#### 第1週: Pythonとデータサイエンスの基礎
- Pythonの基本構文、データ型、基本的なデータ操作
- データサイエンスとは何か、Pythonがデータサイエンスに適している理由
##### 演習問題：
1. 簡単な自己紹介プログラムを作成する。
2. リストと辞書を用いたデータの格納とアクセス方法を練習する。
3. ループと条件分岐を使って簡単なデータ処理を行う。
4. 基本的なファイル入出力を行うプログラムを作成する。
5. 文字列操作（分割、結合、置換）を行う。
6. 簡単な算数クイズを出題するプログラムを作成する。
7. ユーザー入力を受け取り、条件に応じて異なる出力をするプログラムを作る。
8. リスト内のデータをソートし、特定の条件に一致するデータを探索する。
9. 辞書を使って、キーに対する値を更新するプログラムを作成する。
10. 簡単な統計計算（平均、中央値、モード）を行う。
##### 例題：
1. 文字列のフォーマット方法と例。
2. 数値データの基本的な演算。
3. リストの各要素に対して特定の操作を行う例。
4. 条件に基づいてリストからデータをフィルタリングする。
5. ループを使って数列を生成する。
6. ファイルからデータを読み込んで処理する方法。
7. JSON形式のデータを扱う基本的な方法。
8. Pandasを使ったデータフレームの作成と操作。
9. Matplotlibを用いた基本的なグラフの描画。
10. NumPyを用いた数値データの高速処理。
#### 第2週: データの収集と前処理
- データ収集方法（API利用、ウェブスクレイピングなど）
- データクリーニング、前処理技術
##### 演習問題：
1. 特定のAPIからデータを収集し、JSON形式で保存する。
2. Pandasを用いて欠損データを処理する方法を学ぶ。
3. 正規表現を使ってテキストデータから情報を抽出する。
4. 複数のデータソースを統合するプログラムを作成する。
5. ウェブスクレイピングを用いて特定のウェブサイトからデータを収集する。
6. 日付と時刻のデータを扱う方法を練習する。
7. カテゴリーデータのエンコーディング方法
### 第1週: Pythonとデータサイエンスの基礎
#### 例題
1. **文字列のフォーマット**:
```python
name = "Taro"
age = 30
print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")
```
2. **数値データの基本的な演算**:
```python
a = 10
b = 3
print(f"Addition: {a + b}, Subtraction: {a - b}, Multiplication: {a * b}, Division: {a / b}")
```
3. **リストの各要素に対して操作を行う**:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [number ** 2 for number in numbers]
print(squared_numbers)
```
4. **条件に基づいてリストからデータをフィルタリング**:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = [number for number in numbers if number % 2 == 0]
print(even_numbers)
```
5. **ループを使って数列を生成**:
```python
numbers = list(range(1, 11))
print(numbers)
```
6. **ファイルからデータを読み込む** (仮定: ファイル名は `data.txt`、内容は数値が行ごとに記載):
```python
with open('data.txt', 'r') as file:
for line in file:
print(int(line.strip()))
```
7. **JSON形式のデータを扱う**:
```python
import json
data = '{"name": "Taro", "age": 30}'
parsed_data = json.loads(data)
print(parsed_data['name'], parsed_data['age'])
```
8. **Pandasを使ったデータフレームの作成**:
```python
import pandas as pd
data = {'Name': ['Taro', 'Jiro'], 'Age': [30, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
9. **Matplotlibを用いた基本的なグラフの描画**:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
10. **NumPyを用いた数値データの高速処理**:
```python
import numpy as np
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(numbers * 2)
```
#### 演習問題
1. **自己紹介プログラム**:
```python
name = input("名前を入力してください: ")
age = int(input("年齢を入力してください: "))
print(f"こんにちは、{name}さん。あなたは{age}歳です。")
```
2. **リストから偶数を抽出**:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = [number for number in numbers if number % 2 == 0]
print(even_numbers)
```
3. **簡単な電卓**:
```python
a = float(input("数値a