斎藤です。「数学とアルゴリズムコース」をリリースしました。
仕事や研究でプログラミングをしているあなた。「もっとスマートに実現できるのでは?」と悩みはないでしょうか。Pythonが役に立つかもしれません。
PyQの「数学とアルゴリズムコース」では、数学を使って効率的に仕事や研究を進めるためのヒントを学べるようにカリキュラムが用意されています。この機会に、是非、見てみましょう。
コースを学ぶと何ができるようになる?
このコースを学ぶと以下のことができるようになります。
- 数学の基礎知識(数字のクラスやアルゴリズムの計算量)がわかります。
- 数学や繰り返し関連のライブラリー
math, collections, itertools, more-itertools
を使えるようになります。 - アルゴリズムに有用なデータ構造が使えるようになります。
- 基本的なアルゴリズムが使えるようになります。
コースの内容
以下の5ランクあります。
- Jupyter Notebook
- 数学とアルゴリズム
- Pythonデータ処理初級
- Pythonデータ処理中級
- NumPyデータ処理
新規ランクは、「数学とアルゴリズム」ランクです。含まれるパートを紹介します。
- 数学知識
- データ構造とアルゴリズム
- 役に立つ繰り返し構文
- 色々な繰り返し用関数
- 基本的なアルゴリズム
1. 数学知識
7つのクエストで、数学の基礎知識(数字リテラル、mathライブラリー、アルゴリズムの評価と計算量)を学びます。
2. データ構造とアルゴリズム
7つのクエストで、データ構造(スタック、キュー、連結リスト、ヒープ、素集合)を学びます。
collectionsライブラリーのデータ構造(Counterやdefaultdict)も学べます。
3. 役に立つ繰り返し構文
8つのクエストで、itertoolsについて学びます。
itertoolsは、繰り返し処理を便利にするライブラリーです。
4. 色々な繰り返し用関数
3つのクエストで、more-itertoolsについて学びます。
more-itertoolsは、itertoolsを拡張したライブラリーです。
5. 基本的なアルゴリズム
7つのクエストで、基本的なアルゴリズム(再帰、動的最適化、貪欲法、二分探索、幅優先探索、深さ優先探索)を学びます。
いかがでしたでしょうか。新規追加した「数学とアルゴリズム」ランクだけでも100問近い問題があります。
うまく使えれば、機械学習だけでなく、身近なところでも数学が役に立つかもしれませんね。
次回のリリースでは、PyCon JPの前に「数理的アプローチによる問題解決コース」の追加も予定していますので、期待してください。