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(2019年03月27日 作成)
番号 ライブラリー クエスト数
1 argparse 5
2 bs4 1
3 collections 10
4 csv 5
5 datetime 22
6 decimal 1
7 django 22
8 doctest 1
9 dual 1
10 enum 1
11 flask 5
12 fractions 1
13 functools 3
14 glob 2
15 heapq 1
16 io 1
17 itertools 12
18 japanmap 1
19 json 8
20 logging 3
21 math 16
22 matplotlib 56
23 more_itertools 6
24 networkx 13
25 numpy 66
26 operator 1
27 ortoolpy 11
28 os 33
29 pandas 88
30 pathlib 1
31 patsy 1
32 pickle 2
33 pprint 1
34 pulp 16
35 random 14
36 re 10
37 requests 3
38 scipy 9
39 scrapy 1
40 sklearn 34
41 string 1
42 sys 28
43 tempfile 1
44 time 1
45 timeit 2
46 unittest 7
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 argparse ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
2 argparse argparseでスクリプトに引数を渡す方法を学ぼう
3 argparse 学んだことを活かしてスクリプトを良くしよう
4 argparse 使いやすいコマンドを実装しよう
5 argparse 設計を実践!タスク管理ツールを作ろう
6 bs4 BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
7 collections collectionsライブラリーの便利クラスについて学ぼう
8 collections collectionsライブラリーの抽象クラスについて学ぼう
9 collections データ構造(キュー)
10 collections データ構造(素集合:UnionFind)
11 collections 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
12 collections 関数の再帰をしてみよう
13 collections 問題解決とは
14 collections 論理とは
15 collections クロスサムを解こう
16 collections collectionsを学ぼう
17 csv チャレンジ!ファイル読み込みと日時処理
18 csv ファイルを役割ごとに分割しよう
19 csv クラスの使いどころを学ぼう
20 csv メモ帳アプリを作ろう
21 csv BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
22 datetime 現在の日付、時刻を取得しよう
23 datetime 日時の作成
24 datetime 文字列を日時に変換する方法を学ぼう
25 datetime 日時の差分(何日前、何日後)を計算しよう
26 datetime チャレンジ!ファイル読み込みと日時処理
27 datetime チャレンジ!ファイル読み込みと集計処理
28 datetime チャレンジ!売上データを集計しよう
29 datetime datetimeモジュール
30 datetime チャレンジ!そこそこ複雑な注文集計処理を作る演習
31 datetime Pythonの構文エラーを修正する
32 datetime モックの効果的な使い方を学ぼう
33 datetime ユニットテストを書く総合問題
34 datetime メモ帳アプリを作ろう
35 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
36 datetime CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
37 datetime APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
38 datetime BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
39 datetime Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
40 datetime PythonでAPIを呼び出す方法を学ぼう
41 datetime 時系列データの読込を学ぼう
42 datetime botをDjango上で動かそう
43 datetime 「乗りログ」を作ろう
44 decimal 数字リテラルと数字のクラス
45 django Djangoを動かそう
46 django Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
47 django Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
48 django Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
49 django Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
50 django Djangoでゲストブックを作ろう
51 django 新しいViewを追加しよう
52 django イチからの画面開発
53 django ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう
54 django Djangoでのテストの書き方を学ぼう
55 django Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう
56 django ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう
57 django セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう
58 django カートの内容表示、カートからの削除
59 django セッションのテストの書き方
60 django 簡単なECサイトを作る演習
61 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
62 django CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
63 django APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
64 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
65 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
66 django botをDjango上で動かそう
67 doctest doctestを学ぼう
68 dual 双対問題とは
69 enum enumを学ぼう
70 flask FlaskでWebアプリケーションの動作を学ぼう
71 flask 画面で入力したデータを渡す方法を学ぼう
72 flask サイコロアプリを作ろう
73 flask メモ帳アプリを作ろう
74 flask 「乗りログ」を作ろう
75 fractions 数字リテラルと数字のクラス
76 functools 動的最適化をしてみよう
77 functools 貪欲法を作ってみよう
78 functools AICを使って変数選択をしよう
79 glob Pythonの構文エラーを修正する
80 glob Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
81 heapq データ構造(ヒープ)
82 io BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
83 itertools つなげる系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
84 itertools 繰り返し系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
85 itertools まとめと複製のitertoolsライブラリーについて学ぼう
86 itertools 組合せ系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
87 itertools 選択系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
88 itertools 参照系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
89 itertools itertoolsを使って対戦表を組もう
90 itertools 選択系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
91 itertools 多重仮説検定
92 itertools カードの色が一致する確率
93 itertools 男の子が2人いる確率
94 itertools itertoolsを学ぼう
95 japanmap 県を4色に塗り分けよう
96 json JSONとpickleの使い方
97 json 設計を実践!タスク管理ツールを作ろう
98 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
99 json CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
100 json APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
101 json PythonでJSONを扱う方法を学ぼう
102 json PythonでAPIを呼び出す方法を学ぼう
103 json 「乗りログ」を作ろう
104 logging ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
105 logging loggingでプログラムのログを出力する方法を学ぼう
106 logging 学んだことを活かしてスクリプトを良くしよう
107 math モジュールの使い方
108 math Flake8の演習
109 math 数字リテラルと数字のクラス
110 math mathライブラリー(定数)
111 math mathライブラリー(判定関数)
112 math mathライブラリー(指数・対数関数)
113 math mathライブラリー(三角関数)
114 math mathライブラリー(切上げ、切捨て)
115 math 関数の再帰をしてみよう
116 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
117 math 統計の基礎の確認
118 math 区間推定
119 math 推定のおさらい
120 math データに基づく仮説検定
121 math 両側検定と片側検定
122 math AICを使って変数選択をしよう
123 matplotlib Jupyter Notebookのグラフ描画とマジックコマンド
124 matplotlib matplotlibとは
125 matplotlib 描画オブジェクトとサブプロット
126 matplotlib グラフの設定
127 matplotlib 折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ
128 matplotlib 散布図、ヒストグラム、箱ひげ図
129 matplotlib グラフの加工
130 matplotlib mathライブラリー(指数・対数関数)
131 matplotlib mathライブラリー(三角関数)
132 matplotlib アルゴリズムの評価と計算量
133 matplotlib データ構造(キュー)
134 matplotlib データ構造(連結リスト)
135 matplotlib DataFrameでのデータ絞り込みを学ぼう
136 matplotlib 欠損値を含むデータの変換を学ぼう
137 matplotlib 時系列データを処理する方法を学ぼう
138 matplotlib NumPyの便利な関数を知ろう〜集合と相関
139 matplotlib NumPyでページランクを計算してみよう
140 matplotlib シミュレーションと統計量
141 matplotlib 大数の法則とばらつき
142 matplotlib 統計の基礎の確認
143 matplotlib 母集団と標本
144 matplotlib サンプリングの確認
145 matplotlib 点推定
146 matplotlib 可視化してしきい値を見つける
147 matplotlib しきい値が決められないデータの扱い方
148 matplotlib 2次元データをプロット
149 matplotlib 1次方程式を用いた分類
150 matplotlib ロジスティック回帰とは?
151 matplotlib ワインの評価を推定してみよう
152 matplotlib ロジスティック回帰の弱点を知ろう
153 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
154 matplotlib 決定木を使って分類しよう
155 matplotlib 過学習の罠について知ろう
156 matplotlib SVM(サポートベクターマシン)を使ってみよう
157 matplotlib クラスタリングを使って顧客を分類しよう
158 matplotlib 主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
159 matplotlib 決定木で良いモデルについて学ぼう
160 matplotlib モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
161 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
162 matplotlib アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
163 matplotlib 線形回帰を使って回帰分析してみよう
164 matplotlib 回帰分析の過学習を見てみよう
165 matplotlib 正則化を使って回帰分析しよう
166 matplotlib 回帰のパラメーターの探索しよう
167 matplotlib 非線形回帰を使おう
168 matplotlib patsyのモデル式を使おう
169 matplotlib AICを使って変数選択をしよう
170 matplotlib 主成分分析で画像データの次元削減をしよう
171 matplotlib 決定木を使ってデータを分類しよう
172 matplotlib ランダムフォレストでデータを分類しよう
173 matplotlib 説明変数を改善して住宅価格を予測しよう
174 matplotlib 色々なモデルで住宅価格を予測しよう
175 matplotlib K近傍法で機械学習モデルを作ろう
176 matplotlib 完全グラフなどの作成
177 matplotlib 散布図を描こう
178 matplotlib ヒストグラムを描こう
179 more_itertools まとめる系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
180 more_itertools 選択系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
181 more_itertools 参照系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
182 more_itertools 関数の再帰をしてみよう
183 more_itertools 頂点や辺の削除
184 more_itertools グラフの繰り返し
185 networkx グラフとは
186 networkx グラフの種類ごとの作成
187 networkx グラフの属性
188 networkx サイクルなどの作成
189 networkx 完全グラフなどの作成
190 networkx 頂点や辺の削除
191 networkx グラフの繰り返し
192 networkx グラフの性質(無向、多重、連結、2部、木グラフなど)
193 networkx グラフの性質(オイラー閉路、マッチングなど)
194 networkx グラフの変換(補グラフなど)
195 networkx グラフの変換(線グラフなど)
196 networkx グラフの最短路
197 networkx 野球選手の守備を決めよう
198 numpy mathライブラリー(指数・対数関数)
199 numpy mathライブラリー(三角関数)
200 numpy アルゴリズムの評価と計算量
201 numpy collectionsライブラリーの便利クラスについて学ぼう
202 numpy 繰り返し系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
203 numpy 色々な問題の答えを二分探索してみよう
204 numpy 幅優先探索で迷路を解こう
205 numpy 深さ優先探索で迷路を解こう
206 numpy NumPyを使おう
207 numpy NumPyのデータ構造の基本〜多次元配列の作成
208 numpy NumPyで乱数を作ろう
209 numpy 多次元配列の使い方を学ぼう〜参照と代入
210 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
211 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
212 numpy NumPyでセル・オートマトンの計算をしよう
213 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
214 numpy いろいろなユニバーサル関数を見てみよう
215 numpy ユニバーサル関数以外の関数を見てみよう
216 numpy NumPyの便利な関数を知ろう〜統計量やソート
217 numpy NumPyの便利な関数を知ろう〜集合と相関
218 numpy NumPyで行列計算をしよう
219 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
220 numpy NumPyでページランクを計算してみよう
221 numpy シミュレーションと統計量
222 numpy 大数の法則とばらつき
223 numpy ベイズの定理
224 numpy 統計の基礎の確認
225 numpy 母集団と標本
226 numpy 標本平均の標準誤差
227 numpy サンプリングの確認
228 numpy 点推定
229 numpy 区間推定
230 numpy 推定のおさらい
231 numpy データに基づく仮説検定
232 numpy 両側検定と片側検定
233 numpy 2標本の検定
234 numpy 色々な仮説検定
235 numpy ロジスティック回帰とは?
236 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
237 numpy 決定木を使って分類しよう
238 numpy 過学習の罠について知ろう
239 numpy SVM(サポートベクターマシン)を使ってみよう
240 numpy 機械学習でマーケティングをしてみよう
241 numpy 文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
242 numpy 手書き文字の画像を認識しよう
243 numpy プロフィールから年収を判定してみよう
244 numpy 決定木で良いモデルについて学ぼう
245 numpy モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
246 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
247 numpy アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
248 numpy 線形回帰を使って回帰分析してみよう
249 numpy 回帰分析の過学習を見てみよう
250 numpy 回帰のパラメーターの探索しよう
251 numpy 色々な回帰で過学習のなりにくさを確認しよう
252 numpy patsyのモデル式を使おう
253 numpy 決定木を使ってデータを分類しよう
254 numpy ランダムフォレストでデータを分類しよう
255 numpy K近傍法で機械学習モデルを作ろう
256 numpy 双対問題とは
257 numpy 輸送最適化問題を解こう
258 numpy 魔方陣を作ろう
259 numpy 散布図を描こう
260 numpy ヒストグラムを描こう
261 numpy NumPyの使い方を学ぼう
262 numpy pandasの使い方を学ぼう
263 numpy 野球選手の守備を決めよう
264 operator 繰り返し系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
265 ortoolpy 問題解決とは
266 ortoolpy データ分析と最適化
267 ortoolpy pandasを使った最適化
268 ortoolpy レビュー割当をpandasで最適化
269 ortoolpy 輸送最適化問題を解こう
270 ortoolpy 組合せ最適化とは
271 ortoolpy マス埋め問題
272 ortoolpy 魔方陣を作ろう
273 ortoolpy ナンバープレースを解こう
274 ortoolpy クロスサムを解こう
275 ortoolpy 県を4色に塗り分けよう
276 os os.path.join、exists、isfile、isdirの使い方
277 os os.listdir、os.walkを使ったファイルの一覧処理
278 os チャレンジ!そこそこ複雑な注文集計処理を作る演習
279 os Pythonのコーディング規約を学ぶ
280 os Pythonの構文エラーを修正する
281 os ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
282 os キレイなコードの書き方を学ぼう
283 os 処理のまとまりを関数に分離しよう
284 os ファイルを役割ごとに分割しよう
285 os 設計を実践!タスク管理ツールを作ろう
286 os Djangoを動かそう
287 os Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
288 os Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
289 os Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
290 os Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
291 os Djangoでゲストブックを作ろう
292 os 新しいViewを追加しよう
293 os イチからの画面開発
294 os ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう
295 os Djangoでのテストの書き方を学ぼう
296 os Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう
297 os ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう
298 os セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう
299 os カートの内容表示、カートからの削除
300 os セッションのテストの書き方
301 os 簡単なECサイトを作る演習
302 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
303 os CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
304 os APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
305 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
306 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
307 os Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
308 os botをDjango上で動かそう
309 pandas はじめてのpandas
310 pandas pandasでのデータ集計を学ぼう
311 pandas DataFrameでのデータ絞り込みを学ぼう
312 pandas 簡単なデータ処理でpandasの基本を確かめよう
313 pandas pandasのデータ構造Series(シリーズ)を学ぼう
314 pandas pandasのデータ構造DataFrameを学ぼう
315 pandas DataFrameの使い方を振り返ろう
316 pandas DataFrameのデータを行単位で参照しよう
317 pandas DataFrameのデータ参照を振り返ろう
318 pandas pandasでCSVファイルを読み込む方法を学ぼう
319 pandas DataFrameをCSV形式で出力する方法を学ぼう
320 pandas DataFrameをJSON形式で出力する方法を学ぼう
321 pandas DataFrameの列データの追加と演算について学ぼう
322 pandas DataFrameの列データの追加と演算を振り返ろう
323 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
324 pandas DataFrameのデータ絞り込みを振り返ろう
325 pandas Seriesで文字列を一括処理する方法を学ぼう
326 pandas Seriesで文字列を一括処理する方法を振り返ろう
327 pandas pandasによるデータ処理の基本を確かめよう
328 pandas pandasで役に立つデータのサマリの確認方法を学ぼう
329 pandas pandasでグラフを描画してデータの概要を確かめよう
330 pandas DataFrameを加工しよう〜連結編
331 pandas DataFrameを加工しよう〜結合編
332 pandas pandasでのクロス集計を学ぼう
333 pandas pandasで欠損値を扱う方法を学ぼう
334 pandas 欠損値を含むデータの削除を学ぼう
335 pandas 欠損値を含むデータの変換を学ぼう
336 pandas pandasで日付時刻型データを扱う方法を学ぼう
337 pandas 時系列データの読込を学ぼう
338 pandas 時系列データを処理する方法を学ぼう
339 pandas pandasでデータの読み込んで欠損値処理をしよう
340 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
341 pandas シミュレーションと統計量
342 pandas 母集団と標本
343 pandas サンプリングの確認
344 pandas 点推定
345 pandas 機械学習の基本をif文から学ぼう
346 pandas しきい値を見つけよう
347 pandas 可視化してしきい値を見つける
348 pandas しきい値が決められないデータの扱い方
349 pandas 2次元のデータから分類
350 pandas 2次元データをプロット
351 pandas 1次方程式を用いた分類
352 pandas ロジスティック回帰とは?
353 pandas ワインの評価を推定してみよう
354 pandas ロジスティック回帰の弱点を知ろう
355 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
356 pandas 決定木を使って分類しよう
357 pandas 過学習の罠について知ろう
358 pandas SVM(サポートベクターマシン)を使ってみよう
359 pandas 欠損値に対処しよう
360 pandas カテゴリデータを処理しよう
361 pandas 機械学習でマーケティングをしてみよう
362 pandas 文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
363 pandas 手書き文字の画像を認識しよう
364 pandas プロフィールから年収を判定してみよう
365 pandas クラスタリングを使って顧客を分類しよう
366 pandas 主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
367 pandas 決定木で良いモデルについて学ぼう
368 pandas モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
369 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
370 pandas アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
371 pandas 線形回帰を使って回帰分析してみよう
372 pandas 正則化を使って回帰分析しよう
373 pandas 非線形回帰を使おう
374 pandas patsyのモデル式を使おう
375 pandas AICを使って変数選択をしよう
376 pandas クラスタリングで顧客の分類をしよう
377 pandas 主成分分析で画像データの次元削減をしよう
378 pandas 決定木を使ってデータを分類しよう
379 pandas ランダムフォレストでデータを分類しよう
380 pandas 説明変数を改善して住宅価格を予測しよう
381 pandas 色々なモデルで住宅価格を予測しよう
382 pandas K近傍法で機械学習モデルを作ろう
383 pandas ド・モルガンの法則
384 pandas pandasを使った最適化
385 pandas レビュー割当をpandasで最適化
386 pandas 輸送最適化問題を解こう
387 pandas 組合せ最適化とは
388 pandas マス埋め問題
389 pandas 魔方陣を作ろう
390 pandas ナンバープレースを解こう
391 pandas クロスサムを解こう
392 pandas pandasでExcelファイルを読み込もう
393 pandas 散布図を描こう
394 pandas ヒストグラムを描こう
395 pandas pandasの使い方を学ぼう
396 pandas 県を4色に塗り分けよう
397 pathlib pathlibを学ぼう
398 patsy patsyのモデル式を使おう
399 pickle Jupyter Notebookのグラフ描画とマジックコマンド
400 pickle K近傍法で機械学習モデルを作ろう
401 pprint 問題解決とは
402 pulp 線形最適化とは
403 pulp モデルと変数を作ろう
404 pulp 目的関数と制約条件を設定しよう
405 pulp 実行して結果を確認しよう
406 pulp レビューの割当を最適化しよう
407 pulp 双対問題とは
408 pulp データ分析と最適化
409 pulp pandasを使った最適化
410 pulp レビュー割当をpandasで最適化
411 pulp 輸送最適化問題を解こう
412 pulp 組合せ最適化とは
413 pulp マス埋め問題
414 pulp 魔方陣を作ろう
415 pulp ナンバープレースを解こう
416 pulp クロスサムを解こう
417 pulp 県を4色に塗り分けよう
418 random チャレンジ!ファイル読み込みと日時処理
419 random 組み込み関数を使ってみよう
420 random オブジェクト指向演習〜自動販売機の制御プログラム〜
421 random argparseでスクリプトに引数を渡す方法を学ぼう
422 random サイコロアプリを作ろう
423 random Djangoを動かそう
424 random Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
425 random Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
426 random Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
427 random Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
428 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
429 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
430 random Jupyter Notebookでのモジュールの使い方を学ぼう
431 random botをDjango上で動かそう
432 re 正規表現の基礎
433 re 正規表現の演習
434 re チャレンジ!そこそこ複雑な注文集計処理を作る演習
435 re ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
436 re キレイなコードの書き方を学ぼう
437 re 処理のまとまりを関数に分離しよう
438 re ファイルを役割ごとに分割しよう
439 re 選択系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
440 re ナンバープレースを解こう
441 re クロスサムを解こう
442 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
443 requests BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
444 requests PythonでAPIを呼び出す方法を学ぼう
445 scipy シミュレーションと統計量
446 scipy 点推定
447 scipy 区間推定
448 scipy 推定のおさらい
449 scipy データに基づく仮説検定
450 scipy 両側検定と片側検定
451 scipy 2標本の検定
452 scipy 多重仮説検定
453 scipy 色々な仮説検定
454 scrapy Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
455 sklearn 機械学習ライブラリーscikit-learnを使ってみよう
456 sklearn ロジスティック回帰とは?
457 sklearn ワインの評価を推定してみよう
458 sklearn ロジスティック回帰の弱点を知ろう
459 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
460 sklearn 決定木を使って分類しよう
461 sklearn 過学習の罠について知ろう
462 sklearn SVM(サポートベクターマシン)を使ってみよう
463 sklearn 欠損値に対処しよう
464 sklearn カテゴリデータを処理しよう
465 sklearn 機械学習でマーケティングをしてみよう
466 sklearn 文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
467 sklearn 手書き文字の画像を認識しよう
468 sklearn プロフィールから年収を判定してみよう
469 sklearn クラスタリングを使って顧客を分類しよう
470 sklearn 主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
471 sklearn 決定木で良いモデルについて学ぼう
472 sklearn モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
473 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
474 sklearn アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
475 sklearn 線形回帰を使って回帰分析してみよう
476 sklearn 回帰分析の過学習を見てみよう
477 sklearn 正則化を使って回帰分析しよう
478 sklearn 回帰のパラメーターの探索しよう
479 sklearn 非線形回帰を使おう
480 sklearn 色々な回帰で過学習のなりにくさを確認しよう
481 sklearn patsyのモデル式を使おう
482 sklearn AICを使って変数選択をしよう
483 sklearn クラスタリングで顧客の分類をしよう
484 sklearn 主成分分析で画像データの次元削減をしよう
485 sklearn 決定木を使ってデータを分類しよう
486 sklearn ランダムフォレストでデータを分類しよう
487 sklearn 色々なモデルで住宅価格を予測しよう
488 sklearn K近傍法で機械学習モデルを作ろう
489 string argparseでスクリプトに引数を渡す方法を学ぼう
490 sys Pythonのコーディング規約を学ぶ
491 sys Pythonの構文エラーを修正する
492 sys Djangoを動かそう
493 sys Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
494 sys Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
495 sys Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
496 sys Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
497 sys Djangoでゲストブックを作ろう
498 sys 新しいViewを追加しよう
499 sys イチからの画面開発
500 sys ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう
501 sys Djangoでのテストの書き方を学ぼう
502 sys Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう
503 sys ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう
504 sys セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう
505 sys カートの内容表示、カートからの削除
506 sys セッションのテストの書き方
507 sys 簡単なECサイトを作る演習
508 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
509 sys CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
510 sys APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
511 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
512 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
513 sys 数字リテラルと数字のクラス
514 sys mathライブラリー(定数)
515 sys 選択系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
516 sys グラフの変換(補グラフなど)
517 sys botをDjango上で動かそう
518 tempfile ユニットテストを書く総合問題
519 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
520 timeit データ構造(キュー)
521 timeit データ構造(連結リスト)
522 unittest unittestで単体テストを作る演習
523 unittest ユニットテストの復習と書き方のコツ
524 unittest いろいろなassertを使いこなそう
525 unittest モックの効果的な使い方を学ぼう
526 unittest テストをどこまで書くか。カバレッジを学ぶ。
527 unittest ユニットテストを書く総合問題
528 unittest 処理のまとまりを関数に分離しよう