Python: 最初のスクリプトからプロダクション品質のコードへ
Python はデータサイエンス、自動化、ウェブ開発、AI 研究で最も広く使われている汎用言語です。読みやすい構文は初心者にも親しみやすく、NumPy、Pandas、Flask、FastAPI、Django、scikit-learn、asyncio といったエコシステムは本格的なプロダクション開発まで対応できます。このトラックでは、最初の変数を書くところから、async ウェブ API を構築し、機械学習モデルを訓練し、C 拡張レベルでメモリをプロファイルするところまで、全範囲をカバーします。
学習内容
文字列、リスト、辞書、制御フロー、関数、ファイル I/O といったコア言語機構を学んだ後、継承、ポリモーフィズム、デコレータ、コンテキストマネージャ、dataclass を使ったオブジェクト指向設計へと進みます。データサイド では Pandas と NumPy でデータセットを操作し、Matplotlib と Plotly で結果を可視化し、scikit-learn で教師あり学習と教師なし学習を適用し、ニューラルネットワークと NLP を探索します。ウェブサイドでは Flask と FastAPI で API を構築し、Django でフルスタックアプリを構築し、CLI ツール、SQLite、SQLAlchemy、openpyxl で自動化タスクを実行します。高度なトピックには asyncio を使った async/await、threading と multiprocessing による並行処理、mypy を使った型ヒント、メタクラス、Python C 拡張が含まれます。
学習パス
76 のアクティブなコースにわたり、このトラックは A1 から C1 まで進みます。プログラミング入門とPython 基礎で始まり、文字列、リスト、辞書、制御フロー、ファイル処理で A2 レベルの流暢さを構築し、その後モジュール、OOP、正規表現、ロギング、JSON と CSV の扱いで B1 領域へ進みます。B2 レイヤーではジェネレータ、クロージャ、構造的パターンマッチング、async/await、Flask、Django、FastAPI、Pandas、NumPy、scikit-learn による機械学習が加わります。トラックは C1 で並行処理: threading と multiprocessing、Python メタクラス & ディスクリプタ、Python C 拡張、強化学習、Python メモリ管理 & プロファイリングで終了します。
仕組み
各コースは短くて焦点を絞ったレッスンに分割されており、ビルトイン コードエディタで完了して、リアルタイムフィードバックを得ます。困ったときはいつでも AI チューターが利用可能で、演習は自動採点されるため、レビューを待つことなく自分のペースで進められます。