Build your ultimate AI agent
コース説明
基本的な Python プログラミングに慣れてきて、さらに一歩進みたいと感じていますか？ それなら、このコースが最適です。ここでは、list、dictionary、tuple、set、datetime の知識を整理し、実践します。実データを扱う場面での重要性や、複数のデータ型を組み合わせて段階的な問題を解く方法を学びます。シカゴ都市圏の交通データを用いた拡張ケーススタディも含まれます。さらに、Python の Collections モジュールにある多くのオブジェクトの使い方も学び、さまざまな目的でデータを保存・操作できるようになります。コース修了後には、Python らしいアプローチで多くのデータ課題に取り組めるようになります。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
基本のシーケンスデータ型
この章では、Python の基本的なデータ型である list、set、string を紹介します。これらのデータコンテナは、順序付きデータを保存しループ処理する土台として非常に重要です。学んだ内容を使って、New York Baby Names データセットに関する疑問に答えながら進めていきます。
2
Dictionaries - Python の根幹
あらゆる Python の根底にあるのが dictionary です。この章では、New York Baby Names データセットについてさらに多くの疑問に答えるために、さまざまな見方で安全にデータを扱う方法を学びます。dictionary をループで処理する、ネストされたデータにアクセスする、新しいデータを追加する、といった操作を通じて、Python の dictionary が持つ素晴らしい機能を実感していただきます。
3
数値データ型、ブール値、そしてセット
ここでいったん dictionary から離れて、一般的な数値型やブール型、さらに set を見ていきましょう。
4
発展的なデータ型
一部のデータ型はほかのデータ型を組み合わせた複合型で、基本データ型以上の機能を提供します。collections モジュールや data class にある、いくつかの複合的な型を探っていきましょう。
Python のデータ型
コース修了
