データベース論U
Theory of Database II

授業科目区分

専門科目
専門科目 情報テクノロジーコース, 専門科目 数理情報系

わくラボの使用について:使用しない
選択科目, 情報テクノロジーコース必修 2単位 2年次 後期

教職課程(情報)選択

担当教員

安藤 友晴

研究室のホームページ,SNSなど

NDC

007

科目分類コード

1104

オフィスアワー

時間割決定後に授業等で連絡します。

この科目のキーワード

データベース/リレーショナルデータベース/DBMS/RDBMS/SQL/正規化/Python

説明に使用する言語

主として日本語を使用する

使用する教材の言語

日本語・英語で記述された資料を使用する

この科目に必要な日本の文化・事情の知識について

到達目標

情報システムにおいてデータベースは単独で動作するものではなく、プログラミング言語で記述された別のソフトウェアと協働する。本授業の目標は、リレーショナルデータベースを汎用プログラミング言語で記述されたソフトウェアから取り扱う手法を獲得することである。

ディプロマポリシーとの関連性

専門能力:情報メディアの開発とその多面的な活用ができる能力

授業の簡単な概要

本授業はPython言語の初歩からはじめ、「データベース論I」で学修した内容をもとに、Pythonからリレーショナルデータベースを操作する手法を紹介する。また、その際によく用いられる半構造データモデルについても扱う。

学習内容

  1. Python入門(1) 基礎事項
  2. Python入門(2) 基本的なアルゴリズムの実装(1)
  3. Python入門(3) コレクション
  4. Python入門(4) 高階関数
  5. Python入門(5) 基本的なアルゴリズムの実装(2)
  6. Python入門(6) Pythonとオブジェクト指向プログラミング
  7. Python入門(7) クラスの作成
  8. Python入門(8) リファクタリング
  9. Pythonからのデータベースアクセス(1)
  10. Pythonからのデータベースアクセス(2)
  11. 半構造化データモデル(1) XML
  12. 半構造化データモデル(2) JSON
  13. 実践演習(1) テーブルの設計
  14. 実践演習(2) プログラムの設計
  15. 実践演習(3) テスト駆動プログラミング

授業時間外での学修

基本的に授業時間外の学修は1コマあたり4時間を必要とする。授業では毎回課題を出す。課題について考察することは授業の内容を深く復習することにつながるので、課題に真剣に取り組むことを期待する。

成績評価の基準と方法

・SQLを用いてデータベースに対して必要な処理を行えること
・Python言語を扱えること
・Pythonを用いたデータベース処理を行えること
・自力でデータベースにアクセスするプログラムを記述できること

達成度評価(評価方法:合計100点)

試験:      / 100
レポート:    / 100
小テスト(中間テストなど含む): / 100
小レポート(中間レポートなどを含む): 100 / 100
作品:      / 100
ポートフォリオ: / 100
その他:

教科書・テキスト

担当教員が自作したテキストを配付する。

参考図書・参考文献等

必要に応じて授業中に提示します。

履修もしくは取得していなければいけない科目

「データベース論1」の授業内容を理解している必要があります。

学習支援

提出された小レポートに対して、添削を行い、改善点を指摘する。

授業に関連する実務経験

その他この科目を履修するために必要な条件

・LMS上の教材で復習することが望まれる。
・LMS上のフォーラムを利用されたい。