2026年度（version 2026.01）
このページは，埼玉大学の講義「教養・スキル・リテラシー科目 プログラミング入門」で扱う教材です． WebClassのスライドの教材を確認しながら、こちらのGitHub資料を詳しく内容を説明しています。
本授業では、令和７年度から全学部生を対象としたリテラシーレベルの「数理・データサイエンス・AIリテラシー教育プログラム」を対象授業として実施しています。
この授業のテーマは，プログラミングを全く知らない方や不慣れな方を対象に，Pythonを使ってプログラミングの基礎を学び，基本的な技術を身につけることです． 講義ではプログラミングに関する基礎知識や開発環境の構築方法を解説します． また，Pythonの基本的な文法について講義で説明し，演習を通じて文法の使い方を習得します．
今日，社会・産業のあらゆる場面で「データ解析」や「AI(人工知能)」という言葉を目にする機会が増えています． これは，インターネットやスマホが急速に普及したことで，毎日のように大量のデータが生み出されるようになったことが関連しています． これらの大量のデータは，こちらから働きかけなければただの数字の羅列に過ぎません． しかし，そこから有用な情報を取り出し活かすことで，高度なサービスを提供できるようになります．
そのような背景もあり，様々な産業でデータを解析する人材，データサイエンティストが重宝されています． 実践的なデータ解析においては，以下の3つの要素が重要となります．
- 確率・統計などの数学的知識
- データを解析するためのツール，プログラミングに関する知識・スキル
- 解析結果から有用な情報を見極める勘所・経験
もちろん，これらの要素を高いレベルまで習得するには多くの時間と根気を必要とします． しかし，「少しデータを解析してみる」，「データを可視化してみる」程度でしたら，実は高度な数学的知識・プログラミング技術がなくても案外と簡単に実現することができます．
Pythonというプログラミング言語は，そのような簡単なデータの読み込みや図示から，ディープラーニングを代表とする複雑かつ高度なAI技術の実現まで幅広くカバーしています．
本講義では，Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎を学んでいきます．
以下の順番で進みます．詳しくは授業で説明します．