OpenIAを活用して、pythonの学習入門ガイドを作って見ました。
かなり重宝しています。
目次
1. Pythonの基本構文
- 1.1 Pythonのインストールとセットアップ
- 1.2 変数とデータ型
- 1.3 リスト、タプル、辞書
- 1.4 条件分岐
- 1.5 ループ処理
- 1.6 関数の定義
- 1.7 ファイル操作
- 1.8 例外処理
- 1.9 モジュールとパッケージ
- 1.10 コードのデバッグ
2. オブジェクト指向プログラミング
- 2.1 クラスとオブジェクト
- 2.2 メソッドと属性
- 2.3 継承
- 2.4 ポリモーフィズム
- 2.5 カプセル化
- 2.6 抽象クラスとインターフェース
- 2.7 クラスメソッドとスタティックメソッド
- 2.8 特殊メソッド
- 2.9 デコレータ
- 2.10 名前空間とスコープ
3. 高度なPythonプログラミング
- 3.1 リスト内包表記
- 3.2 ジェネレータ
- 3.3 デコレータ関数
- 3.4 コンテキストマネージャ
- 3.5 マルチスレッドとマルチプロセス
- 3.6 コルーチンと非同期処理
- 3.7 メタクラス
- 3.8 シリアライズとデシリアライズ
- 3.9 正規表現
- 3.10 型ヒント
4. データサイエンスとPython
- 4.1 NumPy入門
- 4.2 Pandasによるデータ操作
- 4.3 Matplotlibでのデータ可視化
- 4.4 Seabornを使った高度な可視化
- 4.5 Scikit-learnでの機械学習
- 4.6 TensorFlow入門
- 4.7 Kerasでのディープラーニング
- 4.8 データ前処理
- 4.9 モデル評価とチューニング
- 4.10 ビッグデータ処理
5. Web開発とPython
- 5.1 Djangoの基本
- 5.2 FlaskでのWebアプリケーション開発
- 5.3 REST APIの作成
- 5.4 データベースの操作
- 5.5 フォームの処理
- 5.6 ユーザー認証
- 5.7 デプロイとホスティング
- 5.8 セキュリティ対策
- 5.9 Webソケットとリアルタイム通信
- 5.10 Webスクレイピング
6. 自動化とスクリプト
- 6.1 タスクの自動化
- 6.2 ファイル操作スクリプト
- 6.3 Webスクレイピング
- 6.4 APIとの連携
- 6.5 データベースの自動化
- 6.6 ネットワーク自動化
- 6.7 定期的なジョブの設定
- 6.8 GUIの自動化
- 6.9 Eメールの自動送信
- 6.10 エクセル操作の自動化
7. テストとデバッグ
- 7.1 ユニットテストの書き方
- 7.2 統合テスト
- 7.3 テスト駆動開発 (TDD)
- 7.4 モックとスタブ
- 7.5 テスト自動化ツール
- 7.6 コードカバレッジの測定
- 7.7 デバッグのテクニック
- 7.8 ログの活用
- 7.9 パフォーマンステスト
- 7.10 セキュリティテスト
8. クラウドとデプロイ
- 8.1 AWSでのデプロイ
- 8.2 Google Cloud Platformの活用
- 8.3 Azureでのアプリケーションホスティング
- 8.4 Dockerコンテナの利用
- 8.5 Kubernetesでのオーケストレーション
- 8.6 サーバーレスアーキテクチャ
- 8.7 CI/CDパイプラインの構築
- 8.8 Infrastructure as Code (IaC)
- 8.9 クラウドストレージの利用
- 8.10 クラウドセキュリティ
9. ネットワークプログラミング
- 9.1 ソケットプログラミング入門
- 9.2 HTTPプロトコルの理解
- 9.3 FTPとSFTPの利用
- 9.4 メールプロトコル
- 9.5 ネットワークのモニタリング
- 9.6 データの暗号化
- 9.7 VPNの設定
- 9.8 SSHの活用
- 9.9 IoTデバイスとの連携
- 9.10 Bluetoothプログラミング
10. プロジェクト管理とコラボレーション
- 10.1 Gitによるバージョン管理
- 10.2 GitHubでの共同開発
- 10.3 AgileとScrumの基本
- 10.4 プロジェクトのドキュメント作成
- 10.5 コードレビューの実践
- 10.6 CI/CDパイプラインの構築
- 10.7 リリース管理
- 10.8 プロジェクトのモニタリングとレポート
- 10.9 JIRAの利用
- 10.10 Confluenceでの情報共有
