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データ サイエンスやソフトウェア エンジニアリングでキャリアを築きたい場合、Python は最初に学ぶのに最適な言語です。 では、どこから始めますか?

決定に役立つように、世界中の一流大学で教えられている Python プログラミング コースのリストを作成しました。 無料で受講して、自宅で快適にコーディングを学ぶことができます。 

これらのコースのほとんどは、プログラミング経験がないことを前提としています。 そして、プログラミングとコンピューターサイエンスの基礎の両方を教えます。 そのため、これまでプログラミングをしたことがなくても、Python を学習することでキャリアの転換や方向転換に向けて最初の一歩を踏み出すことができます。

さぁ、始めよう！

CS50 の Python プログラミング入門 CS50 Python は、プログラミング経験がなくても Python を学びたい学習者を対象とした初心者向けのコースです。

コース Web サイトから講義、講義ノート、問題集にアクセスできます。 このコースでは XNUMX 週間にわたって、まったくの初心者から、Python でアプリケーションを十分に流暢にコーディングできる人に成長します。

このコースの内容は次のとおりです。

• 関数と変数 
• 条件式 
• ループ 
• 例外 
• ライブラリ 
• 単体テスト
• ファイルI/O 
• 正規表現 
• オブジェクト指向プログラミング 
• Python のベスト プラクティス 

コースリンク： CS50 の Python プログラミング入門

みんなのためのPython 非常にお勧めの Python コースです。 このコースはミシガン大学のチャールズ・セブランス博士によって教えられます。 

Python の機能をすぐに理解して、Web スクレイピングやデータベースの操作など、さまざまな種類のデータやアプリケーションの操作を開始したい場合は、このコースが最適です。

学習内容の概要は次のとおりです。

• Pythonの基礎 
• Pythonのデータ構造 
• ファイル I/O 操作 
• 正規表現 
• ネットワークプログラミング 
• OOPの概要
• Python で Web サービスを使用する 
• Python でデータベースを操作する 
• データの視覚化 

コースリンク： みんなのためのPython 

コンピューター サイエンスと Python によるプログラミングの概要 MIT の教授が Python を使用してコンピューター サイエンスの基礎を教えます。 このコースは、プログラミングとコンピューター サイエンスの前提知識を前提としていません。 

コンピュータサイエンス以外の分野を専攻する人にも、計算とプログラミングの基礎を紹介することを目的としています。 XNUMX 回の講義を通じて、プログラミングの原則と Python の基本の両方を学びます。 

このコースで取り上げるトピックの一部を次に示します。

• 計算の基礎 
• 分岐と反復
• 文字列の操作、近似、二等分など。 
• 分解、抽象化、関数 
• タプル、リスト、および関連する概念 
• 再帰と辞書 
• テストとデバッグ 
• オブジェクト指向プログラミング 
• プログラムの効率性 
• 検索と並べ替え 

コースリンク： コンピューター サイエンスと Python によるプログラミングの概要

CS106A: プログラミング方法論 スタンフォード大学で教えられているコースは、Python プログラミングの基礎を学ぶためのもう XNUMX つの包括的なコースです。 このコースは、Python プログラミングの経験がないことを前提としており、初心者に Python でのプログラミング方法を教えることを目的としています。

Python による問題解決の学習に興味がある場合は、このコースが最適です。 このコースにはかなりの数の課題があり、それらに取り組むことで学んだことを応用することができます。

このコースでは、次のトピックについて説明します。

• 変数と制御フロー 
• リストと画像
• リストと文字列のリスト 
• ファイルの読み込み 
• ネストされた構造 
• 辞書と絵
• 選別 
• オブジェクト指向プログラミング 
• メモリ管理 

コースリンク： プログラミング方法論

カーネギー メロン大学 (CMU) は、オープン ラーニング イニシアチブを通じて、無料で Python による計算の原理 コース。 ここでは、Python とコンピューティングの基本原理の両方について説明します。

反復や再帰などのトピックについて学習します。 さらに、セル オートマトン、暗号化、計算の限界など、コンピューター サイエンスの中核となるトピックについても学びます。

取り上げられるトピックの概要は次のとおりです。

• Pythonを使用したプログラミング 
• 反復プロセス 
• 再帰的思考 
• データと命令のバイナリ表現 
• セルオートマトン 
• 暗号化方式 
• 計算可能性の限界

コースリンク： Python による計算の概要

Python を学習するのに役立つリソースが見つかったことを願っています。 Python プログラミングに習熟するために、これらのコースをすべて受講する必要はありません。 

この言語の機能を学び、Web スクレイピングやデータベースの操作などのタスクに使用したいと考えている人もいるかもしれません。 一方で、Python で問題を解決し、アルゴリズムをコーディングするための頭からのアプローチに興味を持つ人もいるかもしれません。 

したがって、学習目標に応じて、これらのコースの中から自分に最も適していると思われるコースを XNUMX つまたは複数選択できます。 楽しく学習しましょう！
 
 

バラ プリヤ C インド出身の開発者兼テクニカル ライターです。 彼女は、数学、プログラミング、データ サイエンス、コンテンツ作成が交わる場所で働くのが好きです。 彼女の興味と専門分野には、DevOps、データ サイエンス、自然言語処理が含まれます。 彼女は読書、執筆、コーディング、コーヒーが好きです。 現在、彼女はチュートリアル、ハウツー ガイド、意見記事などを作成して、学習し、開発者コミュニティと知識を共有することに取り組んでいます。

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• 情報源： https://www.kdnuggets.com/5-free-university-courses-to-learn-python?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-university-courses-to-learn-python