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効率的なPythonコードの書き方

中級スキルレベル
更新日 2026/01
効率的なコードの書き方を学びましょう。これにより、迅速に実行され、リソースを巧みに割り当て、不要なオーバーヘッドを回避することが可能となります。
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PythonProgramming
4時間
15 ビデオ
52 演習
4,000 XP
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コース説明

Data Scientistとしての時間の大半は、コードの実行を待つのではなく、データから有用な示唆を引き出すことに使うべきです。効率的なPythonコードを書くことで、実行時間を短縮し、計算資源を節約でき、結果としてData Scientistとして本当にやりたい仕事に集中できます。本コースでは、Pythonの組み込みデータ構造、関数、モジュールを活用して、よりクリーンで高速、かつ効率的なコードを書く方法を学びます。ボトルネックを見つけるためにコードの計測とプロファイリングを行う方法を確認し、その後、PythonのStandard Library、NumPy、pandasを用いて、これらのボトルネックや望ましくない設計パターンを取り除く練習をします。コース終了時には、効率的なPythonコードを書き始めるために必要なツールが身につきます。動画にはライブ字幕があり、動画左下の"Show transcript"をクリックすると表示できます。 コースの用語集は、右側のリソースセクションにあります。 CPEクレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで70%のスコアに到達する必要があります。右側のCPEクレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。

前提条件

Data Types in PythonPython Toolbox
1

効率化の基礎

この章では、効率的なPythonコードを書くとはどういうことかを学びます。PythonのStandard Libraryを見直し、NumPy配列について理解し、Pythonの組み込みツールの使い方を練習します。ここで学ぶ内容が、後続の章の土台になります。
チャプターを開始
2

コードの計測とプロファイリング

この章では、異なるコーディング手法間で実行時間を収集・比較する方法を学びます。line_profilerやmemory_profilerパッケージを使ってコードベースをプロファイリングし、ボトルネックを見つける練習をします。続いて、学んだことを活かして、これらのボトルネックを効率的なPythonコードに置き換えていきます。
効率的なPythonコードの書き方
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