30日間のPython：初心者のためのコーディング -(2026)

このコースは、Azure上でプロダクションレベルのLLMアプリケーションを設計・デプロイしてきた実務経験に基づいて構築されています。 単なる簡易的な例題や個別のノートブックに焦点を当てるのではなく、実験段階から実際のシステムへと移行する際に直面する具体的な課題（データの取り込み、ベクトルストレージ、サービスオーケストレーション、クラウドデプロイ、セキュリティなど）を詳しく解説します。 コース全体を通して、複雑なAzureサービスを明確で実践的なステップに分解し、各アーキテクチャの決定理由を説明しながら、スケーラブルなシステムの中で各コンポーネントがどのように連携するかを示します。受講者は、LangChainベースの完全なアプリケーションを構築、デバッグ、デプロイするプロセスを通じて、インフラおよびアプリケーションレベルの現実的な問題を解決する自信を深めることができます。

「Mastering Model Context Protocol (MCP)」は、開発者が実用的で安全、かつ本番環境に対応したAIバックエンドを構築できるよう設計された、エンジニアリング重視の実践的なコースです。 LLMの統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する何千人もの受講生の混乱を解消してきた経験から、最も一般的な課題を解決するためにこのコースを作成しました。 「LLMが安全に呼び出せる、信頼性の高いバックエンドを構築するにはどうすればよいか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すべきか？」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか？」 「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すべきか？」 本コースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全にセキュアでDocker化されたシステムのデプロイまで、ステップバイステップでガイドします。 すべてのレッスンはハンズオン形式で、複雑さを取り除き、モダンなAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを習得できるように設計されています。 曖昧なチュートリアルに不満を感じており、MCPについて明確で具体的、かつエンジニアリングレベルの理解を深めたいと考えているなら、このコースはまさにあなたのためのものです。

このコースでは、LangChainフレームワークを使用して、高度なRAGシステムの設計、構築、評価方法を学びます。LCEL、Runnables、高度な検索技術、チャンク分割戦略、クロスエンコーダーによるリランキング、エージェント型RAG、ツール呼び出し、SQL連携、そしてNeMo Guardrailsを用いた安全性確保の技術を習得します。また、LangFuse、React、FastAPI、Dockerを使用して、フルスタックAIチャットボットのトレース、デバッグ、デプロイ方法についても学びます。

このコースで学べること 「LangGraph in Action」へようこそ。本コースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイを習得するための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、かつ本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基礎からフルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを具現化するために必要なスキルを身につけることができます。 コースのハイライト 状態ベースの設計：LangGraphの核心であるノードとエッジの概念を深く掘り下げ、構造化されメンテナンス性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理：チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探索し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー：ヒューマン・イン・ザ・ループ（human-in-the-loop）システムの構築、並列実行の実装、そしてマルチエージェントパターンの習得を目指します。 本番対応の開発：非同期操作やサブグラフについて学び、FastAPIとDockerを使用してフルスタックアプリケーションを作成します。 コースを終える頃には、強力な理論的理解だけでなく、オープンソースツールのみを使用して、あらゆる場所にAIエージェントをデプロイするための実践的なスキルが身についているはずです。時代の先端を行きたい開発者の方も、AIツールキットを拡張したい経験豊富なエンジニアの方も、このコースは急速に成長するAIエージェントの分野に必要な力を提供します。 実社会のアプリケーションでAIエージェントの採用が進む中、このコースは、実用的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイするための準備を整えます。さあ、一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう！

このコースでは、Pythonプログラミングの完全な入門を提供します。基礎の基礎から始めて、徐々により高度なスクリプトの作成や実世界のコーディング課題の解決まで進んでいきます。段階的な説明、実践的な演習、プロジェクトを通じて、このコースはコーディングの旅を始めたい方やPythonの基礎を固めたい方に最適です。

このプロセスは＆quot; Pythonクイックスタート - 仕事に直接書くPython - Ruby Paper（2023/04）＆quot;本で進む作者の直講です。 本コースでは、非専攻者も実生活あるいは業務でプログラミングを活用できるように、習得しやすいと知られているPythonの基本と活用を学ぶ過程です。 文法中心ではなく、実際のビジネスケースを通じてPythonプログラムを習得し、HRや財務を含むさまざまなビジネスプロセスを自動化することで、業務の効率性と信頼性を高めることができます。

Pythonを初めて学んでも、このレッスンでは専門家レベルのコードを読んで書くことができます！

微積分に対する深い理解と直感を身につけましょう。問題を解き、アルゴリズムを手計算とPythonで実装しましょう。

FastAPIで現代的なバックエンドAPIを構築する完全ガイド！ 🚀 この講座はFastAPIの基礎からPydanticデータ検証、SQLAlchemyを利用したDB連携とAlembicマイグレーションまで体系的に扱います。 実践ToDoプロジェクトを通してJWT認証/認可セキュリティを実装し、非同期処理と性能最適化まで体験してみてください。最後にDockerコンテナ化とAWSデプロイ実習を通じて、この講座一つだけで実務にすぐに投入できるバックエンド開発者として成長できます！

積分学における理論、数値近似、直感、および視覚化。数学プログラミングスキルを向上させましょう。

カナダ国立大学教授の特講で行われた講義。 Python、コーデュー、スクラッチプログラミング入門/基礎と実戦活用をすべて込めました。 講義を修了したら、コードスプリントのグローバル修了証を受け取ってください。

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

データ分析といえば、なんだか途方もなく聞こえますが、実は仮説を立ててデータをもとにこれを検証する過程です。私が構築した仮説を検証するためにどのデータをどのように分析する必要があるかは、Pythonを活用して学ぶことができます。

本当のコーディングについて何も知らない方+正しくプログラミングの基本を固めたい方のための講義！ プログラミング基本機、開発者のマインドなど様々な部分をまんべんなく調べてみましょう！

課金なしで始めるGEMINI CLIバイブコーディングで自分だけのデータ分析ポートフォリオを作る データ収集、分析、レポート、ダッシュボード作成で業務自動化 データ収集が初めてでも、原理とプロンプト作成方法、VSCodeの使い方を身につければ、データアナリストのようにデータ収集、分析、可視化、レポート、ダッシュボード作成などができます。 GEMINI CLIとVSCodeで学ぶPythonデータ収集から分析レポート作成まで 失敗しないデータ収集と分析のためのプロンプト作成とエラー解決方法

ドアと出身の現業開発者が就職するために勉強した方法そのまま説明する基礎DFS講義です。この講義を聞くと、ペクジュン基準でシルバーグレードのDFS問題を一人で解決できるようになります。

ネイバーショッピング、クパンパートナーズなどお金を稼ぐデジタルマーケティングは着実さも必要ですが、科学的な分析と自動化で簡単かつ効果的にアプローチしてください。人気商品、キーワード、ブログ、ショッピング情報を収集して分析するプログラムを作成するための重要な法律をお知らせします。

ChatGPT APIで30分で多言語翻訳ウェブフルスタックを開発し、人工知能を全く知らなくてもプロダクトに最新の人工知能（ChatGPT API）を導入してみましょう！

Pythonの代表的なWebフレームワークdjangoを使ってPinterest特有のカード型レイアウトデザインを模したWebサービスを実装してみます。

このレッスンでは、カーネルプログラミングとPyTorchモジュールの開発方法を学ぶことができます。学習した知識を活用して、モデルをより迅速に開発できます。

QMLは、Qtが提供するUIを作成するプログラミングインタプリタ言語です。 JSONに似ており、JavaScriptを使用できます。 QMLとPythonを組み合わせることで、モダンな高度なUIを簡単に開発できます。

requirements.txt管理で苦労した経験、皆さんありますよね？😅 今度は最新のPoetry 2.xで依存関係の問題をスッキリ解決してみましょう。この講義はFastAPI実戦プロジェクトを最初から最後まで作りながら進めます。開発環境はもちろん、CI/CD、Docker配布まで実務ワークフローをそのまま盛り込みました。 環境設定の悩みは減らして、専門家らしいPython開発力を身につけてみましょう！👍

コーディングテスト [ ALL IN ONE ] ✔️ 講義の一つで終わる