# ゼロからのPythonプログラミングとデータ分析入門

**広島大学 社会人向けリカレント教育WEB講座**

担当教員：相澤宏旭，古居彬

````{card} お知らせ
- 2025年度の情報を更新しました（2025/12/12）
- 本ページを公開しました（2025/07/08）

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## 本講義について
- Pythonによるプログラミングを学ぶとともに，Pythonを用いた基礎的なデータ分析と機械学習を学ぶ全6回の講義です．
- 統計解析の経験が少ないプログラミング未経験者を想定しています．
- 本講義ではGoogle Colaboratoryでの実行を推奨します．ローカル環境でPythonを動かしたい方は [Anacondaのインストール](docs/anaconda_python/anaconda_python.md) と [動作確認](docs/00_check_environment.ipynb) をご確認ください．


## 講義形式について
- 期間中はオンデマンドで何度でも受講できます（オンライン講座）．
- 開催期間中は提供するオンデマンドサービス経由で質問が可能です．
- 質問受付：2026年2月12日（木）まで
- 講義動画の視聴：2026年2月22日（日）まで

## 教科書について
本講義に関する教科書が[培風館](http://www.baifukan.co.jp)より出版されています．本講義資料を基に内容をさらに充実させたものとなっていますので，ぜひご活用ください．以下のリンクから購入可能です．
- [Amazon](https://amzn.asia/d/1ExGcJa)
- [楽天ブックス](https://books.rakuten.co.jp/rb/18406606/)
- [紀伊国屋書店](https://www.kinokuniya.co.jp/f/dsg-01-9784563016234)


## 講義資料とスケジュール

| 回    | 内容            | 教材 | 課題の解答 |
| ----- | --------------- | ---- | :----: |
| 第1回 | 「変数とデータ型」 | - [イントロダクションとGoogle Colaboratoryの導入](docs/01_intro/introduction_and_setup.ipynb)<br>- [変数（講義）](docs/01_lecture/variables_and_data_types.ipynb)<br>- [変数（演習）](docs/01_exercise/exercise_variables_and_data_types.ipynb) | [Open](docs/01_ans/answer_variables_and_data_types.ipynb) |
| 第2回 | 「条件分岐」     | - [条件分岐（講義）](docs/02_lecture/conditional_branch.ipynb)<br>- [条件分岐（演習）](docs/02_exercise/exercise_conditional_branch.ipynb) | [Open](docs/02_ans/answer_conditional_branch.ipynb) |
| 第3回 | 「繰り返し処理」   | - [繰り返し処理（講義）](docs/03_lecture/loops.ipynb)<br>- [繰り返し処理（演習）](docs/03_exercise/exercise_loops.ipynb) | [Open](./docs/03_ans/answer_loops.ipynb) |
| 第4回 | 「関数とスコープ」 | - [関数（講義）](./docs/04_lecture/functions_and_scope.ipynb)<br>- [関数（演習）](./docs/04_exercise/exercise_functions_and_scope.ipynb) | [Open](./docs/04_ans/answer_functions_and_scope.ipynb) |
| 第5回 | 「データ分析入門」 | - [データ分析入門（講義）](./docs/05_lecture/introduction_to_data_analysis.ipynb)<br>- [データ分析入門（演習）](./docs/05_exercise/exercise_introduction_to_data_analysis.ipynb) | [Open](./docs/05_ans/answer_introduction_to_data_analysis.ipynb) |
| 第6回 | 「機械学習入門」   | - [機械学習入門（講義）](./docs/06_lecture/introduction_to_machine_learning.ipynb)<br>- [機械学習入門（演習）](./docs/06_exercise/exercise_introduction_to_machine_learning.ipynb) | [Open](./docs/06_ans/answer_introduction_to_machine_learning.ipynb) |


## 講師について
- 古居 彬（広島大学 大学院先進理工系科学研究科〔情報科学部〕 准教授・工学博士）  
  専門分野：ヒトの生体信号情報の計測・解析・モデリング，機械学習応用
- 相澤 宏旭（広島大学 大学院先進理工系科学研究科〔情報科学部〕 助教・工学博士）  
  専門分野：画像処理のための深層学習・機械学習