む人だけ履修してください． ▼各自が自身で製作した最終課題で評価する． ▼最終課題はデータ処理プログラムの製作で，授業中のデータベース等技術を活用して各自で製作する． ▼プログラミング言語は指定しないし，言語の入門科目でもない． 適当なデータ処理ができることを前提として，人手で扱うのがはばかられる程度のデータ量である実際のデータ処理を記述する． 言語は，LL言語（Perl,PHP,Ruby,Pythonなど）が手軽とされるが，C,C++,C#,JAVAでも問題ない． 開発環境の一部としてAWS環境を提供する予定． AL・ICT活用
Project Based Learning／Practice Fieldwork／Support for self-learning using ICT
第1回
授業形態
授業情報欄記載の通り
事前学習
「情報学基礎論I, II」「プログラミングおよび演習1〜4」「コンピュータアーキテクチャ」「データ構造とアルゴリズム」「通信システム基礎」「デジタルメディア工学基礎」を修得していること．
修得していなくても受講を妨げないが，それら内容は本授業内では既修得して扱われるため注意すること． 任意のプログラミング言語である程度のデータ処理プログラムを自作できること． 4時間
授業内容
1. ソーシャルネットを構成する技術要素群〜概論
最終課題説明： 公開されているデータである * 駅データ.jp https://www.ekidata.jp * 国土交通省 国土数値情報 鉄道データ https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-v2_3.html の両者を紐付けるデータ処理プログラムを製作し，処理の流れや実行結果などについて説明を行うこと． 既存の公開プログラムはありません．仮にあっても他人のコードを提出してはいけません（剽窃行為に当たります）． 上記サイトで，データ処理に必要な情報は揃っていますが，他の情報源も合わせてアルゴリズムから考案する必要があります． 事後学習・事前学習
提出）参考書2「素っ裸の王様」を読み，SNSを含む情報の流れ，登場人物の関与などをまとめる．
提出物は指示なき場合：A4 片面1page，10pt相当程度以上の文字．参考文献等（Webサイト含む）は著作権法第32条に従い，学術分野で適切な出典表示を含むこと． 提出先：第3回掲示板． 2.5時間
第2回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
2. SNSとは
事後学習・事前学習
定義するとはどういうことかを考え，実例で試しておく．
2.5時間
第3回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
3. サーバ型情報流通システム
事後学習・事前学習
情報流通システムという言葉が技術的にどのように裏付けられているのかを対応付けする．
教科書第1章をよく読み，わからなかった点を列挙しておく． 1.5時間
第4回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
4. 情報通信ネットワーク
事後学習・事前学習
SQLite3 について調べ，使えるようにする．
最終課題データ形式を良く調べておく． 1.5時間
第5回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
5. データベースの基礎
事後学習・事前学習
教科書第2章をよく読み，わからなかった点を列挙しておく．
最終課題の入力と出力の関係性を理解し，設計を開始する． 3時間
第6回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
6. データベースによる情報処理
事後学習・事前学習
教科書第12章12.2までをよく読み，わからなかった点を列挙しておく．
最終課題のデータ処理を設計する． 4時間
第7回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
7. データベースの操作
事後学習・事前学習
教科書第12章12.3からをよく読み，わからなかった点を列挙しておく．
最終課題のデータ内容を確認し，処理アルゴリズムを設計する． 2.5時間
第8回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
8. RDBのテーブル設計
事後学習・事前学習
教科書第14章をよく読み，分からなかった点を列挙しておく．
最終課題のデータベースに格納できる形式を考案する． 2.5時間
第9回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
9. データ移行
事後学習・事前学習
csv, jsonについて調べておく．
最終課題データをデータベースに格納する方法について調査する． 3.5時間
第10回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
10. RDBの操作
事後学習・事前学習
SQLite3 または MariaDB の操作に慣れておく．
最終課題データをデータベースに格納し，操作する． 3時間
第11回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
11. グラフ
事後学習・事前学習
グラフ理論について調べておく．
最終課題のデータベース上での操作手順を設計する． 3時間
第12回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
12. DBを使ったプログラミング
事後学習・事前学習
データ処理コードの製作．
4.5時間
第13回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
13. データ処理の実際
事後学習・事前学習
最終課題コードの製作．
質疑応答． 4時間
第14回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
14. 実践的データ処理
最終課題の提出と質疑応答． 事後学習・事前学習
例外的データの洗い出し．
3時間
第15回
授業形態
授業情報欄記載の通り
授業内容
15. 最終課題講評
事後学習
他人の製作コードとの差異などから学ぶ．
2.5時間
成績評価の方法
提出された最終課題により評価する．
最終課題は，データ処理プログラムと処理の流れの説明，実際のデータ処理結果等の説明である． 受講生へのフィードバック方法
LMS掲示板による．
教科書
増永良文、リレーショナルデータベース入門—データモデル・SQL・管理システム・NoSQL、サイエンス社（2017）http://amzn.to/2ENB8sI
参考書
1. 渋川よしき、Real World HTTP —歴史とコードに学ぶインターネットとウェブ技術、オライリージャパン（2017）http://amzn.to/2om32BR
2. 加藤元浩、Q.E.D. 証明終了 iff 2（2015）http://amzn.to/2ENoav0 オフィスアワー
LMS掲示板による．
受講生へのメッセージ
最終課題はデータ処理プログラムの製作で，授業中のデータベース等技術を活用して各自で製作する．
プログラミング言語は指定しないし，言語の入門科目でもない． 適当なデータ処理ができることを前提として，人手で扱うのがはばかられる程度のデータ量である実際のデータ処理を記述する． 言語は，LL言語（Perl,PHP,Ruby,Pythonなど）が手軽とされるが，C,C++,C#,JAVAでも問題ない． 開発環境の一部としてAWS環境を提供する予定． 実践的データ処理プログラムをがんばって完成させましょう． 実務家担当科目
Not applicable
実務経験の内容
教職課程認定該当学科
Department of Information and Communications Engineering
その他の資格・認定プログラムとの関連
関連する科目でない
教育課程コード
Ⅲ3c
教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a（Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修） ※ a : 必修 b : 選択必修 c : 選択 ※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと
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