更新履歴　2019-07-24

2019年7月24日分のPyQの更新内容です。

問題追加

• ランク 標準ライブラリー を追加しました。

  • re（正規表現） 、 os を標準ライブラリーランクに移動しました。

• パート pandasのデータ可視化 を追加しました。

• 問題 文字列の結合方法4問目:print関数で文字列と数値を同時に表示しよう を追加しました。

問題修正

解説が少ない問題の解説の追加、ソースコードの見直し、不具合修正を行いました。

以下のクエストのソースコードのバージョンを変更しました。

• チュートリアル

• PyQサポートについて

• プログラミングとは何か？を学ぼう

• print関数の使い方とよくあるエラー

• 変数への代入と利用

• 文字列の結合方法

• 文字列と変数を使ったプログラムを書く演習

• 四則演算と剰余の使い方

• 変数を利用した計算

• if文の基本

• 数値の計算、if文を使ったプログラムの演習

• 辞書の作り方と、基本的な使い方

• 辞書の値の削除方法

• 辞書にキーが存在するかを判定しよう

• 辞書のキーの一覧、値の一覧を取得しよう

• 辞書を使って文房具の利用状況を確認

• 辞書を使った集計プログラムを写経しよう

• in演算子の使い方

• リストとfor文、辞書を応用して集計しよう

• for文とif文を組み合わせた高度な集計

• for文とif文を組み合わせたプログラムの演習

• ファイルの読み込み方法を学ぼう

• 文字列.splitを使った文字列の分割方法

• 読み込んだファイルの値をif文で判定しよう

• 現在の日付、時刻を取得しよう

• 日時をファイルへ出力しよう

• print()、変数の総合演習

• ファイル読み込み、for文、if文と辞書を応用した集計の総合演習

• おみくじを作ろう

• 他のPythonファイルからのimport

• タプルの使い方を学ぼう

• タプルを辞書のキーとして使おう

• 文字列のフォーマット処理で文字を整形して表示しよう

• 文字列のメソッドやフォーマットを使う演習

• チャレンジ！売上データを集計しよう

• 文字列の主なメソッド

• 関数を作ろう

• ループ用の関数や条件や比較

• モジュールの使い方

• setを使った集合演算を学ぼう〜和・積・差

• setを使った集合演算を学ぼう〜対称差・部分集合の判定

• デコレーターの使い方を学ぼう

• 初めての例外処理

• unittestで簡単なテストを作る演習

• Pythonのコーディング規約を学ぶ

• テストをどこまで書くか。カバレッジを学ぶ。

• ユニットテストを書く総合問題

• os.path.join、exists、isfile、isdirの使い方

• os.listdir、os.walkを使ったファイルの一覧処理

• osモジュールを応用したファイル走査

• SQLAlchemyでDBプログラミング〜SELECT編

• SQLAlchemyでDBプログラミング〜トランザクション処理

• Djangoを動かそう

• Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう

• Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう

• Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装

• Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装

• Djangoでゲストブックを作ろう

• 新しいViewを追加しよう

• イチからの画面開発

• ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう

• Djangoでのテストの書き方を学ぼう

• ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう

• セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう

• セッションのテストの書き方

• Djangoを使って簡単なデータ操作をするAPIを作ってみよう

• CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう

• APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう

• Webアプリケーション作成実践〜チケットBPに複雑な機能を追加しよう

• Jupyter Notebookの基本操作を学ぼう

• Jupyter Notebookでのモジュールの使い方を学ぼう

• Jupyter Notebookのメニューの使い方を学ぼう

• グラフの加工

• はじめてのpandas

• pandasでのデータ集計を学ぼう

• pandasでCSVファイルを読み込む方法を学ぼう

• DataFrameをCSV形式で出力する方法を学ぼう

• DataFrameをJSON形式で出力する方法を学ぼう

• DataFrameの列データの追加と演算について学ぼう

• DataFrameのデータを絞り込むフィルタリングについて学ぼう

• pandasによるデータ処理の基本を確かめよう

• pandasでグラフを描画してデータの概要を確かめよう

• 時系列データを処理する方法を学ぼう

• NumPyのデータ構造の基本〜多次元配列の作成

• しきい値が決められないデータの扱い方

• 機械学習ライブラリーscikit-learnを使ってみよう

• SVM（サポートベクターマシン）を使ってみよう

• 欠損値に対処しよう

• 文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう

• クラスタリングを使って顧客を分類しよう

• 主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう

• ハイパーパラメーターをチューニングしよう〜クロスバリデーション

• アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう

• 回帰のパラメーターの探索しよう

• 主成分分析で画像データの次元削減をしよう

• ランダムフォレストでデータを分類しよう

• Flaskで機械学習Webアプリを作ろう

• モデルと変数を作ろう

• 生まれ年の干支を求めよう

• botを作ろう

• botをDjango上で動かそう

• スタックを実装しよう

• キューを実装しよう

• pandasでExcelファイルを読み込もう

• 散布図を描こう

• ヒストグラムを描こう

• 「乗りログ」を作ろう

• 表形式のデータを前処理しよう

• 複数のDataFrameを結合しよう

コース

• コース 標準ライブラリーコース を追加しました。

• コース プログラマー向けPython文法（旧） を一覧から削除しました。

当コンテンツの知的財産権は株式会社ビープラウドに所属します。詳しくは利用規約をご確認ください。