「Python入門」の入門
こんにちは．中村勝則です．関西の大学，大学院，専門学校でプログラミングの教師をしています．いろいろと教材を作って公開しています．
全くプログラミングの経験がない人向けに「『入門』のための入門」の動画を作っています．
「プログラミングの考え方，概念は学校で学んだけれど，
具体的に何をどうすればプログラムが作れるのか，動かせるのかよくわからない」
そんな人に向けた内容です．また，
「学校の授業でPythonプログラミングを学んでいるけれど，全くついて行けない」
という人にも役に立つかもしれません．
実際のプログラミングの作業を一緒にやっていただくというスタイルです．ですので，動画を適宜，停止したり巻き戻ししたりして，自分のペースで進めることができます．
ここで公開している動画は，私が実際に文系の大学（偏差値50くらい）で担当しているPythonプログラミングの授業と大体同じ内容を動画コンテンツとして作り直したものです．もちろん，本格的なエンジニアリングのレベルの内容では全くありませんので，あくまで「『入門』のための入門」ということでご理解ください．
大学での実習授業に準じた形ですので1つ1つの動画がかなり長いです．適宜休憩を入れながら，無理のないペースで学習してください．また，全14回の連続講義の形式の動画ですので，途中を断片的にご覧になるとあまり役に立たないと思いますので，その点ご理解ください．
あと，学校の先生で「プログラミングはできないけれど，Pythonを教えないといけない…」という人にも参考になるかもしれません．
参考テキスト） 「Python3入門」，「Python3ライブラリブック」（Qiita）
こちらは大学（理系，情報系），高専，IT系専門学校，大学院（理工学系）での教育向けです．実際のエンジニアリングに必要な基礎知識について解説しています．
お願い）
本コンテンツに起因するどんな不利益，損害に関しても私は責任を負いません．そのことをご了承の上で本コンテンツをご利用ください．ご意見，ご感想をいただけますと嬉しいですが，クレームや非難などはどうか無用でお願いします．
■「Pythonプログラミング入門」の入門
全14回の実習のレクチャー（動画）です．（Google Colaboratory を用いた連続講義です）
学習のためのソフトウェア環境，Python言語の紹介，変数，数値，文字列などについて学びます．
繰り返しのための構文と，複数のデータを束ねる「リスト」というデータ構造などについて学びます．
リスト以外の様々なデータ構造，「真」「偽」を意味する真理値について学びます．
与えられた条件式や真理値に従って処理を切り替える方法と「関数」について学びます．
繰り返しのための構文の2つ目と，プログラムライブラリ，それにファイルの読み書きの方法について学びます．
オブジェクト指向プログラミングの基本的な概念について学びます．
ここまでで「『Python入門』の入門は一区切りです．ここでやめても大丈夫です．データサイエンスや機械学習についても近い来的学びを始めたい人は以下のセクションに進んでください．
■データサイエンス，機械学習を学ぶための基礎
統計処理のためのプログラミングを支える基本的な機能について学びます．
この回では数値演算ライブラリについて学びます．
グラフを表示するための方法について学びます．特に折れ線グラフの書き方です．
グラフ作成の2回目です．棒グラフやヒートマップの描画方法などについて学びます．
使用するサンプルデータ：htmp.csv
統計処理の基本的なお話しです．代表値を求める方法などについて学びます．この回から更に難易度が上がります．
使用するサンプルデータ：seiseki.csv
統計処理，データサイエンスのフロントエンドとしてよく使われるpandasというライブラリについて基本的な事柄を学びます．
質的データ（カテゴリカルデータ）の集計方法，表形式データの集計の方法などについて学びます．
使用するサンプルデータ：CatDat.csv
統計学の処理に必要となる機能について学びます．乱数のデータを自在に作成する方法についても学びます．
■機械学習「超入門」
最後に機械学習の分野でよく使われるscikit-learnライブラリを簡単に紹介します．
デモンストレーション程度の内容ですが，「どんなことが実現できるのか」について雰囲気をつかんでいただけるかと思います．
使用するノートブック：PythonNote03.ipynb