こんにちは！PyQマーケティングチームです。
もうすぐ冬休みや年末年始の休暇の時期ですね。
この休みを利用してPythonを学習してみてはいかがでしょうか？
PyQチームではこのお休み中にPyQのどのパートのクエストを学べばよいか、効率的な学習計画を目的毎に紹介します。
今回は「pandasを使ったデータ処理の基本を学びたい人」を対象とした学習計画です。
※ 冬休み = 1週間と設定しています。各パート毎の想定時間も書いたので、適宜自分の取り組める期間に応じて組み直してもよいでしょう。
PyQを知らない方へ
この記事は、オンラインPython学習サービスPyQ(https://pyq.jp）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。
pandasデータ処理・可視化集中プラン
学習プランの概要
- pandasを使ったデータ処理の基本について学びます。
- 可視化パッケージの定番である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。
- 最後には、pandasを使った売上データの報告書作成や、顧客のクラスタリングについて学びます。
このプランの対象は、データ処理でよく使われるpandasに入門したい方、pandasの基本を改めて体系だって学び直したい方です。
※プログラミング自体が初めての方は、先に「Pythonプログラミングをはじめようコース」から始めることをおすすめします。
学習に必要な時間
学習プラン全体の学習目安時間
- 約20時間
7日で学習した場合の1日あたりの学習目安時間
- 1〜4時間
- 長めですので、途中休憩を挟みつつ、午前と午後に分けて取り組むのもよいでしょう。
pandasデータ処理・可視化集中プランで学習するPyQパート一覧
ランク |
パート |
問題数 |
想定時間（分） |
|---|---|---|---|
Jupyter Notebookと可視化 |
Jupyter Notebookの使い方 |
7 |
50 |
Pythonデータ処理初級 |
pandas体験 |
11 |
110 |
Pythonデータ処理中級 |
pandasで役立つ機能 |
6 |
40 |
Pythonデータ処理初級 |
pandasのデータ構造 |
21 |
210 |
Pythonデータ処理初級 |
データ処理 |
25 |
210 |
Pythonデータ処理初級 |
pandasのデータ可視化 |
7 |
60 |
Pythonデータ処理中級 |
pandasの表の加工 |
10 |
60 |
Pythonデータ処理中級 |
pandasの欠損値について |
10 |
60 |
Pythonデータ処理中級 |
pandasの時系列データ |
9 |
70 |
Jupyter Notebookと可視化 |
Matplotlibの使い方 |
23 |
110 |
Jupyter Notebookと可視化 |
Streamlit |
12 |
120 |
Pythonデータ処理中級 |
pandasで売上サマリ作成 |
7 |
40 |
Python機械学習中級 |
クラスタリング |
4 |
20 |
7日で学習した場合のスケジュール例
1日目：約3時間
- Jupyter Notebookの使い方 (40分)
- pandas体験(110分)
2日目：約4時間
- pandasで役立つ機能 (40分)
- pandasのデータ構造 (210分)
3日目：約3.5時間
- データ処理(210分)
4日目：約2時間
- pandasのデータ可視化 (60分)
- pandasの表の加工 (60分)
5日目：約2時間
- pandasの欠損値について (60分)
- pandasの時系列データ (70分)
6日目：約4時間
- Matplotlibの使い方 (110分)
- Streamlit (120分)
7日目：約1時間
- pandasで売上サマリ作成 (40分)
- クラスタリング (20分)
pandas復習22問プラン
学習プランの概要
- pandasの基本は知っていて、理解度チェックがしたい方におすすめです。
- データの確認、データ抽出・結合・加工、ファイル保存など、全部で10クエスト（計22問）のチャレンジ問題がありますので、たくさん解くことができますよ。
学習に必要な時間
学習プラン全体の学習目安時間
- 約7時間
- pandasの習熟度によって時間は変わってきますが、1問=20分として、1クエスト=1〜3問=20分〜1時間程度を想定しています。
7日で学習した場合の1日あたりの学習目安時間
- 1〜1.5時間
- 全部で10クエスト（計22問）あるので、1日2クエストずつやると、5日で終わります。集中して1〜2日で終わらせても良いと思います。
pandas復習22問プランで学習するPyQパート一覧
ランク |
パート |
問題数 |
想定時間（分） |
|---|---|---|---|
Pythonデータ処理実践 |
pandasチャレンジ1st |
12 |
240 |
Pythonデータ処理実践 |
pandasチャレンジ2nd |
10 |
200 |
7日で学習した場合のスケジュール例
1日目：約0.5時間
- pandasチャレンジその1 (40分)
2日目：約1時間
- pandasチャレンジその2(60分)
3日目：約0.5時間
- pandasチャレンジその3 (40分)
4日目：約1時間
- pandasチャレンジその4 (60分)
5日目：約1.5時間
- pandasチャレンジその5 (40分)
- pandasチャレンジその6 (40分)
6日目：約1.5時間
- pandasチャレンジその7 (40分)
- pandasチャレンジその8 (40分)
7日目：約1.5時間
- pandasチャレンジその9 (40分)
- pandasチャレンジその10 (40分)
まとめ
「pandasを使ったデータ処理の基本を学びたい人」を対象とした学習計画を2つ紹介しました。
年末年始の休みを利用して、この冬はデータ処理にチャレンジしてみてはいかがでしょうか？
次回は「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」の人向けの学習計画を紹介します。
