Top Programming 1日1時間で学べる!! スタートアップ Pythonプログラミング
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1日1時間で学べる!! スタートアップ Pythonプログラミング

人工知能や仮想通貨(ブロックチェーン)、スクレイピングなど様々な技術に役立つPythonプログラミングを、丁寧な解説と豊富なサンプルで学習できるコースです。

忙しい人でも週末や余暇で
気軽に学べるPython講座


これからプログラミングを始めたい人、または人工知能や仮想通貨(ブロックチェーン)の分野でPython言語のプログラミングを始めたいものの、なかなか手を付けられずにいる人に、できるだけ短時間で効率的にPythonプログラミングを学べるようにしたコースです。

Pythonはもともとプログラミング初心者に対して、学習のハードルを低く設定した言語です。この講座は、その易しい言語をさらに丁寧に、難しい部分については特にを重点的に説明することによって、よりわかりやすく解説したものです。

機械学習や深層学習といった人工知能について学んでみたいものの、プログラミングの能力の問題で手をこまねいていた人や、今話題の仮想通貨のブロックチェーン技術の開発のためにPythonを必要としている人にぴったりの講座です。

時間も1日1時間ほどのペースで勉強すれば1週間から10日間の間で収まるように作られています。忙しい時間をやりくりながら勉強する必要のある方、週末に一気にマスターしてしまいたい方、そのどちらの方も気軽に学ぶことができるようになっています。

このコースで得られるもの

  • プログラミングの知識・考え方
  • Python言語のプログラミング能力
  • Jupyter notebookなどのツールの使用方法のマスター
  • 人工知能や機械学習のシステムを作るための基礎能力
  • ブロックチェーン技術を開発するための基礎能力

こんな方にオススメ

  • これから何らかのプログラミングを始めてみたい方
  • 人工知能を学習するためにPython言語を学びたい方
  • DjangoといったPythonのWebフレームワークを学びたい方
  • ブロックチェーンの開発のためにPython言語を学びたい方
  • 日常業務の効率化のためにPython言語を使いたい方

プログラミングを難しいと思っていた人、一度プログラミングを学んで挫折した人こそ、ぜひこのPython講座にチャレンジしてみてください!

About the Instructor

亀田 健司
シフトシステム株式会社 代表

1972年生まれ。大学院ではコンピュータでニューラルネットの数値シュミレーションなどを研究。大学院卒業後に大手家電メーカーで研究職として就職しロボット・画像技術などの研究を進め、その後独立。

現在はフリーランスの技術者として各種開発プロジェクトに参画し、コンサルティング業務をこなすと同時に、IT・プログラミング教育にも従事。セキュリティ・IoT・AIなどの企業研修や、教材の作成・監修を行っている。

また、初心者向けの教育にも力を注いでおり、C言語やJava言語などのプログラミングを学べる「一週間で学べる」シリーズなどのウェブを運営するほか、各種学校や企業の新人研修なども積極的に行っている。

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Course content

Total 7 hours 16 minutes
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はじめに
1 Python言語とは Preview 6分24秒
2 Anaconda 4分12秒
3 Anacondaのダウンロード 5分29秒
4 Spyderの使い方 3分15秒
演算処理
5 HelloWorld 4分24秒
6 Pythonで演算 6分48秒
7 変数 (1) (整数) 6分57秒
8 変数 (2) (整数以外の変数) 3分49秒
9 変数 (3) (変数名の規則) 4分35秒
10 変数 (4) (代入演算) 4分12秒
11 変数 (5) (様々な演算処理) 4分05秒
12 履歴の消去・コンソールのクリア 2分18秒
13 Pythonでの演算(復習) 4分47秒
14 変数(復習) 5分30秒
15 サンプル 1分00秒
if文の処理
16 if文 8分48秒
17 if〜else 4分46秒
18 if〜elif〜else 3分06秒
19 andとor 4分50秒
20 if文のネスト 4分24秒
21 if文(復習) 5分02秒
22 if〜else文(復習) 4分08秒
23 複数の条件 5分28秒
24 ソースコード 1分00秒
繰り返し処理
25 while文 5分49秒
26 for文 3分14秒
27 break 2分21秒
28 continue 2分45秒
29 多重ループ 4分36秒
30 繰り返し処理(復習) 5分53秒
31 for文(復習) 3分17秒
32 breakとcontinue(復習) 2分49秒
33 多重ループ(復習) 2分30秒
34 ソースコード 1分00秒
データ、集合
35 リスト 8分19秒
36 タプル 2分36秒
37 集合 7分42秒
38 辞書 5分23秒
39 for(list,tuple,set)の場合 3分37秒
40 forとdict 1分44秒
41 データ構造(復習) 3分06秒
42 リスト(復習) 5分16秒
43 タプル(復習) 1分43秒
44 集合(復習) 3分13秒
45 データ構造とfor文(復習) 3分12秒
46 サンプル 1分00秒
47 ソースコード 1分00秒
関数
48 関数 7分49秒
49 様々な関数 5分09秒
50 関数において注意すべき点 3分12秒
51 可変長引数 3分36秒
52 引数に辞書を指定する 3分40秒
53 関数(復習) 6分38秒
54 可変長引数(復習) 3分34秒
55 ソースコード 1分00秒
ファイルの取扱
56 importによるファイルの分割 3分22秒
57 fromとimportによる分割 3分54秒
58 パッケージの処理 8分49秒
59 ファイルの分割(復習) 5分32秒
60 パッケージ(復習) 8分52秒
61 ソースコード 1分00秒
クラスとインスタンス
62 クラスとオブジェクト 9分40秒
63 クラスとインスタンスの例 8分57秒
64 継承 10分01秒
65 インスタンスの生成(復習) 4分09秒
66 複数のインスタンス(復習) 3分01秒
67 継承(復習) 6分21秒
68 ソースコード 1分00秒
numpy
69 numpyの基本 5分30秒
70 実数から整数への変換 2分39秒
71 三角関数 3分03秒
72 expとlog 2分00秒
73 乱数 6分19秒
74 複数のデータの計算 4分41秒
75 ベクトル演算 4分19秒
76 行列演算 10分42秒
77 numpyとは(復習) 4分29秒
78 ベクトル(復習) 5分09秒
79 行列(復習) 5分25秒
80 サンプルコード 1分00秒
仮想環境
81 Pythonの仮想環境 5分03秒
82 仮想環境の構築 9分02秒
83 Jupyter notebookの起動 7分21秒
84 Markdownによる文字列の入力 5分16秒
85 Jupyter notebook(復習) 6分43秒
86 Markdownのサンプル 5分39秒
87 ソースコード 1分00秒
pip
88 pip 4分09秒
89 matplotlib 5分49秒
90 matplotlib(復習) 3分04秒
91 ソースコード 1分00秒
リストの応用
92 リストの範囲の指定 6分17秒
93 リスト内包表記 5分16秒
94 リストの様々な使い方 3分08秒
95 ソースコード 1分00秒
for文の応用
96 for文の応用(実践) 1分41秒
97 for文の応用 3分15秒
98 ソースコード 1分00秒
さいごに
99 まとめ 4分43秒

Ratings and reviews

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