Python夏休み学習計画！目的別にPyQでの学習計画を紹介します

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
プログラミング未経験者向け学習プラン
Python以外の言語経験者向け学習プラン
pandasデータ処理・可視化集中プラン
その他のおすすめ学習プラン
まとめ

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の使い方とプログラミングでできることのイメージをつかむ
- 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

プログラムの中で計算を行い、結果を表示する方法を学ぶ
- 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、条件によって実行する処理を変える方法、リストを使って、数値や文字列を1つのまとまりとして扱う方法を学ぶ
- 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文を使って、同じ処理を繰り返す方法、プログラムでファイルからデータを読み込む方法を学ぶ
- 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

プログラムの中で文字列を扱う方法、if文の条件式の書き方を学ぶ
- 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

おみくじやルーレットの作成を通して、プログラムで任意の値を利用する方法を学ぶ
- ランダムな処理 (90分)

7日目: 約2時間

総合的な課題に取り組み、習熟度を確認する
- 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の特徴を知る
- Pythonをはじめよう (110分)

2日目: 約2.5時間

関数の定義方法、リスト、タプル、集合、辞書について学ぶ
- 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やループのテクニックを学んだ後、難易度高めの問題に挑戦する
- 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などプロの所作と、データの並び替え方法を学ぶ
- 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）の定義、利用シーンと、for文と一緒に利用されるbreak, continue, range, enumerate, zipと内包表記について学ぶ
- 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、内包表記の続きとキーワード引数、可変長引数、キーワード可変長引数やデコレーターを学ぶ
- 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

プログラムコードをシンプル書くための方法を学ぶ
- 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