「Pythonデータ処理初級改訂版」ランク作成完了のお知らせ

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。

7月13日リリースの改善点

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。

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

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）