このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 PYTHONプログラミング入門Ⅰ [講習会詳細] | テックデザイン
※お申込前に「注意事項」をご確認ください

初心者でも安心して学べるように、開発環境のセットアップからプログラミングの基礎まで、演習を交えながらステップバイステップで進めます。これからプログラミングを始めたい方や、Pythonの”基礎の基礎”を学ぶのに最適な講座です。

 

PYTHONプログラミング入門Ⅰ

 

                   ※後編(PYTHONプログラミング入門Ⅱ)もあります

 

ⅠとⅡを併せた紹介動画です(Ⅱの紹介は1:36からです)。

 

コード tdo2024072701
ジャンル データサイエンス
形式 オンデマンド講座
配信について アカウント発行から4週間視聴できます
動画時間 約4時20間分(260分)
資料(テキスト) 印刷・製本したものを郵送します
ご案内事項 ※アカウントはお申込の翌営業日までに発行します。
※期間中は何度でも視聴できます

受講料
(申込プラン)

1アカウント: 24,200円 (消費税込)

 

●講師

日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授 兼 教育研究推進室長 荒川 俊也先生

2001年 早稲田大学理工学部卒業、2003年 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修了。2003~13年まで富士重工業㈱(現:㈱SUBARU) スバル技術研究所に勤務し、この間の08年 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程に入学し、12年修了。2013~2021年まで愛知工科大学工学部にて准教授・教授として勤務。2021年4月より現職。また、2017年より政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員兼務。博士(学術)。専門は、自動運転におけるヒューマンファクタ、統計科学・機械学習の応用。現在は、「自動運転におけるヒューマンファクタ」、「自動運転の過信・依存を抑制するヒューマンインタフェースの開発(主に香り空気砲の開発)」、「津波避難時の危険予知意識向上研究」、「実社会適用を目指した統計科学・機械学習の応用(主に畜産,インフラ管理,医用画像診断など)」などの研究に取り組んでいる。自動車技術会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などに所属。著書には『Excelによるやさしい統計解析』(オーム社、2020年)などがある。
【荒川先生のオンデマンド講座】
オンデマンドで学ぶ!実務で役立つ統計解析【統計基本コース(3講座版/4講座)】
多変量解析コース/全3講座
PYTHONプログラミング入門Ⅰ・Ⅱ【セット講座】
機械学習のイロハ(2023年5月25日のオンラインセミナーのアーカイブです)
※「今すぐ受講したい」という場合はこちらをご検討ください

●詳細

<講義概要>
 Pythonは様々な分野で使用されていますので、興味のある方も多いと思いますが、導入部分で躓いてしまい、そのまま挫折するという話をよく耳にします。そこで、導入や基本を詳しく丁寧に解説するということをコンセプトに、全2回のPython入門講座を準備しました。
 「PYTHONプログラミング入門1」では、Pythonの”基礎の基礎”といった内容を丁寧に解説します。初心者でも安心して学べるように、開発環境のセットアップからプログラミングの基礎まで、演習を交えながらステップバイステップで進めます。これからプログラミングを始めたい方や、Pythonの基本を押さえたい方に最適な講座です。


<講座の特徴>
①プログラミング初心者向けの基礎講座。Pythonの開発環境のセットアップから、基本的な操作、変数やリスト、if文の基礎まで、実際に手を動かしながら学べます。
②Google ColaboratoryやAnacondaといった人気の開発環境を利用して、簡単にPythonを始められるのが特徴です。
③演習を通じて基本的なコードの書き方や、リストやタプル、if文などを理解できるため、実践力が身につきます。

<習得知識>
・Pythonプログラミングの開発環境構築と基本的な操作方法
・変数、リスト、タプルといった基本データ型やその操作方法
・条件分岐(if文)やループ処理の基本理解
・演習を通じたトラブルシューティング能力

<プログラム>
1.Pythonを学ぶ理由
 ・そもそもプログラミングって何?
 ・なぜPYTHONを学ぶのか?
2.Python開発環境のインストール方法と使い方
  (Google colaboratoryとanaconda)
 ・GOOGLECOLABORATORYとは?
 ・ANACONDAとは?
 ・ANACONDAのインストール
 ・JUPYTERNOTEBOOKの起動
3.基本的な操作方法
  (Google colaboratoryとJupyter notebook)
 ・ノートを作成
 ・作成されたノートの保存場所
 ・ファイルのアップロード
 ・ファイルのパスの確認
 ・ノートブックの読み込み
 ・.PYファイルの読み込み
 ・.IPYNBファイルの読み込み
4.はじめてみよう(準備編)
5.変数とシンプルなデータ型
 ・変数
 ・トラブルシューティング
 ★演習1
 ・文字列
 ・コメント
 ★演習2
 ・数値
 ・文字列と数値
 ・データの種類
 ★演習3
6.リスト入門
 ・リストとは
 ★演習4
 ・リストの要素を変更、追加、削除する
 ★演習5
 ・リストを整理する
 ・文字コード
 ★演習6
7.リストを操作する
 ・ループ処理(for文)
 ★演習7
 ・数値のリストを作成する(range()関数)
 ・数値のリストによる簡単な統計(min,max,sum関数)
 ★演習8
 ・リストをスライスする
 ・スライスによるループ
 ・リストのコピー
 ★演習9
 ・タプルを定義する
 ・タプルを上書きする
 ★演習10
8.if文
 ・プログラムの3つの基本(順次、分岐、反復)
 ・条件テスト
 ・Bool(ブール)型
 ・比較演算
 ・数値の比較
 ・理論演算
 ・複数の条件の確認
 ・単純なif文
 ・if-else構文
 ・if-elif-else構文
 ・if-elif構文
 ・複数の条件をテスト
 ★演習11
 ・リストとif文
 ★演習12
9.まとめ

※本講座の内容は、2024年7月時点で動作確認が取れておりますが、今後Pythonの関数や機能が追加修正されるなどで動作しなくなる可能性があります。



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