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ランク「Jupyter Notebookと可視化」改善予定のお知らせ

PyQヘッドライン PyQヘッドライン-PyQリリース情報

こんにちは、PyQチームです。
PyQのコンテンツの変更に関するお知らせです。

このたび、学習コンテンツの一部である ランク「Jupyter Notebookと可視化」 を改善する運びとなりました。

これまで、学習フローが実務の流れと異なり、また各コースの主要なクエストにたどり着くまでの道のりが長いという問題点がありました。
この問題点を解決するため、実際のデータ分析と同じような流れでより効率的に学習できるように、ランクを分割し、関連コースを再編成します。

本記事は事前告知として改善時期と改善内容をお知らせします。

概要

改善時期

2023年7月中を予定

改善内容

  • ランク「Jupyter Notebookと可視化」の内容が、ランク「Jupyter Notebook入門」とランク「データ可視化」に分割されます
  • 「データ分析」コースと「 機械学習 」コース内の一部コンテンツの並び順が変わります

ランク「Jupyter Notebookと可視化」の分割

ランク「Jupyter Notebookと可視化」の変更点は下記の通りです。
各パートの内容は同じまま、ランク「Jupyter Notebook入門」とランク「データ可視化」に分割される予定です。

変更前変更後
  • ランク「Jupyter Notebookと可視化」
    • パート「Jupyter Notebookの使い方」
    • パート「Matplotlibの使い方」
    • パート「Streamlit」
  • ランク「Jupyter Notebook入門」
    • パート「Jupyter Notebookの使い方」
  • ランク「データ可視化」
    • パート「Matplotlibの使い方」
    • パート「Streamlit」

変更があるコース（「データ分析」「機械学習」コース）

ランク「Jupyter Notebookと可視化」を含んでいる以下のコースについて、コース内のコンテンツの順序が変わります。

今までは、MatplotlibやStreamlitを使ったデータ可視化技術を学んだ後に、pandasなどを使ったデータ処理技術を学ぶ構成になっていました。

今回の改善では、 データ処理技術の後に可視化の技術を学ぶ 流れに変更する予定です。
これにより 「データの前処理をした後に可視化を行う」という実際のデータ分析プロセスと同じような流れ で学べるようになり、よりスムーズに学習できるようになります。

「データ分析」コースと「機械学習」コースの具体的な変更点は下記の通りです。

「データ分析」コースの変更点

変更前変更後
  1. ランク「チュートリアル」
  2. ランク「Jupyter Notebookと可視化」
    • パート「Jupyter Notebookの使い方」
    • パート「Matplotlibの使い方」
    • パート「Streamlit」
  3. ランク「Pythonデータ処理初級 改訂版」
  4. ランク「Pythonデータ処理中級」
  5. ランク「Pythonデータ処理実践」
  6. ランク「NumPyデータ処理」
  7. ランク「コラボレーション」
  1. ランク「チュートリアル」
  2. ランク「Jupyter Notebook入門」
    • パート「Jupyter Notebookの使い方」
  3. ランク「Pythonデータ処理初級 改訂版」
  4. ランク「Pythonデータ処理中級」
  5. ランク「Pythonデータ処理実践」
  6. ランク「データ可視化」
    • パート「Matplotlibの使い方」
    • パート「Streamlit」
  7. ランク「NumPyデータ処理」
  8. ランク「コラボレーション」

「機械学習」コースの変更点

変更前変更後
  1. ランク「チュートリアル」
  2. ランク「Jupyter Notebookと可視化」
    • パート「Jupyter Notebookの使い方」
    • パート「Matplotlibの使い方」
    • パート「Streamlit」
  3. ランク「Pythonデータ処理初級 改訂版」
  4. ランク「Pythonデータ処理中級」
  5. ランク「NumPyデータ処理」
  6. ランク「Python機械学習初級」
  7. ランク「Python機械学習中級」
  1. ランク「チュートリアル」
  2. ランク「Jupyter Notebook入門」
    • パート「Jupyter Notebookの使い方」
  3. ランク「Pythonデータ処理初級 改訂版」
  4. ランク「Pythonデータ処理中級」
  5. ランク「Pythonデータ処理実践」
  6. ランク「NumPyデータ処理」
  7. ランク「データ可視化」
    • パート「Matplotlibの使い方」
  8. ランク「Python機械学習初級」
  9. ランク「Python機械学習中級」
  10. ランク「データ可視化」
    • パート「Streamlit」

既に学習済の方のクリア履歴について

既にパート「Jupyter Notebookの使い方」をクリア済の方は、ランク「Jupyter Notebook入門」は自動的にクリアした状態になります。

同様に、パート「 Matplotlibの使い方 」「 Streamlit 」をクリア済の方は、ランク「データ可視化」は自動的にクリアした状態になります。

まとめ

PyQではより効率よく、成長の実感を得ながら学習ができるよう、これからもコンテンツの改善を続けていきます。
変更点へのご意見は、各問題のエディター画面の「ヘルプ」>「フィードバック」よりお寄せください。

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