PyQで学べるライブラリー一覧

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ライブラリー一覧（2022年08月22日 作成）

番号	ライブラリー	クエスト数
1	IPython	1
2	argparse	5
3	bs4	1
4	calendar	1
5	collections	14
6	csv	5
7	dataclasses	1
8	datetime	33
9	decimal	1
10	django	22
11	doctest	1
12	enum	2
13	flask	5
14	fractions	1
15	functools	3
16	glob	2
17	heapq	1
18	io	1
19	ipywidgets	3
20	itertools	17
21	janome	3
22	japanmap	1
23	json	8
24	logging	3
25	math	17
26	matplotlib	61
27	mip	15
28	more_itertools	6
29	networkx	16
30	numpy	75
31	operator	1
32	ortoolpy	4
33	ortools	2
34	os	32
35	pandas	160
36	pathlib	4
37	patsy	1
38	pickle	1
39	pprint	2
40	pulp	2
41	pytest	4
42	random	28
43	re	9
44	requests	3
45	scipy	9
46	scrapy	1
47	shutil	1
48	simpy	5
49	sklearn	34
50	snapshottest	1
51	statistics	2
52	streamlit	1
53	string	2
54	subprocess	2
55	sys	28
56	tempfile	1
57	time	7
58	timeit	3
59	typing	2
60	unittest	6
61	zipfile	1

クエスト別ライブラリー一覧

番号	ライブラリー	クエスト
1	IPython	pandasのクエリ処理をbotにさせよう
2	argparse	ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
3	argparse	argparseでスクリプトに引数を渡す方法を学ぼう
4	argparse	学んだことを活かしてスクリプトを良くしよう
5	argparse	使いやすいコマンドを実装しよう
6	argparse	設計を実践！タスク管理ツールを作ろう
7	bs4	BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
8	calendar	calendarライブラリー
9	collections	collectionsライブラリー
10	collections	collectionsライブラリーの便利クラスについて学ぼう
11	collections	データ構造（キュー）
12	collections	データ構造（素集合：UnionFind）
13	collections	関数の再帰をしてみよう
14	collections	特徴量（Bag of Words）を計算しよう
15	collections	対象とする単語を決めよう
16	collections	問題解決とは
17	collections	論理とは
18	collections	クロスサムを解こう
19	collections	簡単な待ち行列
20	collections	簡単な待ち行列の完成
21	collections	観測統計量を使った待ち行列
22	collections	collectionsを学ぼう
23	csv	ファイルを役割ごとに分割しよう
24	csv	クラスの使いどころを学ぼう
25	csv	チャレンジ！ファイル読み込みと日時処理
26	csv	メモ帳アプリを作ろう
27	csv	BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
28	dataclasses	dataclassesライブラリー
29	datetime	datetimeモジュールの基本
30	datetime	学習状況のデータを読み込んで集計しよう
31	datetime	演習 - 家計簿を読み込んで食費を集計しよう
32	datetime	料理ごとに食べた回数を集計しよう
33	datetime	演習 - 運動の記録を集計しよう
34	datetime	勤務時間を集計して、給与明細を出力しよう
35	datetime	演習 - レンタサイクルのレンタルの詳細を出力しよう
36	datetime	datetimeモジュール
37	datetime	Pythonの構文エラーを修正する
38	datetime	モックの効果的な使い方を学ぼう
39	datetime	ユニットテストを書く総合問題
40	datetime	複数のテスト
41	datetime	チャレンジ！ファイル読み込みと日時処理
42	datetime	チャレンジ！ファイル読み込みと集計処理
43	datetime	チャレンジ！西暦を和暦に変換する関数を書こう
44	datetime	チャレンジ！そこそこ複雑な注文集計処理を作る演習
45	datetime	メモ帳アプリを作ろう
46	datetime	Djangoを使って簡単なデータ操作をするAPIを作ってみよう
47	datetime	CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
48	datetime	APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
49	datetime	BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
50	datetime	Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
51	datetime	PythonでAPIを呼び出す方法を学ぼう
52	datetime	いろいろなグラフを描画しよう
53	datetime	時系列データの読込を学ぼう
54	datetime	botをDjango上で動かそう
55	datetime	「乗りログ」を作ろう
56	datetime	現在の日付、時刻を取得しよう
57	datetime	日時の作成
58	datetime	日時を文字列に変換する方法を学ぼう
59	datetime	文字列を日時に変換する方法を学ぼう
60	datetime	日時の差分(何日前、何日後)を計算しよう
61	datetime	いろいろなグラフを描画
62	decimal	数字リテラルと数字のクラス
63	django	Djangoを動かそう
64	django	Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
65	django	Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
66	django	Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
67	django	Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
68	django	Djangoでゲストブックを作ろう
69	django	新しいViewを追加しよう
70	django	イチからの画面開発
71	django	ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう
72	django	Djangoでのテストの書き方を学ぼう
73	django	Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう
74	django	ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう
75	django	セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう
76	django	カートの内容表示、カートからの削除
77	django	セッションのテストの書き方
78	django	簡単なECサイトを作る演習
79	django	Djangoを使って簡単なデータ操作をするAPIを作ってみよう
80	django	CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
81	django	APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
82	django	Webアプリケーション作成実践〜チケット販売サイトを作ろう
83	django	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
84	django	botをDjango上で動かそう
85	doctest	doctestを学ぼう
86	enum	enumライブラリー
87	enum	enumを学ぼう
88	flask	FlaskでWebアプリケーションの動作を学ぼう
89	flask	画面で入力したデータを渡す方法を学ぼう
90	flask	サイコロアプリを作ろう
91	flask	メモ帳アプリを作ろう
92	flask	「乗りログ」を作ろう
93	fractions	数字リテラルと数字のクラス
94	functools	動的最適化をしてみよう
95	functools	貪欲法を作ってみよう
96	functools	AICを使って変数選択をしよう
97	glob	Pythonの構文エラーを修正する
98	glob	Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
99	heapq	データ構造（ヒープ）
100	io	BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
101	ipywidgets	関数の入力をインタラクティブにしよう（スライダーとチェックボックス）
102	ipywidgets	テキストボックスとドロップダウン
103	ipywidgets	インタラクティブにグラフの接線を引こう
104	itertools	標準出力や例外
105	itertools	つなげる系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
106	itertools	繰り返し系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
107	itertools	まとめと複製のitertoolsライブラリーについて学ぼう
108	itertools	組合せ系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
109	itertools	選択系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
110	itertools	参照系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
111	itertools	itertoolsを使って対戦表を組もう
112	itertools	選択系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
113	itertools	直交表を2倍にしよう
114	itertools	pandasチャレンジその8
115	itertools	多重仮説検定
116	itertools	カードの色が一致する確率
117	itertools	男の子が2人いる確率
118	itertools	最小カット問題
119	itertools	勤務スケジューリングとは
120	itertools	itertoolsを学ぼう
121	janome	単語に分解しよう
122	janome	特徴量（Bag of Words）を計算しよう
123	janome	対象とする単語を決めよう
124	japanmap	県を4色に塗り分けよう
125	json	JSONとpickleの使い方
126	json	設計を実践！タスク管理ツールを作ろう
127	json	Djangoを使って簡単なデータ操作をするAPIを作ってみよう
128	json	CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
129	json	APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
130	json	PythonでJSONを扱う方法を学ぼう
131	json	PythonでAPIを呼び出す方法を学ぼう
132	json	「乗りログ」を作ろう
133	logging	ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
134	logging	loggingでプログラムのログを出力する方法を学ぼう
135	logging	学んだことを活かしてスクリプトを良くしよう
136	math	モジュールの使い方
137	math	Flake8の演習
138	math	数字リテラルと数字のクラス
139	math	mathライブラリー（定数）
140	math	mathライブラリー（判定関数）
141	math	mathライブラリー（指数・対数関数）
142	math	mathライブラリー（三角関数）
143	math	mathライブラリー（切上げ、切捨て）
144	math	関数の再帰をしてみよう
145	math	逆関数を考えよう
146	math	配列の要素ごとに演算するユニバーサル関数を学ぼう
147	math	統計の基礎の確認
148	math	区間推定
149	math	推定のおさらい
150	math	データに基づく仮説検定
151	math	両側検定と片側検定
152	math	AICを使って変数選択をしよう
153	matplotlib	Jupyter Notebookのグラフ描画とマジックコマンド
154	matplotlib	matplotlibとは
155	matplotlib	描画オブジェクトとサブプロット
156	matplotlib	グラフの設定
157	matplotlib	折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ
158	matplotlib	散布図、ヒストグラム、箱ひげ図
159	matplotlib	グラフの加工
160	matplotlib	テキストボックスとドロップダウン
161	matplotlib	インタラクティブにグラフの接線を引こう
162	matplotlib	mathライブラリー（指数・対数関数）
163	matplotlib	mathライブラリー（三角関数）
164	matplotlib	アルゴリズムの評価と計算量
165	matplotlib	データ構造（キュー）
166	matplotlib	データ構造（連結リスト）
167	matplotlib	運動の記録を集計してグラフを描画しよう
168	matplotlib	摂取カロリーの記録を集計してグラフを描画しよう
169	matplotlib	欠損値を含むデータの変換を学ぼう
170	matplotlib	時系列データを処理する方法を学ぼう
171	matplotlib	グラフによる可視化
172	matplotlib	NumPyの便利な関数を知ろう〜集合と相関
173	matplotlib	NumPyでページ重要度を計算してみよう
174	matplotlib	シミュレーションと統計量
175	matplotlib	大数の法則とばらつき
176	matplotlib	統計の基礎の確認
177	matplotlib	母集団と標本
178	matplotlib	サンプリングの確認
179	matplotlib	点推定
180	matplotlib	可視化してしきい値を見つける
181	matplotlib	しきい値が決められないデータの扱い方
182	matplotlib	2次元データをプロット
183	matplotlib	1次方程式を用いた分類
184	matplotlib	ロジスティック回帰とは？
185	matplotlib	ワインの評価を推定してみよう
186	matplotlib	ロジスティック回帰の弱点を知ろう
187	matplotlib	データに特徴を加えて線形分離可能にする方法を学ぼう
188	matplotlib	決定木を使って分類しよう
189	matplotlib	過学習の罠について知ろう
190	matplotlib	SVM（サポートベクターマシン）を使ってみよう
191	matplotlib	クラスタリングを使って顧客を分類しよう
192	matplotlib	主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
193	matplotlib	決定木で良いモデルについて学ぼう
194	matplotlib	モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
195	matplotlib	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
196	matplotlib	アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
197	matplotlib	線形回帰を使って回帰分析してみよう
198	matplotlib	回帰分析の過学習を見てみよう
199	matplotlib	正則化を使って回帰分析しよう
200	matplotlib	回帰のパラメーターの探索しよう
201	matplotlib	非線形回帰を使おう
202	matplotlib	patsyのモデル式を使おう
203	matplotlib	AICを使って変数選択をしよう
204	matplotlib	主成分分析で画像データの次元削減をしよう
205	matplotlib	決定木を使ってデータを分類しよう
206	matplotlib	ランダムフォレストでデータを分類しよう
207	matplotlib	説明変数を改善して住宅価格を予測しよう
208	matplotlib	色々なモデルで住宅価格を予測しよう
209	matplotlib	完全グラフなどの作成
210	matplotlib	散布図を描こう
211	matplotlib	ヒストグラムを描こう
212	matplotlib	DataFrameでのデータ絞り込みを学ぼう
213	matplotlib	pandasでのグラフ描画
214	mip	線形最適化とは
215	mip	モデルと変数を作ろう
216	mip	目的関数と制約条件を設定しよう
217	mip	実行して結果を確認しよう
218	mip	レビューの割当を最適化しよう
219	mip	双対問題とは
220	mip	pandasを使った最適化
221	mip	レビュー割当をpandasで最適化
222	mip	輸送最適化問題を解こう
223	mip	組合せ最適化とは
224	mip	勤務スケジューリングとは
225	mip	マス埋め問題
226	mip	魔方陣を作ろう
227	mip	ナンバープレースを解こう
228	mip	クロスサムを解こう
229	more_itertools	まとめる系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
230	more_itertools	選択系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
231	more_itertools	参照系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
232	more_itertools	関数の再帰をしてみよう
233	more_itertools	グラフの繰り返し
234	more_itertools	勤務スケジューリングとは
235	networkx	グラフとは
236	networkx	グラフの種類ごとの作成
237	networkx	グラフの属性
238	networkx	サイクルなどの作成
239	networkx	完全グラフなどの作成
240	networkx	頂点や辺の削除
241	networkx	グラフの繰り返し
242	networkx	グラフの性質（無向、多重、連結、2部、木グラフなど）
243	networkx	グラフの性質（オイラー閉路、マッチングなど）
244	networkx	グラフの変換（補グラフなど）
245	networkx	グラフの変換（線グラフなど）
246	networkx	グラフの最短路
247	networkx	最小全域木問題
248	networkx	最小カット問題
249	networkx	最小費用流問題
250	networkx	野球選手の守備を決めよう
251	numpy	テキストボックスとドロップダウン
252	numpy	インタラクティブにグラフの接線を引こう
253	numpy	mathライブラリー（指数・対数関数）
254	numpy	mathライブラリー（三角関数）
255	numpy	アルゴリズムの評価と計算量
256	numpy	collectionsライブラリーの便利クラスについて学ぼう
257	numpy	繰り返し系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
258	numpy	色々な問題の答えを二分探索してみよう
259	numpy	幅優先探索で迷路を解こう
260	numpy	深さ優先探索で迷路を解こう
261	numpy	直交表を作ろう
262	numpy	直交表を2倍にしよう
263	numpy	pandasチャレンジその7
264	numpy	pandasチャレンジその8
265	numpy	NumPyを使おう
266	numpy	NumPyのデータ構造の基本〜多次元配列の作成
267	numpy	NumPyで乱数を作ろう
268	numpy	多次元配列の使い方を学ぼう〜参照と代入
269	numpy	次元数が異なる配列の演算を学ぼう〜ブロードキャストとは
270	numpy	ブロードキャストをもっと学ぼう〜次元数が異なる配列の代入や比較
271	numpy	NumPyでセル・オートマトンの計算をしよう
272	numpy	配列の要素ごとに演算するユニバーサル関数を学ぼう
273	numpy	いろいろなユニバーサル関数を見てみよう
274	numpy	ユニバーサル関数以外の関数を見てみよう
275	numpy	NumPyの便利な関数を知ろう〜統計量やソート
276	numpy	NumPyの便利な関数を知ろう〜集合と相関
277	numpy	NumPyで行列計算をしよう
278	numpy	NumPyで商品をレコメンドするプログラムを書いてみよう
279	numpy	NumPyでページ重要度を計算してみよう
280	numpy	シミュレーションと統計量
281	numpy	大数の法則とばらつき
282	numpy	ベイズの定理
283	numpy	統計の基礎の確認
284	numpy	母集団と標本
285	numpy	標本平均の標準誤差
286	numpy	サンプリングの確認
287	numpy	点推定
288	numpy	区間推定
289	numpy	推定のおさらい
290	numpy	データに基づく仮説検定
291	numpy	両側検定と片側検定
292	numpy	2標本の検定
293	numpy	色々な仮説検定
294	numpy	ロジスティック回帰とは？
295	numpy	データに特徴を加えて線形分離可能にする方法を学ぼう
296	numpy	決定木を使って分類しよう
297	numpy	過学習の罠について知ろう
298	numpy	SVM（サポートベクターマシン）を使ってみよう
299	numpy	欠損値に対処しよう
300	numpy	機械学習でマーケティングをしてみよう
301	numpy	文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
302	numpy	手書き文字の画像を認識しよう
303	numpy	プロフィールから年収を判定してみよう
304	numpy	決定木で良いモデルについて学ぼう
305	numpy	モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
306	numpy	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
307	numpy	アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
308	numpy	線形回帰を使って回帰分析してみよう
309	numpy	回帰分析の過学習を見てみよう
310	numpy	回帰のパラメーターの探索しよう
311	numpy	色々な回帰で過学習のなりにくさを確認しよう
312	numpy	patsyのモデル式を使おう
313	numpy	対象とする単語を決めよう
314	numpy	決定木を使ってデータを分類しよう
315	numpy	ランダムフォレストでデータを分類しよう
316	numpy	双対問題とは
317	numpy	輸送最適化問題を解こう
318	numpy	巡回セールスマン問題
319	numpy	配送最適化問題
320	numpy	魔方陣を作ろう
321	numpy	散布図を描こう
322	numpy	ヒストグラムを描こう
323	numpy	NumPyの使い方を学ぼう
324	numpy	pandasの使い方を学ぼう
325	numpy	野球選手の守備を決めよう
326	operator	繰り返し系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
327	ortoolpy	問題解決とは
328	ortoolpy	巡回セールスマン問題
329	ortoolpy	配送最適化問題
330	ortoolpy	県を4色に塗り分けよう
331	ortools	巡回セールスマン問題
332	ortools	配送最適化問題
333	os	Pythonのコーディング規約を学ぶ
334	os	Pythonの構文エラーを修正する
335	os	ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
336	os	キレイなコードの書き方を学ぼう
337	os	ファイルを役割ごとに分割しよう
338	os	設計を実践！タスク管理ツールを作ろう
339	os	os.path.join、exists、isfile、isdirの使い方
340	os	os.listdir、os.walkを使ったファイルの一覧処理
341	os	チャレンジ！そこそこ複雑な注文集計処理を作る演習
342	os	Djangoを動かそう
343	os	Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
344	os	Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
345	os	Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
346	os	Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
347	os	Djangoでゲストブックを作ろう
348	os	新しいViewを追加しよう
349	os	イチからの画面開発
350	os	ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう
351	os	Djangoでのテストの書き方を学ぼう
352	os	Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう
353	os	ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう
354	os	セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう
355	os	カートの内容表示、カートからの削除
356	os	セッションのテストの書き方
357	os	簡単なECサイトを作る演習
358	os	Djangoを使って簡単なデータ操作をするAPIを作ってみよう
359	os	CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
360	os	APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
361	os	Webアプリケーション作成実践〜チケット販売サイトを作ろう
362	os	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
363	os	Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
364	os	botをDjango上で動かそう
365	pandas	複数のテスト
366	pandas	pandasの基本を学ぼう
367	pandas	データを確認しよう
368	pandas	データをクリーニングしよう
369	pandas	列を追加しよう
370	pandas	データを統合しよう
371	pandas	データを集約しよう
372	pandas	グラフを描画しよう
373	pandas	pandasのデータ構造DataFrameの構成要素
374	pandas	演習 - DataFrameの構成要素の取得
375	pandas	演習 - DataFrameの構成要素の変更
376	pandas	行番号・列番号による範囲指定（iloc）
377	pandas	SeriesとIndexを学ぼう
378	pandas	列とインデックスの変換について学ぼう
379	pandas	欠損値を学ぼう
380	pandas	DataFrameとSeriesの属性を学ぼう
381	pandas	pandasでCSVファイルを読み込もう
382	pandas	pandasでCSVファイルに書き込もう
383	pandas	DataFrameの列の簡単な演算
384	pandas	DataFrameの列の更新
385	pandas	DataFrameへの列の追加
386	pandas	データの確認
387	pandas	データのソート
388	pandas	データの統計量
389	pandas	データの集約
390	pandas	条件による絞り込み
391	pandas	シンプルな書き方による絞り込み
392	pandas	条件の否定や複数条件による絞り込み
393	pandas	queryメソッドによる絞り込み
394	pandas	データを置換しよう
395	pandas	列や行に関数を適用しよう
396	pandas	文字列処理を簡潔にしよう
397	pandas	よくある計算をしてみよう
398	pandas	for文で1行ずつ処理しよう
399	pandas	グループ化でできることを知ろう
400	pandas	グループ化して集約しよう
401	pandas	グループ化して変換しよう
402	pandas	グループ化して抽出しよう
403	pandas	柔軟なグループ化をしよう
404	pandas	pandasでグラフを描画しよう
405	pandas	いろいろなグラフを描画しよう
406	pandas	顧客ごとの契約実績のサマリーを作成しよう
407	pandas	勉強会グループごとのイベント開催実績のサマリーを作成しよう
408	pandas	運動の記録を集計してグラフを描画しよう
409	pandas	摂取カロリーの記録を集計してグラフを描画しよう
410	pandas	製品のレビュー評価ランキングを作ろう
411	pandas	読書記録のランキングを作ろう
412	pandas	pandasで役に立つデータのサマリの確認方法を学ぼう
413	pandas	pandasでグラフを描画してデータの概要を確かめよう
414	pandas	DataFrameを加工しよう〜連結編
415	pandas	DataFrameを加工しよう〜結合編
416	pandas	pandasでのクロス集計を学ぼう
417	pandas	pandasで欠損値を扱う方法を学ぼう
418	pandas	欠損値を含むデータの削除を学ぼう
419	pandas	欠損値を含むデータの変換を学ぼう
420	pandas	pandasで日付時刻型データを扱う方法を学ぼう
421	pandas	時系列データの読込を学ぼう
422	pandas	時系列データを処理する方法を学ぼう
423	pandas	pandasでデータの読み込んで欠損値処理をしよう
424	pandas	pandasでのデータ読込・欠損値の演習〜売上データの報告書作成の確認演習
425	pandas	数学の成績をExcelから読み込もう
426	pandas	再試験の生徒の抽出
427	pandas	グラフによる可視化
428	pandas	pandasのクエリ処理をbotにさせよう
429	pandas	直交表を作ろう
430	pandas	直交表を2倍にしよう
431	pandas	pandasチャレンジその1
432	pandas	pandasチャレンジその2
433	pandas	pandasチャレンジその3
434	pandas	pandasチャレンジその4
435	pandas	pandasチャレンジその5
436	pandas	pandasチャレンジその6
437	pandas	pandasチャレンジその7
438	pandas	pandasチャレンジその8
439	pandas	pandasチャレンジその9
440	pandas	pandasチャレンジその10
441	pandas	シミュレーションと統計量
442	pandas	母集団と標本
443	pandas	サンプリングの確認
444	pandas	点推定
445	pandas	機械学習の基本をif文から学ぼう
446	pandas	しきい値を見つけよう
447	pandas	可視化してしきい値を見つける
448	pandas	しきい値が決められないデータの扱い方
449	pandas	2次元のデータから分類
450	pandas	2次元データをプロット
451	pandas	1次方程式を用いた分類
452	pandas	ロジスティック回帰とは？
453	pandas	ワインの評価を推定してみよう
454	pandas	ロジスティック回帰の弱点を知ろう
455	pandas	データに特徴を加えて線形分離可能にする方法を学ぼう
456	pandas	決定木を使って分類しよう
457	pandas	過学習の罠について知ろう
458	pandas	SVM（サポートベクターマシン）を使ってみよう
459	pandas	欠損値に対処しよう
460	pandas	カテゴリデータを処理しよう
461	pandas	機械学習でマーケティングをしてみよう
462	pandas	文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
463	pandas	手書き文字の画像を認識しよう
464	pandas	プロフィールから年収を判定してみよう
465	pandas	クラスタリングを使って顧客を分類しよう
466	pandas	主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
467	pandas	決定木で良いモデルについて学ぼう
468	pandas	モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
469	pandas	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
470	pandas	アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
471	pandas	線形回帰を使って回帰分析してみよう
472	pandas	回帰分析の過学習を見てみよう
473	pandas	正則化を使って回帰分析しよう
474	pandas	回帰のパラメーターの探索しよう
475	pandas	非線形回帰を使おう
476	pandas	patsyのモデル式を使おう
477	pandas	AICを使って変数選択をしよう
478	pandas	特徴量（Bag of Words）を計算しよう
479	pandas	対象とする単語を決めよう
480	pandas	クラスタリングで顧客の分類をしよう
481	pandas	主成分分析で画像データの次元削減をしよう
482	pandas	決定木を使ってデータを分類しよう
483	pandas	ランダムフォレストでデータを分類しよう
484	pandas	説明変数を改善して住宅価格を予測しよう
485	pandas	色々なモデルで住宅価格を予測しよう
486	pandas	ド・モルガンの法則
487	pandas	pandasを使った最適化
488	pandas	レビュー割当をpandasで最適化
489	pandas	輸送最適化問題を解こう
490	pandas	組合せ最適化とは
491	pandas	勤務スケジューリングとは
492	pandas	マス埋め問題
493	pandas	魔方陣を作ろう
494	pandas	ナンバープレースを解こう
495	pandas	クロスサムを解こう
496	pandas	pandasでExcelファイルを読み込もう
497	pandas	散布図を描こう
498	pandas	ヒストグラムを描こう
499	pandas	pandasの使い方を学ぼう
500	pandas	県を4色に塗り分けよう
501	pandas	表形式のデータを前処理しよう
502	pandas	複数のDataFrameを結合しよう
503	pandas	データを可視化してみましょう
504	pandas	はじめてのpandas
505	pandas	pandasでのデータ集計を学ぼう
506	pandas	DataFrameでのデータ絞り込みを学ぼう
507	pandas	簡単なデータ処理でpandasの基本を確かめよう
508	pandas	pandasのデータ構造Series（シリーズ）を学ぼう
509	pandas	pandasのデータ構造DataFrameを学ぼう
510	pandas	DataFrameの使い方を振り返ろう
511	pandas	DataFrameのデータを行単位で参照しよう
512	pandas	DataFrameのデータ参照を振り返ろう
513	pandas	pandasでCSVファイルを読み込む方法を学ぼう
514	pandas	DataFrameをCSV形式で出力する方法を学ぼう
515	pandas	DataFrameをJSON形式で出力する方法を学ぼう
516	pandas	DataFrameの列データの追加と演算について学ぼう
517	pandas	DataFrameの列データの追加と演算を振り返ろう
518	pandas	DataFrameのデータを絞り込むフィルタリングについて学ぼう
519	pandas	DataFrameのデータ絞り込みを振り返ろう
520	pandas	Seriesで文字列を一括処理する方法を学ぼう
521	pandas	Seriesで文字列を一括処理する方法を振り返ろう
522	pandas	pandasによるデータ処理の基本を確かめよう
523	pandas	pandasでのグラフ描画
524	pandas	いろいろなグラフを描画
525	pathlib	pathlibモジュールを使ってみよう
526	pathlib	ディレクトリーの作成と削除
527	pathlib	チャレンジ！ファイル読み込みと日時処理
528	pathlib	pathlibを学ぼう
529	patsy	patsyのモデル式を使おう
530	pickle	Jupyter Notebookのグラフ描画とマジックコマンド
531	pprint	問題解決とは
532	pprint	食事の献立を決めよう
533	pulp	県を4色に塗り分けよう
534	pulp	食事の献立を決めよう
535	pytest	パッケージのpytest
536	pytest	pytestを使いこなそう
537	pytest	標準出力や例外
538	pytest	複数のテスト
539	random	ランダムに1人を選ぼう
540	random	ビンゴを作ろう
541	random	実践 - おみくじを作ろう
542	random	大吉がでるまで引く
543	random	学習状況のデータを読み込んで集計しよう
544	random	演習 - 家計簿を読み込んで食費を集計しよう
545	random	料理ごとに食べた回数を集計しよう
546	random	演習 - 運動の記録を集計しよう
547	random	勤務時間を集計して、給与明細を出力しよう
548	random	演習 - レンタサイクルのレンタルの詳細を出力しよう
549	random	関数を使ってみよう
550	random	argparseでスクリプトに引数を渡す方法を学ぼう
551	random	チャレンジ！ファイル読み込みと日時処理
552	random	オブジェクト指向演習〜自動販売機の制御プログラム〜
553	random	サイコロアプリを作ろう
554	random	Djangoを動かそう
555	random	Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
556	random	Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
557	random	Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
558	random	Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
559	random	Webアプリケーション作成実践〜チケット販売サイトを作ろう
560	random	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
561	random	Jupyter Notebookでのモジュールの使い方を学ぼう
562	random	ロボットの動かし方を変えよう
563	random	簡単な待ち行列
564	random	簡単な待ち行列の完成
565	random	観測統計量を使った待ち行列
566	random	botをDjango上で動かそう
567	re	ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
568	re	キレイなコードの書き方を学ぼう
569	re	ファイルを役割ごとに分割しよう
570	re	正規表現の基礎
571	re	正規表現の演習
572	re	チャレンジ！そこそこ複雑な注文集計処理を作る演習
573	re	選択系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
574	re	ナンバープレースを解こう
575	re	クロスサムを解こう
576	requests	スクレイピングの初めの一歩〜Webコンテンツを取得しよう
577	requests	BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
578	requests	PythonでAPIを呼び出す方法を学ぼう
579	scipy	シミュレーションと統計量
580	scipy	点推定
581	scipy	区間推定
582	scipy	推定のおさらい
583	scipy	データに基づく仮説検定
584	scipy	両側検定と片側検定
585	scipy	2標本の検定
586	scipy	多重仮説検定
587	scipy	色々な仮説検定
588	scrapy	Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
589	shutil	shutilライブラリー
590	simpy	simpyでロボットを動かそう
591	simpy	ロボットの動かし方を変えよう
592	simpy	簡単な待ち行列
593	simpy	簡単な待ち行列の完成
594	simpy	観測統計量を使った待ち行列
595	sklearn	機械学習ライブラリーscikit-learnを使ってみよう
596	sklearn	ロジスティック回帰とは？
597	sklearn	ワインの評価を推定してみよう
598	sklearn	ロジスティック回帰の弱点を知ろう
599	sklearn	データに特徴を加えて線形分離可能にする方法を学ぼう
600	sklearn	決定木を使って分類しよう
601	sklearn	過学習の罠について知ろう
602	sklearn	SVM（サポートベクターマシン）を使ってみよう
603	sklearn	欠損値に対処しよう
604	sklearn	カテゴリデータを処理しよう
605	sklearn	機械学習でマーケティングをしてみよう
606	sklearn	文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
607	sklearn	手書き文字の画像を認識しよう
608	sklearn	プロフィールから年収を判定してみよう
609	sklearn	クラスタリングを使って顧客を分類しよう
610	sklearn	主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
611	sklearn	決定木で良いモデルについて学ぼう
612	sklearn	モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
613	sklearn	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
614	sklearn	アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
615	sklearn	線形回帰を使って回帰分析してみよう
616	sklearn	回帰分析の過学習を見てみよう
617	sklearn	正則化を使って回帰分析しよう
618	sklearn	回帰のパラメーターの探索しよう
619	sklearn	非線形回帰を使おう
620	sklearn	色々な回帰で過学習のなりにくさを確認しよう
621	sklearn	patsyのモデル式を使おう
622	sklearn	AICを使って変数選択をしよう
623	sklearn	対象とする単語を決めよう
624	sklearn	クラスタリングで顧客の分類をしよう
625	sklearn	主成分分析で画像データの次元削減をしよう
626	sklearn	決定木を使ってデータを分類しよう
627	sklearn	ランダムフォレストでデータを分類しよう
628	sklearn	色々なモデルで住宅価格を予測しよう
629	snapshottest	標準出力や例外
630	statistics	簡単な待ち行列の完成
631	statistics	観測統計量を使った待ち行列
632	streamlit	Streamlitのグラフ
633	string	argparseでスクリプトに引数を渡す方法を学ぼう
634	string	secretsライブラリー
635	subprocess	shutilライブラリー
636	subprocess	zipfileライブラリー
637	sys	Pythonのコーディング規約を学ぶ
638	sys	Pythonの構文エラーを修正する
639	sys	Djangoを動かそう
640	sys	Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
641	sys	Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
642	sys	Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
643	sys	Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
644	sys	Djangoでゲストブックを作ろう
645	sys	新しいViewを追加しよう
646	sys	イチからの画面開発
647	sys	ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう
648	sys	Djangoでのテストの書き方を学ぼう
649	sys	Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう
650	sys	ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう
651	sys	セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう
652	sys	カートの内容表示、カートからの削除
653	sys	セッションのテストの書き方
654	sys	簡単なECサイトを作る演習
655	sys	Djangoを使って簡単なデータ操作をするAPIを作ってみよう
656	sys	CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
657	sys	APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
658	sys	Webアプリケーション作成実践〜チケット販売サイトを作ろう
659	sys	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
660	sys	数字リテラルと数字のクラス
661	sys	mathライブラリー（定数）
662	sys	選択系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
663	sys	グラフの変換（補グラフなど）
664	sys	botをDjango上で動かそう
665	tempfile	ユニットテストを書く総合問題
666	time	学習状況のデータを読み込んで集計しよう
667	time	演習 - 家計簿を読み込んで食費を集計しよう
668	time	料理ごとに食べた回数を集計しよう
669	time	演習 - 運動の記録を集計しよう
670	time	勤務時間を集計して、給与明細を出力しよう
671	time	演習 - レンタサイクルのレンタルの詳細を出力しよう
672	time	スクレイピングの初めの一歩〜Webコンテンツを取得しよう
673	timeit	timeitライブラリー
674	timeit	データ構造（キュー）
675	timeit	データ構造（連結リスト）
676	typing	typingライブラリーのクラスについて学ぼう
677	typing	イテラブル、イテレーター、ジェネレーターについて学ぼう
678	unittest	unittestで単体テストを作る演習
679	unittest	ユニットテストの復習と書き方のコツ
680	unittest	いろいろなassertを使いこなそう
681	unittest	モックの効果的な使い方を学ぼう
682	unittest	テストをどこまで書くか。カバレッジを学ぶ。
683	unittest	ユニットテストを書く総合問題
684	zipfile	zipfileライブラリー

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