講座内容
この講義は MIT で2008年に実際に行われた「 6.00 Introduction to Computer Science and Programming （コンピュータサイエンスとプログラミング入門）」の授業を日本語版にしたものです。
Eric Grimson 教授と John Guttag 教授による本講義は、MIT が公開している オープンコースウェア の中でも「 Most Visited Courses 」の常連となるほど人気が高く、世界中から多くの受講生が学習しています。プログラミング言語のバージョンなどは少し古くなっていますが、コンピュータサイエンスの基本的な考えや、問題解決のための Computational thinking（計算論的思考） について、多くを学ぶことができます。
レベルとしては学部生向けの講座で、「プログラミング経験がない、もしくはほとんどない学生」を対象としています。 問題解決についてプログラミングが行う役割の理解、かんたんなプログラムを書くことで、プログラミングスキルに自信を持てるようになることがゴールとされています。
MIT ではこの講座を UROPs（ undergraduate Research Opportunities Program ）の基礎講座としても位置づけています。学習用のプログラミング言語は Python を採用しています。
1コマ 60 分前後の講義動画が 24 コマあり、Asuka Academy では 8 コマずつ 3 つの Part に分けて日本語版を公開しています。 Part ごとに修了認定テストを設定し、修了条件をクリアすれば、Asuka Academy から修了証書とオープンバッジを発行します。
この講義は MIT で2008年に実際に行われた「 6.00 Introduction to Computer Science and Programming （コンピュータサイエンスとプログラミング入門）」の授業を日本語版にしたものです。
Eric Grimson 教授と John Guttag 教授による本講義は、MIT が公開している オープンコースウェア の中でも「 Most Visited Courses 」の常連となるほど人気が高く、世界中から多くの受講生が学習しています。プログラミング言語のバージョンなどは少し古くなっていますが、コンピュータサイエンスの基本的な考えや、問題解決のための Computational thinking（計算論的思考） について、多くを学ぶことができます。
レベルとしては学部生向けの講座で、「プログラミング経験がない、もしくはほとんどない学生」を対象としています。 問題解決についてプログラミングが行う役割の理解、かんたんなプログラムを書くことで、プログラミングスキルに自信を持てるようになることがゴールとされています。
MIT ではこの講座を UROPs（ undergraduate Research Opportunities Program ）の基礎講座としても位置づけています。学習用のプログラミング言語は Python を採用しています。
1コマ 60 分前後の講義動画が 24 コマあり、Asuka Academy では 8 コマずつ 3 つの Part に分けて日本語版を公開しています。 Part ごとに修了認定テストを設定し、修了条件をクリアすれば、Asuka Academy から修了証書とオープンバッジを発行します。
修了条件
コース最後にある修了認定テストで 80％ 以上を正解し、コースレビューにご回答いただくと、コース修了となります。
（注意）本授業は2008年に実施されたものです。Python のバージョンは2.5.4が使用されています。 修了認定テストも、授業ビデオと同様、Python 2.5.4 を前提に作問されています。
新しい Python バージョンとの違いなどは、Python.org などのインターネットリソースをご参照ください。
コース最後にある修了認定テストで 80％ 以上を正解し、コースレビューにご回答いただくと、コース修了となります。
（注意）本授業は2008年に実施されたものです。Python のバージョンは2.5.4が使用されています。 修了認定テストも、授業ビデオと同様、Python 2.5.4 を前提に作問されています。
新しい Python バージョンとの違いなどは、Python.org などのインターネットリソースをご参照ください。
主な学習内容
各 Part には、以下のような内容が含まれています。
各 Part には、以下のような内容が含まれています。
| Part 1 |
|---|
| 01. Introduction and Goals; Data Types, Operators, and Variables （講義ガイダンスと講義目標：データ型、演算子、変数） |
| 02. Branching, Conditionals, and Iteration （分岐、条件文、くり返し処理） |
| 03. Common Code Patterns: Iterative Programs （共通コードパターン：くり返しプログラム） |
| 04. Abstraction through Functions; Introduction to Recursion （関数による抽象化 再帰入門） |
| 05. Floating Point Numbers, Successive Refinement, Finding Roots （浮動小数点数、漸次、根） |
| 06. Bisection Methods, Newton/Raphson, Introduction to Lists （二分法、ニュートン/ラフソン法、リスト入門） |
| 07. Lists and Mutability, Dictionaries, Introduction to Efficiency （リストと可変性、辞書、効率性入門） |
| 08. Complexity: Log, Linear, Quadratic, Exponential Algorithms （計算量：対数、線形、二次、指数アルゴリズム） |
| Part 2 |
| 09. Binary Search, Bubble and Selection Sorts （バイナリサーチ、バブルソート、選択ソート） |
| 10. Divide and Conquer Methods, Merge Sort, Exceptions （分割統治法、マージソート、例外） |
| 11. Testing and Debugging （テストとデバッグ） |
| 12. Debugging, Knapsack Problem, Introduction to Dynamic Programming （デバッグ、ナップサック問題、動的計画法入門） |
| 13. Dynamic Programming: Overlapping Subproblems, Optimal Substructure （動的計画法：部分問題重複性、部分構造最適法） |
| 14. Introduction to Object-oriented Programming （オブジェクト指向プログラミング入門） |
| 15. Abstract Data Types, Classes and Methods （抽象データ型、クラスとメソッド） |
| 16. Encapsulation, Inheritance, Shadowing （カプセル化、継承、シャドウイング） |
| Part 3 |
| 17. Computational Models: Random Walk Simulation （計算モデル：ランダムウォーク・シミュレーション） |
| 18. Presenting Simulation Results, Pylab, Plotting （シミュレーション結果の提示、Pylab、プロット） |
| 19. Biased Random Walks, Distributions （バイアス・ランダム・ウォーク、分配） |
| 20. Monte Carlo simulations, estimating pi （モンテカルロシミュレーション、円周率の計算） |
| 21. Validating Simulation Results, Curve Fitting, Linear Regression （シミュレーションの結果検証、カーブフィッティング、線形回帰） |
| 22. Normal, Uniform, and Exponential Distributions （正規分布、一様分布、指数分布） |
| 23. Stock Market Simulation （株式市場シミュレーション） |
| 24. Course Overview; What Do Computer Scientists Do? （コンピュータサイエンティストが行うこと） |
|
修了条件
以下の条件を満たすこと
「修了認定テスト」にて80％以上の正解率
以下の条件を満たすこと
「修了認定テスト」にて80％以上の正解率
![[MIT] コンピュータサイエンスと Python 入門 Part 1](../img/mit_CsPython_01_courseCard.png)
![[MIT] コンピュータサイエンスと Python 入門 Part 2](../img/mit_CsPython_02_courseCard.png)
権利関係
Asuka Academy は MIT（マサチューセッツ工科大学）オープンコースウェアと日本で初めてのオフィシャルパートナーシップを締結し、サポートを受けています。
MIT OpenCourseWare supports the efforts of Asuka Academy, which is an independent organization translating the materials through its own processes, with its own staff, using its own resources.
この講座はクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で提供されています。
[MIT] コンピュータサイエンスとプログラミング入門 Part 1、Part 2、Part 3
Eric Grimson, John Guttag. 6.00 Introduction to Computer Science and Programming. Nov 1, 2016.
Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCouseWare, https://ocw.mit.edu/.
License: Creative Commons BY-NC-SA
Asuka Academy は MIT（マサチューセッツ工科大学）オープンコースウェアと日本で初めてのオフィシャルパートナーシップを締結し、サポートを受けています。
MIT OpenCourseWare supports the efforts of Asuka Academy, which is an independent organization translating the materials through its own processes, with its own staff, using its own resources.
この講座はクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で提供されています。
[MIT] コンピュータサイエンスとプログラミング入門 Part 1、Part 2、Part 3
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Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCouseWare, https://ocw.mit.edu/.
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MIT（マサチューセッツ工科大学）
1865年設立のアメリカの私立大学。さまざまな世界大学ランキングで常にトップクラスを占め、多数のノーベル賞受賞者も輩出しています。ハーバード大学とは３kmという近さ。
https://web.mit.edu/
MIT は世界ではじめての OCW サイト（正規授業のWEB公開）を立ち上げており、2,500 以上のコースが公開され、サイト訪問者は毎月 200 万人以上となっています。 （ 参考 ）
https://ocw.mit.edu/index.html
1865年設立のアメリカの私立大学。さまざまな世界大学ランキングで常にトップクラスを占め、多数のノーベル賞受賞者も輩出しています。ハーバード大学とは３kmという近さ。
https://web.mit.edu/
MIT は世界ではじめての OCW サイト（正規授業のWEB公開）を立ち上げており、2,500 以上のコースが公開され、サイト訪問者は毎月 200 万人以上となっています。 （ 参考 ）
https://ocw.mit.edu/index.html