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「Web/APIの基礎を学びたい人」と「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」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。時間ごとに書いたので、適宜自分の取り組める期間に直して組み直していただけます
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。
Web/APIの基礎を学びたい人向け学習プラン
学習プラン概要
- PythonによるWebアプリ作成の基本を学ぶプランです。
- PyQで目的ごとに設定しているコースである、 「Webアプリ・API」コースを解いて行きます。
学習に必要な時間
学習プラン全体の学習目安時間
- 約15時間
7日で学習した場合の1日あたりの学習目安時間
- 1〜3時間
Webアプリ作成の基本を学ぶプランで学習するPyQパート一覧
ランク |
パート |
問題数 |
想定時間（分） |
|---|---|---|---|
はじめてのWebアプリケーション |
HTML&CSS |
20問 |
120分 |
はじめてのWebアプリケーション |
Webアプリケーションの動作を学ぼう |
9問 |
65分 |
はじめてのWebアプリケーション |
データの受け渡しとセッション |
14問 |
140分 |
はじめてのWebアプリケーション |
いろいろなWebアプリケーション |
10問 |
75分 |
はじめてのWebアプリケーション |
TODOリストを作ろう |
7問 |
150分 |
Django入門 |
一覧画面の表示 |
12問 |
180分 |
Django入門 |
データの追加 |
5問 |
90分 |
Django入門 |
ゲストブックを作る演習 |
4問 |
90分 |
7日で学習した場合のスケジュール例
1日目：約2時間
- HTML&CSS（120分）
2日目：約1時間
- Webアプリケーションの動作を学ぼう（65分）
3日目：約2.5時間
- データの受け渡しとセッション（140分）
4日目：約1.5時間
- いろいろなWebアプリケーション（75分）
5日目：約2.5時間
- TODOリストを作ろう（150分）
6日目：約3時間
- 一覧画面の表示（150分）
7日目：約3時間
- データの追加（150分）
- ゲストブックを作る演習（150分）
アルゴリズムを学びたい人向け学習プラン
学習プラン概要
- PyQには、アルゴリズムを学びたい人向けに、「基本的なアルゴリズム」パートがあります。
- 1日1クエストの学習で、1週間で基本的なアルゴリズムが学べます。
学習に必要な時間
学習プラン全体の学習目安時間
- 約5時間
7日で学習した場合の1日あたりの学習目安時間
- 40〜60分
アルゴリズムを学びたい人向け学習プランで学習するPyQパート一覧
ランク |
パート |
問題数 |
想定時間（分） |
|---|---|---|---|
数学とアルゴリズム |
基本的なアルゴリズム |
７問 |
280分 |
7日で学習した場合のスケジュール例
1日目：約20分
- 素数を列挙しよう
2日目：約40分
- 関数の再帰をしてみよう
3日目：約40分
- 動的最適化をしてみよう
4日目：約40分
- 貪欲法を作ってみよう
5日目：約60分
- 色々な問題の答えを二分探索してみよう
6日目：約40分
- 幅優先探索で迷路を解こう
7日目：約40分
- 深さ優先探索で迷路を解こう
機械学習の基礎を学びたい人向け学習プラン
学習プランの概要
- 機械学習の基礎を学びたい人は「はじめての機械学習」パートにチャレンジしましょう。
- 1日1クエストの学習で、1週間で基本的な機械学習が学べます。
学習に必要な時間
学習プラン全体の学習目安時間
- 約5時間
7日で学習した場合の1日あたりの学習目安時間
- 40〜60分
機械学習の基礎を学びたい人向けプランで学習するPyQパート一覧
ランク |
パート |
問題数 |
想定時間（分） |
|---|---|---|---|
Python機械学習初級 |
はじめての機械学習 |
８問 |
260分 |
7日で学習した場合のスケジュール例
1日目：約30分
- 機械学習の基本をif文から学ぼう
2日目：約30分
- しきい値を見つけよう
3日目：約30分
- 可視化してしきい値を見つける
4日目：約30分
- しきい値が決められないデータの扱い方
5日目：約30分
- 2次元のデータから分類
6日目：約60分
- 2次元データをプロット
7日目：約50分
- 1次方程式を用いた分類（30分）
- 機械学習ライブラリーscikit-learnを使ってみよう（20分）
まとめ
「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」を対象とした学習計画を紹介しました。
年末年始の休みを利用して、この冬は自分の学びたいことにチャレンジしてみてはいかがでしょうか？
