こんにちは。 PyQサポートです。
2021年8月から、PyQチームは一部のコンテンツの改訂を行っています。
今回は、7月13日のリリース内容についてお知らせいたします。
今回改訂版をリリースしたのは次のパートです。
- 「Pythonデータ処理初級 改訂版」ランク
- 「総合演習(Pythonデータ処理初級)」パート
7月13日リリースの改善点
「Pythonデータ処理初級 改訂版 」ランクの改善点
今回のリリースをもって、2021年8月から改訂を進めてきた 「Pythonデータ処理初級 改訂版」ランクの全パートの作成が完了 しました。
今までβ版として公開していましたが、今回のリリースから正規版になります。
今回のリリースでは、「Pythonデータ処理初級 改訂版」ランクで学んだことを具体的なデータ処理の課題を通して復習できる総合演習のパート を用意しました。
- 契約実績の明細から各顧客のサマリーを作成して、お得意様の利用パターンを確認する
- 運動のログデータを集約して、目標をどの程度達成できたか確認できるグラフや表を作成する
- 製品のレビューデータの表記揺れを修正して、製品ごとの評価のランキング表を作成する
など、目的を持ったデータ処理を通して pandasの各機能が実務のどのような場面で役に立つのか 実感できる内容になっています。
改訂版でpandasを学んだばかりの方以外にも、これまで旧ランクでpandasを学んだ方の知識の確認としてもおすすめできる内容です。
ぜひ取り組んでみてください。
図1: 「Pythonデータ処理初級 改訂版」ランクの一部
総合演習(Pythonデータ処理初級)
「総合演習(Pythonデータ処理初級)」パート
pandasは機能が豊富なライブラリーです。
そのため個々の機能だけを学んでも、「学んだ機能がどういう場面で活かせるのかイメージがわかない」「実際のデータを前にすると何から手をつければいいのかわからない」といったことが起こりがちです。
これは、「データ処理全体のプロセス」と「pandasの個々の機能」が頭の中で結びついていないために起こります。「この機能はこういう場面で使うのか!」という実感が得られると、知識が定着しやすく、学習のモチベーションも高まります。
そのため今回のリリースでは、簡単なデータ処理のプロセスを通してpandasの機能を復習できる課題を用意しました。今回の総合演習は、特に以下の点に留意して作成しています。
- 本パートを通してランク「pandasデータ処理初級 改訂版」で学んだほぼすべてのクエストの内容を網羅できるよう構成しました(一部、含まれていないクエストもあります)。
- pandasの各機能が実務のどのような場面で活用できるのかイメージできるよう、各課題は実務に類似したプロセス(「データの読み込み・確認」→「データのクリーニング」→「最終成果物に必要な演算や列の追加」→「集約やグラフの作成、ファイル保存」)で構成しました。
- 課題の途中で「今、何のためにこれをやっているの?」と迷子にならないように、最初に全体像とゴールを示した上で、各ステップにおける目的と中間ゴール を図解なども含めてわかりやすく提示しています(図2)。
- 理解が曖昧な機能を復習しやすいように、各問題の解説では、関連するクエストを処理ステップごとに整理して案内 しています(図3)
図2: 各ステップにおける中間ゴールをわかりやすく提示
図3: 復習しやすいよう、関連するクエストを処理ステップごとに案内
まとめ
PyQコンテンツ改訂版、2022年7月13日リリース分の改善点についてお知らせしました。
どの問題も改訂版では「問題の説明文」や「解き方」がわかりやすくなっています。
履修済みのコースがある方もぜひ「解きやすさ」についてチェックしてください。
改訂版の感想もお待ちしております。