1. 計算論的思考（Computational Thinking）の獲得：工学的な問題を「分解」「パターン認識」「抽象化」「アルゴリズム設計」のプロセスで捉え、計算機で解決可能な形に変換する思考力を養う．
2. Pythonによる実装力の養成：Python の基本文法および主要な科学技術計算ライブラリを習得し，与えられた課題を自力でプログラムとして実装できる力を身につける．
3. 土木工学への応用力の涵養：測量データ処理，構造計算，画像によるインフラ点検，GISを用いた空間分析など，土木工学の各分野で求められるデータ処理・分析スキルの基礎を築く．
4. AI時代のプログラミングスキルの獲得：コーディング環境が急速に変化する中で，基礎的な構造を理解し，的確なプログラム設計と保守・改良ができるようになる．

第I部：Python基礎（第1〜4回）

第1回：イントロダクション・環境構築

• 講義：Pythonとは何か．土木分野での活用事例（構造解析の自動化、GISデータ分析、インフラ点検画像処理など）．計算論的思考（Computational Thinking）の紹介．
• 演習：Jupyter Notebook（またはGoogle Colab）の導入と基本操作．変数・型・print・四則演算．簡単な計算プログラムの作成．
• キーワード：Python, Jupyter Notebook, 変数, 型, 演算子

第2回：データ型と制御構文（if文）

• 講義：数値型・文字列・リスト・辞書。条件分岐（if / elif / else）．比較演算子・論理演算子．
• 演習：コンクリートの配合設計で条件に応じた判定を行うプログラム．
• キーワード：int, float, str, list, dict, if, elif, else

第3回：繰り返し処理（for / while）

• 講義：for文・while文・range。break・continue．リスト内包表記の導入．
• 演習：測量データの連続処理，数値の集計，収束計算（例：ニュートン法の簡単な導入）．
• キーワード：for, while, range, リスト内包表記

第4回：関数とデバッグ

• 講義：関数の定義と呼び出し，引数と戻り値，スコープ．デバッグの基本手法（print文デバッグ、エラーメッセージの読み方、try/except）．
• 演習：断面二次モーメントの計算関数を自作する，意図的にバグを含むコードを修正する演習．
• キーワード：def, return, スコープ, try, except, デバッグ

第II部：データ分析ライブラリ（第5〜7回）

第5回：NumPyの基礎

• 講義：ndarray の生成・演算・インデクシング・スライシング．ブロードキャスト．ベクトル化計算とfor文の比較（計算速度の実演）．
• 演習：測量座標データの一括変換．大規模データに対するベクトル化計算の効果を体験．
• キーワード：ndarray, reshape, ブロードキャスト, ベクトル化

第6回：Matplotlibによるデータ可視化

• 講義：折れ線グラフ・散布図・棒グラフ・ヒストグラム．軸ラベル・凡例・タイトル・サブプロット．図の保存．
• 演習：河川流量データや地震波形のグラフ化．複数データの比較可視化．
• キーワード：plot, scatter, bar, hist, subplot, savefig

第7回：Pandasによるデータ分析

• 講義：DataFrame / Series の基本操作．CSV/Excelファイルの読み書き．フィルタリング・ソート・groupby・欠損値処理．
• 演習：オープンデータ（例：交通量調査、気象データ）を使った集計・分析・可視化．
• キーワード：DataFrame, read_csv, groupby, merge, fillna

第III部：画像処理と線形代数（第8〜10回）

第8回：OpenCVによる画像処理

• 講義：画像の読み込み・表示・色空間変換．フィルタリング（ガウシアンフィルタ・エッジ検出）．二値化（大津の方法）・輪郭検出．画像処理の土木分野での応用事例．
• 演習：航空写真からの特徴抽出．
• キーワード：cv2.imread, cvtColor, GaussianBlur, Canny, threshold, findContours

第9回：線形代数とプログラミング（1）— 行列演算とアフィン変換

• 講義：ベクトル・行列の基本操作（NumPy）．行列の積・転置・逆行列．連立一次方程式の求解（np.linalg.solve）．同次座標によるアフィン変換（回転・拡大縮小・平行移動）の行列表現．
• 演習：測量座標のアフィン変換．トラス構造の節点変位を連立方程式で解く．
• キーワード：np.dot, np.linalg.solve, np.linalg.inv, アフィン変換行列, 同次座標

第10回：線形代数とプログラミング（2）— 最小二乗法とアフィン変換応用

• 講義：最小二乗法（np.linalg.lstsq）．対応点からのアフィン変換パラメータ推定．cv2.warpAffine との接続．
• 演習：測量データへの回帰直線フィッティング．画像のアフィン変換（NumPyで計算したパラメータをOpenCVで適用）．
• キーワード：np.linalg.lstsq, cv2.getAffineTransform, cv2.warpAffine, 回帰分析

第IV部：オブジェクト指向と空間データ（第11〜13回）

第11回：クラスとオブジェクト指向

• 講義：クラスの定義，__init__・メソッド・属性．なぜクラスを使うのか（データと振る舞いの一体化）．継承の基礎．特殊メソッド（__str__, __repr__）．
• 演習：「断面（Section）」クラスを作り，矩形断面・円形断面の面積・断面二次モーメントを計算するプログラム．継承を使って新しい断面型を追加．
• キーワード：class, __init__, self, 継承, メソッド, 属性
• 最終プロジェクトのテーマの提出

第12回：GeoPandas入門（1）

• 講義：GISの基本概念．ベクタデータ（ポイント・ライン・ポリゴン）．シェープファイルの読み込み．地図の描画．座標参照系（CRS）と座標変換．
• 演習：国土数値情報から行政区域データを読み込んで地図表示．CRSの変換を実践．
• キーワード：GeoDataFrame, read_file, plot, CRS, to_crs

第13回：GeoPandas入門（2）

• 講義：空間結合（sjoin）．バッファ・交差判定・ディゾルブなどの空間演算．コロプレスマップ（属性値による色分け地図）．
• 演習：被害想定の簡易マップ作成．
• キーワード：sjoin, buffer, intersection, dissolve, choropleth

第V部：総合演習（第14〜15回）

第14回：最終プロジェクト作業日

• 内容：自由テーマによるプロジェクト制作。テーマ例の提示と個別サポート。最終プロジェクトは期日までに提出

第15回：到達度評価