ARIM情報活用講座（教材）

ARIM情報活用講座

 

初級者向け

学習目標：Pythonを基礎から学びながら科学技術分野でのデータ構造化フローを完全習得しよう！

• 完全な初心者でも、Pythonの基本的なプログラミングができるようになります。
• 基礎でつまずいてしまった人でも、Pythonの知識を体系的に習得できます。
• データ構造化でよく利用されるPandasやMatplotlibの基本的な使い方を習得できます。
• Pythonを使ったマテリアルデータの取り扱い事例を学ぶことができます。

対象：

• Pythonの初級者　（これから始めたい人）
• 過去にARIMの機器利用の実績がある申請者もしくは申請者の研究グループ

方式：

• 二日間のオンライン方式　（定員100名前後）

初級者向けのカリキュラムイメージ

 

中級者向け

学習目標：仲間をつくりながらPythonによる計測・装置データの処理やテクニックを学ぼう！

• 入門書では学べないPythonのテクニック・勘所を習得できます。
• データ構造化で幅広く活用できるトレンドのPythonライブラリについて学ぶことができます。
• Pythonを使ったデータ処理/メトリックスについて、最先端の知識を習得できます。
• 参加者同士の交流を通じて、親睦を深めることができます。

対象：

• 　Pythonの初級者編をクリアした方
• 　ARIM技術スタッフおよびARIMと連携する機関関係者向け

方式：

• 二日間のオンサイト方式　（定員20名前後）

 

 

上級者向け

学習目標：　マテリアルデータを活用した最先端のデータ駆動型研究の手法を学ぼう！

• データ駆動型研究で行われる一般的なワークフローが習得できるようになります。
• マテリアルズインフォマティクス（ケモインフォマテックス）で必要なディスクリプターやフィンガープリントの知識が獲得できます。
• ケモインフォマティックスでよく利用されるScikit-learnやRDKitの基本的な使い方を習得できます。
• 計測・装置データによるデータ利活用のコツを学ぶことができます。

対象：

• 　Pythonの初級者編をクリアした方。（Pythonの文法や用語の意味がわかっていること）
• 　ARIM機関もしくはARIMと連携する機関との共同主催。当該機関に所属する学生、若手研究者、等

方式：

• 基礎編：90分×2回のオンライン
• 応用編：一日間のオンサイト方式（最低開催要件：5名以上）

上級者向けのカリキュラムイメージ

 

Pythonサンプルコードの使用に関する留意事項ならびに免責事項

 

サンプルコードの外部アプリケーションでの表示および実行環境の利用

各サンプルコードは、Pythonプログラムの学習と理解を支援する目的で提供されています。サンプルコードは、Jupyter nbviewerおよびGoogle Colabの外部アプリケーション上で利用および動作するように作成されています。

 

サンプルコードのダウンロード

サンプルコードはそれぞれが遷移した先のJupyter nbviewerおよびGoogle Colabからダウンロードが可能です。

 

免責事項

• 本サンプルコードは教育および研究開発の目的でのみ使用されることを想定しています。これを使用することにより生じた損失や損害について、一切の責任を負いません。
• サンプルコードは、提供時点での情報や技術に基づいています。今後の環境やライブラリの変更により、正確性や動作が保証されない可能性があります。
• サンプルコードの使用に関するすべての責任は利用者にあります。利用者は、サンプルコードを使用する前に自身の環境やプロジェクトに適合するか確認してください。

 

外部アプリケーションに関する留意点

Jupyter nbviewerおよびGoogle Colabは外部アプリケーションであり、それらのサービスの提供者による変更や中断が発生する可能性があります。これによりサンプルコードのアクセスが制限される可能性があります。利用者は、外部アプリケーションの利用規約やポリシーを理解し、それに従うようにしてください。

 

セキュリティに関する注意

サンプルコードを使用する際には、セキュリティ上の留意点を考慮してください。不正なコードやセキュリティ上の脆弱性に対する対策が施されているか確認し、自身の責任で実行してください。

 

免責事項の変更

本免責事項は予告なく変更されることがあります。利用者は定期的にこの免責事項を確認することをお勧めします。以上の免責事項を理解し、同意いただいた上で、本サンプルコードをご利用ください。

 

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nbviewerについて：　nbviewerは、Project Jupyterで取り組まれている中で提供されているアプリケーションであり、Jupyter NotebookファイルのURLを入力することで、そのノートブックを静的なHTMLウェブページとして表示し、他の人と共有できる安定したリンクを提供するウェブアプリケーションです。nbviewerはまた、ノートブックのコレクション（例: GitHubリポジトリ内のもの）の閲覧や、他の形式でのノートブックの表示（例: スライド、スクリプト）もサポートしています。

nbviewerは、Jupyter Notebook、JupyterLab、JupyterHubなどの他のプロジェクトとともに、より大きなProject Jupyterイニシアチブの一環として進行中のオープンソースプロジェクトです。

参照リンク：https://nbviewer.org/

 

Google Colabについて：　Google Colabは、Google社によって提供されているアプリケーションであり、セットアップが不要で利用できるホストされたJupyter Notebookサービスで、GPUやTPUを含む計算リソースへの無料アクセスを提供しています。Colabは特に機械学習、データサイエンス、および教育に適しています。

参照リンク：https://colab.google/