2026年に受けるべきPython講座ベスト：完全ガイド

ここ数週間、Python講座を徹底的に調べてきましたが、正直な結論として、この市場は二極化しています。

ひとつは、10年かけて静かに磨かれ続けてきた大学の無償教材。もうひとつは、5分以内にコードを書き始められる有料のインタラクティブ型プラットフォームです。

どちらが合うかは、多くの講座一覧がほとんど触れない問いに行き着きます。Pythonを「理解」したいのか、それとも「使いたい」のか。

本記事では、初心者向け、無料、認定、汎用プログラミング、データサイエンス、AI、そして中級・上級という薄い層まで、8つのカテゴリでベストなPython講座を紹介します。

あわせて、おすすめのPython認定資格やおすすめのデータサイエンス講座ガイドもご覧ください。

講座の評価、レビュー件数、受講者数は2026年9月15日最終確認。

要点まとめ

ここだけ読めば十分、という結論です。

• 多くの人にとっての総合ベスト: DataCampのIntroduction to Python。ブラウザで動作し、数分でコードを書き始められるからです。
• 無料のベスト講座: HarvardのCS50P（全編無料聴講可）
• 資格が欲しいなら: ベンダーニュートラルならPython InstituteのPCAP、講義と認定を一緒に取りたいならDataCampのAssociate Python Developerトラック
• データサイエンス向けベスト: DataCampのData Scientist in Pythonトラック。本記事中で最も多くのレビューに裏打ちされています。

Python講座比較表

以下に本記事で扱うDataCamp講座を、最新の評価と受講者数とともに一覧化しました。競合講座は各セクション内で取り上げます。

初心者におすすめのPython講座

完全な初心者にとって最良のPython講座は、セットアップを完全に取り除くものです。多くの人が最初の1行を書く前にインストールで挫折するからです。初心者は「一度もプログラミングしていない人」と「すでにJavaScript、R、SQLなどを書けてPythonの文法だけ必要な人」の2群に分かれますが、多くの一覧は同一視しています。後者は前者向けの講座を必要としません。

1. Introduction to Python - DataCamp

当社の看板となる初心者講座で、最もよくおすすめするコースです。完全にブラウザ上で完結するため、開始前のインストールは不要です。

• レベル: 初級（未経験可）
• 時間: 4時間
• 費用: 第1章は無料、年額一括請求で月$14から
• おすすめ: 未経験から半日で成果を得たい人

変数と型、リスト、NumPy配列、基本的なプロットを、Hugo Bowne-AndersonとFilip Schouwenaarsが解説。演習は実際のインタプリタで実行され出力を検証するため、読むだけでは先に進めません。

この講座が先頭に来る理由は受講者数です。この規模になると、紛らわしい演習は何度も見つかり書き直されています。シラバスが良く見えても新しい講座にはない強みです。

2. Introduction to Python for Developers - DataCamp

同じ言語を、既にプログラミングできる人向けに教えます。

ループとは何かといった説明は飛ばし、Pythonが「異なる」点に焦点を当てます。

• レベル: Python初級（プログラミング自体は経験者）
• 時間: 3時間
• 費用: 第1章は無料、年額一括請求で月$14から
• おすすめ: JavaScript、Java、R、Cから移行する開発者

標準の入門より速く進み、経験者がつまずきがちなポイント、すなわちミュータビリティ、真偽値評価、内包表記、importシステムに時間を割きます。

既にコードが書けるなら、上の講座よりこちらから。Javaを5年書いてきたのに「変数とは」から聞くのは午後の無駄です。

3. CS50's Introduction to Programming With Python - Harvard University

どこででも受けられる無料の初心者講座として最強。David MalanとBrian Yuが、学内と同水準で教えます。

• レベル: 初級だが要求水準は高い
• 時間: 週数時間で約9週間
• 費用: 無料聴講、任意の有料証明書
• おすすめ: スクリプトを動かすだけでなく、プログラミングを理解したい人

関数、例外、正規表現、オブジェクト指向、ユニットテストを、実際に骨のある課題で学びます。自分でPythonをインストールし実在のエディタを使うため、序盤は摩擦が増えますが、その後の準備としては優れています。

代償はペースと支援です。適応的なフィードバックはなく、誰も進捗を見てくれないので、完走は自律心にかかっています。CS50Pは多くの人が3週目で止まります。

4. Python for Everybody - University of Michigan, Coursera

おそらく世界で最も受講されているPython講座。Charles Severanceが自身の無料教科書を基に構築。

• レベル: 初級
• 時間: 専門講座全体で数か月
• 費用: 個別講座は無料聴講、証明書はサブスク
• おすすめ: 穏やかなペースと大学名の付加価値を求める人

丁寧で明快な指導で、基礎からデータベースやWebデータまで通します。講師も良く、付属の本も無料です。

一方で、特にツールやPythonのバージョン面で古さが見える箇所もあり、既にプログラムできる人にはペースが遅く感じられるでしょう。

5. Learn Python 3 - Codecademy

DataCampに最も近い形式。ブラウザ上での対話型で、セットアップ不要。

• レベル: 初級
• 時間: 約25時間
• 費用: 一部無料、全編は有料プラン
• おすすめ: 動画講義が性に合わず、とにかく手を動かしたい人

よくできており、インタラクティブな学習は機能します。

当社との違いは焦点です。Codecademyは汎用言語としてのPythonを教え、当社の初心者向けは最初の演習からデータ作業に的を絞っています。

当社の推し: 未経験ならIntroduction to Python、既にプログラミングしているならIntroduction to Python for Developersから。利便性より深さを取りたいならCS50Pを。

無料のベストPython講座

無料のベストPython講座はHarvardのCS50Pです。自社の講座を推す理屈をこねるより、率直にそう言いたい。全編無料聴講、大学水準の指導、そしてこの価格帯では群を抜く厳密さです。

ただし、このカテゴリにはもう一つ隠れた問いがあり、答えは変わります。

単一の無料講座でどれが最高かという問いは、1年かけて無料でPythonを学び続けるにはどうするかという問いとは別物で、その場合は一つの講座よりも幅が物を言います。

1. CS50's introduction to programming with Python - Harvard University

このカテゴリでの推し。初心者向けセクションで述べた理由の通り、真の厳密さ、本格的な課題、教材自体は完全無料です。

• レベル: 初級（難易度高）
• 時間: 約9週間
• 費用: 無料聴講
• おすすめ: 最強の無料選択肢を求める自律的な学習者

費用がかかるのは証明書のみで、証明書は最も価値の低い部分です。課題を完走すれば提示できるコードが残り、それが何より価値があります。

2. Python Programming MOOC - University of Helsinki

大学のPythonカリキュラムが丸ごと無料。自動採点つきで受講枠の制限なし。

• レベル: 初級〜中級
• 時間: 全14パート、数か月
• 費用: 無料
• おすすめ: 大学レベルの深さと構造を無償で求める人

多くの無料講座より踏み込み、オブジェクト指向や大きめのプロジェクトまで扱い、自動採点で即時フィードバックが得られます。

14パート完走は本当の達成で、到達する人は多くありません。

3. Learn Python - Scrimba

短時間・全編インタラクティブ。タイピング中心で学びたい場合の無料ベストです。

• レベル: 初級
• 時間: 約6時間
• 費用: 無料
• おすすめ: 言語のファーストルックを手早く低コミットで

Scrimba形式では、動画を一時停止してその場でコードを編集できます。手を動かして覚える人に合います。

基礎からファイル操作とプロジェクトまでを扱いますが、これ単体で仕事レベルに達するわけではありません。

4. Google's Python Class - Google

無料の文章教材、講義動画、演習。既にプログラムできる人に的を絞っています。

• レベル: Pythonは初心者、他言語は経験者
• 時間: 集中すれば数日
• 費用: 無料
• おすすめ: 最速でPythonの要点を掴みたい現役開発者

密度が高く、飾り気はないが有効。文字列、リスト、辞書、ファイル操作が強い。

古い教材でもあるため、ツールに関する助言は慎重に。言語の基礎は信頼できます。

5. Introduction to Python, Chapter 1 - DataCamp

当社の全講座で第1章は無料（カード不要）。本講座も対象です。

• レベル: 初級
• 時間: 第1章は約1時間
• 費用: 無料
• おすすめ: 有料前にインタラクティブ学習が合うか試したい人

重要なので正確に：無料プランで開放しているのは各講座の第1章であって、講座全体ではありません。

その代わり、当社のチュートリアルやチートシート、ライブのコードアロング、スキル評価、コンペは全て利用可能です。Python関連だけでもチュートリアル300超、チートシート20超と大量の無料素材で、「1つの無料講座」とは別の提案になります。

当社の推し: CS50Pを。既にプログラムできて素早く進みたいなら、Google's Python Classで数週間ではなく数日で実用に到達できます。

オンライン認定つきPython講座ベスト

ポートフォリオなしで書類選考を通過する必要があるとき、Pythonの認定は元が取れます。ポートフォリオができれば価値は相対的に下がります。選ぶ前に、「認定」と呼ばれる3種を切り分けてください。講座修了証（受講完了の証明）、監督試験（第三者の試験合格の証明）、大学の資格（機関が人物を保証）。

1. Associate Python Developer - DataCamp

Python Instituteが教える部分を持たないことへの当社の解。基礎から認定まで一連で到達するトラックです。

• レベル: 初級〜アソシエイト
• 時間: 28時間
• 費用: サブスクに含む（年額一括で月$14〜）
• おすすめ: スキルと資格を同時に得たい人

最後の認定は、修了バッジではなく時間制限のある評価と実技課題を含みます。ここが注目すべき点です。

ベンダーニュートラルな試験のほうが、DataCampを知らない雇用者には重みがあると感じる人もいますが、ここで身につくスキルがあれば、DataCampで学べることを十分に示せるはずです。

4. Associate Data Scientist in Python - DataCamp

分析領域の相当版。コミットメントはさらに大きいです。

• レベル: 初級〜アソシエイト
• 時間: 90時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: アナリストまたはジュニアDS職を目指す人

23講座は軽い気持ちで始める内容ではありません。

Python、統計、機械学習、そして実際の業務を占めるレポーティングを扱い、多くの人が数か月かけます。

3. PCEPとPCAP - Python Institute

広く認知された数少ないベンダーニュートラルなPython資格。特定プラットフォームのカリキュラムではなく、Pythonそのものを測ります。

• レベル: PCEP（入門）、PCAP（アソシエイト）
• 時間: 試験のみ（学習時間は任意）
• 費用: 有料試験（最新料金は要確認）
• おすすめ: 資格を雇用者に認知されたいキャリアチェンジャー

他記事で誤解が見られるので明確に：PCAPは廃止されていません。Python InstituteのPCAP公式ページには、PCAP-31-03が現行でリタイア予定なし、PCAP-31-04は2026年Q3リリース予定とあり、かつ「今回の更新は既存資格の5年有効性に影響しない」と明記されています。

「2026年8月31日に失効」との主張を見たら、行動前に出典で確認してください。

試験は測るだけで教えません。多くの人に足りないのはここで、DataCampの2つのトラックはそのギャップを埋めます。

4. PCAD（Certified Associate Data Analyst with Python） - Python Institute

競合記事が見落としているのは、このファミリーがPCEPとPCAPの先へ大きく拡張されている点です。

• レベル: アソシエイト
• 時間: 試験のみ
• 費用: 有料試験
• おすすめ: 汎用プログラミングではなく分析業務に合った資格が欲しい人

PCEPとPCAPに加え、データ分析向けのPCEDとPCAD、テスト向けのPCETとPCAT、セキュリティ・自動化・AI向けのPCES、PCEA、PCEIがあります。

実務に即した資格が欲しいなら、皆が語る「2段はしご」は既に古い情報です。

5. Scientific Computing with Python - freeCodeCamp

無料の認定。支払えない人には正直なおすすめです。

• レベル: 初級〜中級
• 時間: 進捗任意、全5プロジェクト
• 費用: 無料
• おすすめ: 予算がなく、何か示せる成果が必要な学習者

監督試験ほどの重みはありませんが、プロジェクトは実務で、提示可能なコードが生まれます。無料の修了証（公的なCertificationではない）＋公開リポジトリは、空白の履歴書よりも有利です。Cisco Networking AcademyもPCEP準備に適した無料のPython Essentialsを提供しています。

受験料など詳細は、おすすめのPython認定資格ガイドで詳しく解説しています。

当社の推し: 教育と認定が両方必要ならAssociate Python Developerトラックを。広く通用する資格が欲しいならPCAPを。

ベストなPythonプログラミング講座

Pythonプログラミング講座は、言語を汎用ツールとして教えます。最初の10時間は同じに見えても、データ分析向けPythonとは別科目です。

ノートブックやデータフレームではなく、バックエンド、自動化、スクリプトを目指すならこのルートを選んでください。

率直に言えば、DataCampは主にデータスキルのプラットフォームです。純粋なソフトウェア工学では、再帰やメモリ、データ構造を当社以上に深掘りする選択肢も下に挙げます。

1. Python Programming - DataCamp

データツールではなく言語としてPythonを習得したい人向けのトラック。あまり知られていないソフトウェア工学側もカバーします。

• レベル: 初級〜中級
• 時間: 19時間
• 費用: サブスクに含む（年額一括で月$14〜）
• おすすめ: 統計なしで体系的にPythonを学びたい開発者

関数、オブジェクト指向、他人が保守できるコードの書き方を通ります。

データ系トラックより短く、意図的にそう設計しています。

2. Software Engineering Principles in Python - DataCamp

「自分のスクリプトは動くが、他人が動かせない」人に勧める講座です。

• レベル: 中級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: 分析用コードをソフトウェアに昇格させたい人

モジュール化、ドキュメンテーション、パッケージング、テストを扱います。ノートブックと引き継げる成果物の違いです。

当社のPythonカタログで最も過小評価されている講座かもしれません。

3. Object-Oriented Programming in Python - DataCamp

クラス、継承、オブジェクトモデルを、実際のコードベースで出会う形で学びます。

• レベル: 中級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: クラス定義を読んでごまかしてきた人

多くの学習者はOOPを何年も避け、OOP前提のライブラリで行き詰まります。

ここでの4時間で、その問題は永続的に解消されます。

4. Learn to Code in Python - Boot.dev

純プログラミングの強力な代替。当社よりコンピュータサイエンス色が濃いです。

• レベル: 初級〜中級
• 時間: パス全体で数か月
• 費用: サブスク
• おすすめ: 分析ではなくバックエンド志向の人

ゲーミフィケーションされています。軽く聞こえますが、継続には意外と効きます。

アルゴリズムとデータ構造を、曖昧に触れるのではなく、きちんと扱います。

5. Python Crash Course - Eric Matthes

正確には講座ではなく書籍ですが、独学者に最も勧める本です。

• レベル: 初級〜中級
• 時間: 自己ペース
• 費用: 書籍の買い切り
• おすすめ: 動画より文章で速く学べる人

後半は3つの大きなプロジェクト（ゲームとWebアプリ含む）。多くの動画講座より完成度の高い成果が得られます。

テキストで学ぶなら、サブスクに勝ることもあります。

当社の推し: 構造化されたルートならPython Programmingトラック＋Software Engineering Principles in Python。バックエンド志望が明確ならBoot.devも良い選択です。

ベストなPythonデータサイエンス講座

データサイエンス向けのベスト講座は当社のData Scientist in Pythonトラックです。このカテゴリでは、DataCampが「強力な競合」ではなく「素直に最有力」と言えると考えます。レビュー基盤も本記事中で最大です。

ここでは順序が何より重要です。関数を書けない段階でpandasを学ぶと、ノートブックを写経できるだけの人になります。

1. Data Scientist in Python - DataCamp

Python基礎から統計・機械学習、結果の伝達までを通すキャリアパス。

• レベル: 初級〜就業レベル
• 時間: 26時間
• 費用: サブスクに含む（年額一括で月$14〜）
• おすすめ: ゼロからDS職を目指す人

価値は順序にあります。

データフレーム操作の前に関数を教えます。当たり前に聞こえますが、多くの独学ルートは逆です。

26時間は多くの人が2〜3か月に分け、並行して自作プロジェクトを進めます。2週間で駆け抜けることも可能ですが、じっくり進めることを勧めます。

2. Introduction to Data Science in Python - DataCamp

ゼロから完成した分析までの、最短で誠実なルート。

• レベル: 初級
• 時間: 4時間
• 費用: 第1章無料、その後サブスク
• おすすめ: データ業務に興味が持てるか試したい人

本記事中で最高評価を得ています。4時間あれば、26時間トラックにコミットする前に適性が確かめられます。

3. Data Manipulation with pandas - DataCamp

このセクションで1つだけ選ぶなら、最も日常的に効くのはこれです。

• レベル: 初級〜中級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: 表形式データに関わるすべての人

抽出、グループ化、集約、結合——実務の多くを占める作業です。これを正しく学ばないアナリストは、groupbyで済むところを何年もループで書き続けます。なお本講座はDataCampのAI Tutorを活用しており、適応的で個別化された学習が可能です。

4. IBM Data Science Professional Certificate - IBM, Coursera

オンラインで最も人気のあるデータ系プログラムの一つ。12講座で受講者47万人超。

• レベル: 初級
• 時間: 数か月
• 費用: サブスク
• おすすめ: 証明書に企業ブランドの認知を求める人

幅広さは本物です。ただし「全部を12講座で」は各領域が浅くなりがちで、実際の学びは総仕上げで進む、という批判は妥当だと思います。

5. Data Analysis with Python - freeCodeCamp

無料で認定つき。求人票に並ぶライブラリをそのまま教えます。

• レベル: 初級〜中級
• 時間: 自己ペース、全5プロジェクト
• 費用: 無料
• おすすめ: 予算なしのアナリスト

NumPy、pandas、Matplotlib、Seabornを実データで。途中にペイウォールはありません。実践データにはKaggle Learnも併用すると良いでしょう。

当社の推し: ひとつの構造化ルートならData Scientist in Python。既にコードは書けて道具だけ必要ならData Manipulation with pandas単体を。

ベストなPython AI講座

PythonのAI講座は、しばしば混同される2つの仕事に分かれます。既存モデルの上に機能を構築する仕事と、モデル自体を構築する仕事です。

前者に必要なのはAPI設計、検索拡張、評価。後者は線形代数とPyTorch。選択を誤ると、使わない内容に30時間費やします。

このカテゴリでは、最新性が他以上に重要です。2024年のAI講座は既に変わったAPIを教えている可能性があります。以下のコース帯に更新日を明記した理由です。

1. Associate AI Engineer for Developers - DataCamp

研究者ではなく開発者向けに、AI機能を出荷するためのトラック。

• レベル: 中級
• 時間: 29時間
• 費用: サブスクに含む（年額一括で月$14〜）
• おすすめ: 既存プロダクトにAIを追加する開発者

API活用、埋め込み、RAG、出力評価を扱います。今「AI」を肩書に持つ多くの人の実務そのものです。モデル学習は扱いません。

2. Introduction to LLMs in Python - DataCamp

APIを呼ぶだけでなく、モデル内部で何が起きているか理解するための講座。

• レベル: 中級
• 時間: 3時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: API以上に仕組みを理解したいエンジニア

Transformer、トークナイズ、アテンション、ファインチューニングをPythonで3時間。Pythonは既に楽に書ける前提です。

3. Developing AI Systems with the OpenAI API - DataCamp

プロトタイプが動いた後、本番で生き残るためのパターン講座。

• レベル: 中級
• 時間: 3時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: AIプロトタイプをユーザー接触に耐える製品にしたい人

エラーハンドリング、レート制限、モデレーション、関数呼び出し、コスト管理。地味ですが、デモと製品の分水嶺です。

4. Introduction to Deep Learning with PyTorch - DataCamp

もう一方の道、つまりモデルを「使う」のではなく「作る」ために。

• レベル: 中級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: 研究寄りやMLエンジニア志向の人

テンソル、autograd、学習ループ、評価。開始前にNumPyと線形代数への慣れが欲しいです。

5. Practical Deep Learning for Coders - fast.ai

無料。機械学習で最も独特の教授法です。

• レベル: 中級
• 時間: 8レッスン、分量多め
• 費用: 無料
• おすすめ: まず動くモデル、その後に理論を求めるコーダー

Jeremy Howardはトップダウンで教えます。第1回で画像分類器を訓練し、その仕組みは後から学ぶ。非常に合う人もいれば苛立つ人もいます。無料なので試すコストは一晩です。

理論先行ならDeepLearning.AIのAndrew NgによるDeep Learning Specializationが定番で、Hugging Faceの無料LLM講座は当社のLLM教材に最も近い存在です。

当社の推し: AI機能を出荷するならAssociate AI Engineer for Developers、モデル構築ならIntroduction to Deep Learning with PyTorch。無料ならfast.ai。

中級者向けベストPython講座

中級に進む準備ができたサインは、「自分のスクリプトは動くのに、他人の環境では壊れる理由を説明できない」ことです。

どんなシラバスより役に立つ基準で、このギャップを埋めるのが本カテゴリです。

独学者が最も足踏みするのもここ。初級教材は豊富ですが、中級はすぐに楽しくはない事柄への関心を求めます。

1. Intermediate Python - DataCamp

定番のステップ2。このセクションで群を抜いて受講者が多い講座です。

• レベル: 中級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む（年額一括で月$14〜）
• おすすめ: 入門を終えて停滞した人

Matplotlib、辞書、pandas、ロジックと制御フロー、ループパターン。Introduction to Pythonの直系続編で、この2つが当社で最も一般的なルートです。

2. Python Toolbox - DataCamp

コードが「Javaの直訳」ではなく「Pythonらしく」見えるようになる講座。

• レベル: 中級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: 動くが読みにくいPythonを書いている人

イテレータ、ジェネレータ、内包表記、ラムダ関数。特にジェネレータは、メモリが無視できなくなる分岐点です。

3. Writing Functions in Python - DataCamp

デコレータ、スコープ、コンテキストマネージャ。スクリプトとエンジニアリングを分ける要素です。

• レベル: 中級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: デコレータを理解せずに使ってきた人

デコレータは多くのPython開発者が日常的に使いながら、自作できない概念の筆頭です。これを午後で解消します。

4. Real Python membership - Real Python

講座ではなくサブスク型ライブラリ。質の高い文章教材が揃っています。

• レベル: 中級〜上級
• 時間: 継続
• 費用: サブスク（多くは無料公開）
• おすすめ: 動画より文章で、必要時に深掘りしたい人

チュートリアルは丁寧で、一般的な有料動画より深く踏み込みます。経路ではなくリファレンスなので、学ぶべき対象が見えている人に合います。

5. Talk Python Training - Talk Python

Michael Kennedy（ポッドキャスト主宰）による動画講座。

• レベル: 中級〜上級
• 時間: 講座による
• 費用: 講座ごと、またはバンドル
• おすすめ: PythonでWebやAPI開発を行う人

多くが触れない領域（Webフレームワーク、非同期、デプロイ）をカバー。書籍ではDan BaderのPython Tricksも、イディオマティックなPythonを学ぶのに有用です。

当社の推し: まずIntermediate Python、次にWriting Functions in Python。文章で学ぶならReal Pythonを追加。

上級者向けベストPython講座

真に上級のPython教材は稀です。「上級」と銘打ちながら中級レベルの講座が多数。実際の上級はインタプリタ、並行性、プロファイリング、データモデルを扱いますが、市場の印象ほど数はありません。

当社の数字にも明確に表れています。Intermediate Pythonは受講者140万、Intermediate Object-Oriented Programmingは9,594。ほとんど誰も中級を超えません。だからこそ、超える価値が大きいのです。

1. Writing Efficient Python Code - DataCamp

プロファイリングと最適化。上級Pythonはここから始まります。

• レベル: 中級〜上級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む（年額一括で月$14〜）
• おすすめ: 正しいが遅いコードを書いている人

最適化前に計測することを教えます。タイミング計測やメモリプロファイリングで、当て推量を排します。本能で行う最適化の多くは、見当違いの行に向きます。

2. Intermediate Object-Oriented Programming in Python - DataCamp

継承、ポリモーフィズム、クラス階層設計。後悔しない投資です。

• レベル: 上級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: ライブラリを使う側ではなく設計する開発者

本記事中で最も受講者数が少ない講座ですが、最も有用な一つです。警鐘ではなく推奨と受け取ってください。

3. Introduction to Testing in Python - DataCamp

pytest、フィクスチャ、テスト設計。テストはスクリプト書きとソフトウェア開発者を分ける明確な線です。

• レベル: 上級
• 時間: 4時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: 他者が依存するコードを書く人

「どうやるか」だけでなく「何をテストするか」も扱います。こちらの方が難しい。誤ったことをアサートするテストは、ないより悪いのです。

4. Machine Learning Scientist with Python - DataCamp

当社が公開する中で最長・最難関のパスです。

• レベル: 上級
• 時間: 85時間
• 費用: サブスクに含む
• おすすめ: 分析からMLエンジニアリングへ進む人

教師あり・なし学習、深層学習、モデルデプロイを21講座でカバー。

数か月かける取り組みで、本記事で唯一「本当に難しい」と言える内容です。

5. Fluent Python - Luciano Ramalho, O'Reilly

書籍。上級Pythonの定番推薦で、理由は明白です。

• レベル: 上級
• 時間: 現実的には数か月
• 費用: 書籍の買い切り
• おすすめ: データモデルを正しく理解したい開発者

Pythonの挙動の理由を説明し、データモデル、プロトコル、メタプログラミング、並行性を動画講座の及ばない深さで扱います。上級で1冊選ぶならこれ。

動画ならArjanCodesが設計パターンとアーキテクチャを良く扱い、インタプリタ内部を知りたいならAnthony ShawのCPython Internalsが最適です。

当社の推し: まずWriting Efficient Python CodeとIntroduction to Testing in Python、そしてFluent Pythonを読む。これに代わる動画講座はありません。

選定基準

評価、レビュー件数、受講者数は、本記事上部の最新性スタンプの日付に取得したライブデータに基づきます。トラックの評価は、単独ページのレビュー数が少なすぎて有意でないため、内包する講座のレビュー加重平均を用いています。

無料や競合講座も、当社より優れている箇所では積極的に含め、該当箇所で明記しました。過去18か月に内容更新のない講座は除外し、他所でなお推薦されている有名講座もいくつか外れました。

まとめ

ほとんどの初心者には、当社のIntroduction to Pythonから始めるのが良いでしょう。多くの人が1週目でつまずくセットアップ工程を取り除けるからです。

ある程度の深さが必要で、自分でインストールする手間を厭わないなら、CS50Pも良い選択です。

この調査で強く感じたのは、上級層の薄さです。初心者講座は無数にある一方で、本当に上級と呼べるものはせいぜい十数件。中級を超えられれば競争は一気に減りますが、それをできる人はほとんどいません。

今日から学習パスにコミットするなら、初心者セクションを一続きで網羅するPython Data Fundamentalsトラックをおすすめします。