こんにちは。 PyQブログスタッフです。
夏季休暇はどのように過ごす予定でしょうか?
「今年こそ何かスキルアップを目指したい!」という方はPyQでPython学習をはじめてみませんか?
この記事では、PyQで効率的に学習できるように目的別のプランを紹介しています。 1日1時間〜3時間程度でできる分量に区切って紹介しており、無料で体験できるプランもあるので、ぜひお休み中にやってみてください。
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。
プログラミング未経験者向け学習プラン
プログラミング未経験者向けの学習プランの情報
「Pythonプログラミングをはじめよう」コースがおすすめです。
簡単な計算や条件分岐、繰り返しの処理、ファイル読み込みといったプログラミングの初歩を身につけられます。最終的には、学んだことを組み合わせて実際に使えるプログラムを作ります。
▼「Pythonプログラミングをはじめよう」コースの詳しい記事 blog.pyq.jp
学習に必要な時間
全体の学習目安時間
- 平均12時間
7日で学習した場合の1日あたりの学習目安時間
- 1~2.5時間
プログラミング未経験者向けの学習プランで学習するPyQのパート一覧
ランク |
パート |
問題数 |
想定時間(分) |
チュートリアル |
PyQについて |
3 |
30 |
はじめてのプログラミング |
プログラミングをはじめよう |
11 |
70 |
はじめてのプログラミング |
Pythonを電卓として使う |
9 |
65 |
はじめてのプログラミング |
if文を使って条件分岐をしよう |
6 |
55 |
はじめてのプログラミング |
リストを使おう |
5 |
40 |
はじめてのプログラミング |
forで繰り返しを書こう |
6 |
60 |
はじめてのプログラミング |
ファイル読み込み |
6 |
65 |
はじめてのプログラミング |
文字列を便利に操作しよう |
6 |
60 |
はじめてのプログラミング |
if文詳細 |
7 |
80 |
はじめてのプログラミング |
ランダムな処理 |
5 |
90 |
はじめてのプログラミング |
はじめてのプログラミング総合課題 |
3 |
120 |
例:7日で学習した場合のスケジュール
1日目: 約1.5時間
- PyQについて (30分)
- プログラミングをはじめよう (70分)
2日目: 約1時間
- Pythonを電卓として使う (65分)
3日目: 約1.5時間
- if文を使って条件分岐をしよう (55分)
- リストを使おう (40分)
4日目: 約2時間
- forで繰り返しを書こう (60分)
- ファイル読み込み (65分)
5日目: 約2.5時間
- 文字列を便利に操作しよう (60分)
- if文詳細 (80分)
6日目: 約1.5時間
- ランダムな処理 (90分)
7日目: 約2時間
- はじめてのプログラミング総合課題 (120分)
学習後におすすめのプランは?
「Pythonプログラミングをはじめよう」コースが終わったら次は「Pythonはじめの一歩」ランクに挑戦してみましょう。 数値の計算や繰り返し処理の復習ができたり、更に進んだ内容が学習できます。
Python以外の言語経験者向け学習プラン
Python以外の言語経験者向けの学習プランの情報
他言語を扱える方には、「プログラマー向けPython文法速習」コースがおすすめです。
このコースではPythonの基本的な文法を学べます。
7日間で学習する場合少し分量が多いので、本コース中のPython文法速習ランク、「プロの所作 」、「Python中級 」を学習すると区切りよくPythonの基本を抑えられます。
学習に必要な時間
全体の学習目安時間
- 平均18時間
7日で学習した場合の1日あたりの学習目安時間
- 2~3.5時間
Python以外の言語経験者向けの学習プランで学習するPyQのパート一覧
ランク |
パート |
問題数 |
想定時間(分) |
Python文法速習 |
Pythonをはじめよう |
22 |
110 |
Python文法速習 |
関数定義を学ぼう |
12 |
60 |
Python文法速習 |
コンテナを学ぼう |
17 |
80 |
Python文法速習 |
モジュールや入出力など |
20 |
110 |
Python文法速習 |
文法速習のチャレンジ |
1 |
20 |
プロの所作 |
公式ドキュメントの読み方 |
2 |
20 |
Python中級 |
ソート |
9 |
165 |
Python中級 |
集合(set)の使い方 |
11 |
80 |
Python中級 |
for文関連関数、内包表記 |
12 |
130 |
Python中級 |
関数の引数とデコレーター |
11 |
100 |
Python中級 |
例外処理 |
10 |
210 |
例:7日で学習した場合のスケジュール
1日目: 約2時間
- Pythonをはじめよう (110分)
2日目: 約2.5時間
- 関数定義を学ぼう (60分)
- コンテナを学ぼう (80分)
3日目: 約2時間
- モジュールや入出力など (110分)
- 文法速習のチャレンジ (20分)
4日目: 約3時間
- 公式ドキュメントの読み方 (20分)
- ソート (165分)
5日目: 約2.5時間
- 集合(set)の使い方 (80分)
- for文関連関数、内包表記 (前半:65分)
6日目: 約3時間
- for文関連関数、内包表記 (後半:65分)
- 関数の引数とデコレーター (100分)
7日目: 約3.5時間
- 例外処理 (210分)
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を学べる「データ分析」コースがおすすめです。
今回はJupyter Notebookの使い方を学んだ後データ処理初級ランクを7日間で学べるようピックアップしたプランを紹介します。
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
全体の学習目安時間
- 平均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
- 2〜3時間
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 改訂版 |
pandas体験 |
12 |
110 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
pandasのデータ構造(DataFrame) |
18 |
105 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
Seriesとインデックスと欠損値 |
19 |
100 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
データ入出力 |
12 |
65 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
DataFrameの列の演算と追加 |
12 |
75 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
データの確認・集約 |
15 |
95 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
データの絞り込み |
12 |
95 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
データ加工 |
17 |
90 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
データのグループ化 |
18 |
140 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
pandasのデータ可視化 |
7 |
40 |
Pythonデータ処理初級 改訂版 |
総合演習(Pythonデータ処理初級) |
24 |
180 |
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 (50分)
- pandas体験 (110分)
2日目:約2.5時間
- pandasのデータ構造(DataFrame) (105分)
- Seriesとインデックスと欠損値【前半】 (50分)
3日目:約3時間
- Seriesとインデックスと欠損値【後半】 (50分)
- データ入出力 (65分)
- DataFrameの列の演算と追加 (75分)
4日目:約3時間
- データの確認・集約 (95分)
- データの絞り込み (95分)
5日目:約2.5時間
- データ加工 (90分)
- データのグループ化【前半】 (65分)
6日目:約2時間
- データのグループ化【後半】 (75分)
- pandasのデータ可視化 (40分)
7日目:約3時間
- 総合演習(Pythonデータ処理初級) (180分)
学習後におすすめのプランは?
過去にご紹介した上記の記事で以下プランを紹介しています。
データの確認、データ抽出・結合・加工、ファイル保存などpandasのコマンドの理解度チェックができるチャレンジ問題です。 7時間程度のボリュームなので、学習した内容をすぐに復習することができておすすめです。
その他のおすすめ学習プラン
Pythonやpandasの基礎はマスターしている!という方には、以前紹介した経験者向けプランがおすすめです。
上記の記事では、以下の3つの学習プランを紹介しています。
アルゴリズム入門プラン、機械学習入門プランは学習時間10時間未満が目安のコンパクトな学習プランです。 数日の休暇中に、ちょっとだけ目に見えるスキルアップをしたい、という場合にも良いかも知れませんね。
まとめ
目的別に学習計画を紹介しました。 夏休みを利用して、Pythonでスキルアップを目指しましょう。