データ サイエンティストのための CS の基礎: 抽象化、精度、宣言型 SQL、および堅牢なデータ システムを構築するための自己学習に関する 5 つの CS50 レッスン。

Flask の基本的な Web 概念 (テンプレート、ルーティング、セッション、検証) を学習して、スクリプトをスケーラブルで保守しやすいデータ アプリに変換できるようにします。

データ サイエンティストにとっての Web の仕組み: API をデバッグし、転送を高速化し、サイトを確実にスクレイピングするための TCP/IP、DNS、ポート、HTTP コード。

脆弱な Python ループをより高速で安全なクエリに置き換えるための SQL の基本原則 (堅牢な取り込み、正規化、インデックス、インジェクション防止パターン) を学習します。

AI の実際の仕組みを、Harvard CS50x 2025 で解説: データ サイエンティスト向けの意思決定ツリー、LLM、プロンプト、RL に関する 5 つの実践的なレッスン。

データ作業に関する CS50 Python の 5 つのレッスン (抽象化、反復、動的型付けの落とし穴、クリーンな構文、信頼性の高いパイプラインのための try/except) を学習します。

データ サイエンティスト向けのデータ構造 (配列、リンク リスト、BST、ハッシュ テーブル) を学習します。これらのトレードオフにより、パイプラインが高速化され、メモリ効率が向上します。

CS50 から、データ サイエンティスト向けにメモリの仕組み (文字列、等価性、ビューとコピー、ヒープとスタック、リーク、バッファ オーバーフロー) について学習します。

コンパイル、メモリ モデル、文字列、実際のデバッグ、信頼性の高いパイプラインの終了コードなど、5 つの CS50 低レベル レッスンを使用して、データ サイエンスのバグを修正します。