こんにちは！PyQチームnanaです。
みなさん、そろそろ寒さも身にしみてくる季節ですが、風邪などひかずにお過ごしでしょうか？
年末年始や冬休み、休暇が増える季節になりました。 まだ意識して外出を控えている方も多いかと思います。 今年の休暇は、こたつでスキルアップ、なんていかがでしょうか。
というわけで今回は、PyQユーザーの皆様やPyQで学習してみようかな？とお考えの方に向けて、 過去の記事から、PyQを使ったおすすめ学習計画の記事をまとめて紹介します。 また、1年の間に更新された、新しい問題についても紹介します。
PyQ（パイキュー）を知らない方へ
本記事は、オンラインPython学習サービスPyQ を活用した、Python学習スケジュールです。 PyQは、ブラウザだけで始められ、基礎文法から実務的な内容まで1500問以上の問題で自学できるPython学習サービスです。
Python文法の基本を学ぶ学習プラン
上記の記事では、以下の2つの学習プランを紹介しています。
全クエスト10時間〜20時間程度でPython文法の基本を学べる学習プランです。
Python経験者向け学習プラン
「pandasを用いたデータ処理の基本を学びたい人」向け
上記の記事では、以下の2つの学習プランを紹介しています。
pandasデータ処理・可視化集中プランはpandasの他、可視化パッケージの定番Matplotlibや、WebアプリケーションのフレームワークStreamlitについても扱います。 合計20時間程度でpandasの基本と可視化を集中して学びます。
pandas復習22問プランは、データの確認、データ抽出・結合・加工、ファイル保存などpandasのコマンドの理解度チェックができるチャレンジ問題です。 7時間程度のボリュームなので、pandasデータ処理・可視化集中プランをやった後の復習にもおすすめです。
「Pythonデータ処理初級 改訂版（β）」の紹介
※ pandasデータ処理の問題の一部は、改訂が進んでいます。 公開されていないパートがあるためベータ版の表記ですが、公開済のパートは確定版です。 そのため、既存のパートと置き換えて学習できます。
改訂版では、よりわかりやすい解説や、階段式で学習できる構成に変更されています。 対応状況を以下に記載しますので、学習中に分かりづらい点が出てきた場合など、こちらも参照してみてください。
Pythonデータ処理初級 改訂版（β）対応表
| 現行パート | 改訂版パート | 改訂の進捗状況 |
|---|---|---|
| 99. pandas体験 | 104. pandas体験 | 100% |
| 100. pandasのデータ構造 | 105. pandasのデータ構造（DataFrame） / 106. Seriesとインデックスと欠損値 | 100% |
| 101. データ処理 | 107. データ入出力 / 108. DataFrameの列の演算と追加 / 109. データ加工 / 残り2パート | 60%（ 3パート/5パート ） |
| 102. pandasのデータ可視化 | 残り1パート | 0%（ 0パート/1パート ） |
※こちらは2021年12月24日現在の情報です。
「Web/APIの基礎を学びたい人」「アルゴリズムを学びたい人」「機械学習の基礎を学びたい人」向け
上記の記事では、以下の3つの学習プランを紹介しています。
アルゴリズム入門プラン、機械学習入門プランは学習時間10時間未満が目安のコンパクトな学習プランです。 数日の休暇中に、ちょっとだけ目に見えるスキルアップをしたい、という場合にも良いかも知れませんね。
まとめ
Python未経験から経験者向けまで幅広い方を対象とした学習計画記事を紹介しました。 年末年始のお休みを利用して、Pythonの学習を進めてみてはいかがでしょうか？
