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02月27日 作成)
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 mathライブラリー(指数・対数関数)
125 matplotlib mathライブラリー(三角関数)
126 matplotlib アルゴリズムの評価と計算量
127 matplotlib データ構造(キュー)
128 matplotlib データ構造(連結リスト)
129 matplotlib DataFrameでのデータ絞り込みを学ぼう
130 matplotlib 欠損値を含むデータの変換を学ぼう
131 matplotlib 時系列データを処理する方法を学ぼう
132 matplotlib NumPyの便利な関数を知ろう〜集合と相関
133 matplotlib NumPyでページランクを計算してみよう
134 matplotlib シミュレーションと統計量
135 matplotlib 大数の法則とばらつき
136 matplotlib 統計の基礎の確認
137 matplotlib 母集団と標本
138 matplotlib サンプリングの確認
139 matplotlib 点推定
140 matplotlib 可視化してしきい値を見つける
141 matplotlib しきい値が決められないデータの扱い方
142 matplotlib 2次元データをプロット
143 matplotlib 1次方程式を用いた分類
144 matplotlib ロジスティック回帰とは?
145 matplotlib ワインの評価を推定してみよう
146 matplotlib ロジスティック回帰の弱点を知ろう
147 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
148 matplotlib 決定木を使って分類しよう
149 matplotlib 過学習の罠について知ろう
150 matplotlib SVM(サポートベクターマシン)を使ってみよう
151 matplotlib クラスタリングを使って顧客を分類しよう
152 matplotlib 主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
153 matplotlib 決定木で良いモデルについて学ぼう
154 matplotlib モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
155 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
156 matplotlib アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
157 matplotlib 線形回帰を使って回帰分析してみよう
158 matplotlib 回帰分析の過学習を見てみよう
159 matplotlib 正則化を使って回帰分析しよう
160 matplotlib 回帰のパラメーターの探索しよう
161 matplotlib 非線形回帰を使おう
162 matplotlib patsyのモデル式を使おう
163 matplotlib AICを使って変数選択をしよう
164 matplotlib 主成分分析で画像データの次元削減をしよう
165 matplotlib 決定木を使ってデータを分類しよう
166 matplotlib ランダムフォレストでデータを分類しよう
167 matplotlib 説明変数を改善して住宅価格を予測しよう
168 matplotlib 色々なモデルで住宅価格を予測しよう
169 matplotlib K近傍法で機械学習モデルを作ろう
170 matplotlib 完全グラフなどの作成
171 matplotlib 散布図を描こう
172 matplotlib ヒストグラムを描こう
173 more_itertools まとめる系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
174 more_itertools 選択系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
175 more_itertools 参照系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
176 more_itertools 関数の再帰をしてみよう
177 more_itertools 頂点や辺の削除
178 more_itertools グラフの繰り返し
179 networkx グラフとは
180 networkx グラフの種類ごとの作成
181 networkx グラフの属性
182 networkx サイクルなどの作成
183 networkx 完全グラフなどの作成
184 networkx 頂点や辺の削除
185 networkx グラフの繰り返し
186 networkx グラフの性質(無向、多重、連結、2部、木グラフなど)
187 networkx グラフの性質(オイラー閉路、マッチングなど)
188 networkx グラフの変換(補グラフなど)
189 networkx グラフの変換(線グラフなど)
190 networkx グラフの最短路
191 networkx 野球選手の守備を決めよう
192 numpy mathライブラリー(指数・対数関数)
193 numpy mathライブラリー(三角関数)
194 numpy アルゴリズムの評価と計算量
195 numpy collectionsライブラリーの便利クラスについて学ぼう
196 numpy 繰り返し系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
197 numpy 色々な問題の答えを二分探索してみよう
198 numpy 幅優先探索で迷路を解こう
199 numpy 深さ優先探索で迷路を解こう
200 numpy NumPyを使おう
201 numpy NumPyのデータ構造の基本〜多次元配列の作成
202 numpy NumPyで乱数を作ろう
203 numpy 多次元配列の使い方を学ぼう〜参照と代入
204 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
205 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
206 numpy NumPyでセル・オートマトンの計算をしよう
207 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
208 numpy いろいろなユニバーサル関数を見てみよう
209 numpy ユニバーサル関数以外の関数を見てみよう
210 numpy NumPyの便利な関数を知ろう〜統計量やソート
211 numpy NumPyの便利な関数を知ろう〜集合と相関
212 numpy NumPyで行列計算をしよう
213 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
214 numpy NumPyでページランクを計算してみよう
215 numpy シミュレーションと統計量
216 numpy 大数の法則とばらつき
217 numpy ベイズの定理
218 numpy 統計の基礎の確認
219 numpy 母集団と標本
220 numpy 標本平均の標準誤差
221 numpy サンプリングの確認
222 numpy 点推定
223 numpy 区間推定
224 numpy 推定のおさらい
225 numpy データに基づく仮説検定
226 numpy 両側検定と片側検定
227 numpy 2標本の検定
228 numpy 色々な仮説検定
229 numpy ロジスティック回帰とは?
230 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
231 numpy 決定木を使って分類しよう
232 numpy 過学習の罠について知ろう
233 numpy SVM(サポートベクターマシン)を使ってみよう
234 numpy 機械学習でマーケティングをしてみよう
235 numpy 文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
236 numpy 手書き文字の画像を認識しよう
237 numpy プロフィールから年収を判定してみよう
238 numpy 決定木で良いモデルについて学ぼう
239 numpy モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
240 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
241 numpy アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
242 numpy 線形回帰を使って回帰分析してみよう
243 numpy 回帰分析の過学習を見てみよう
244 numpy 回帰のパラメーターの探索しよう
245 numpy 色々な回帰で過学習のなりにくさを確認しよう
246 numpy patsyのモデル式を使おう
247 numpy 決定木を使ってデータを分類しよう
248 numpy ランダムフォレストでデータを分類しよう
249 numpy K近傍法で機械学習モデルを作ろう
250 numpy 双対問題とは
251 numpy 輸送最適化問題を解こう
252 numpy 魔方陣を作ろう
253 numpy 散布図を描こう
254 numpy ヒストグラムを描こう
255 numpy NumPyの使い方を学ぼう
256 numpy pandasの使い方を学ぼう
257 numpy 野球選手の守備を決めよう
258 operator 繰り返し系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
259 ortoolpy 問題解決とは
260 ortoolpy データ分析と最適化
261 ortoolpy pandasを使った最適化
262 ortoolpy レビュー割当をpandasで最適化
263 ortoolpy 輸送最適化問題を解こう
264 ortoolpy 組合せ最適化とは
265 ortoolpy マス埋め問題
266 ortoolpy 魔方陣を作ろう
267 ortoolpy ナンバープレースを解こう
268 ortoolpy クロスサムを解こう
269 ortoolpy 県を4色に塗り分けよう
270 os os.path.join、exists、isfile、isdirの使い方
271 os os.listdir、os.walkを使ったファイルの一覧処理
272 os チャレンジ!そこそこ複雑な注文集計処理を作る演習
273 os Pythonのコーディング規約を学ぶ
274 os Pythonの構文エラーを修正する
275 os ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
276 os キレイなコードの書き方を学ぼう
277 os 処理のまとまりを関数に分離しよう
278 os ファイルを役割ごとに分割しよう
279 os 設計を実践!タスク管理ツールを作ろう
280 os Djangoを動かそう
281 os Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
282 os Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
283 os Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
284 os Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
285 os Djangoでゲストブックを作ろう
286 os 新しいViewを追加しよう
287 os イチからの画面開発
288 os ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう
289 os Djangoでのテストの書き方を学ぼう
290 os Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう
291 os ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう
292 os セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう
293 os カートの内容表示、カートからの削除
294 os セッションのテストの書き方
295 os 簡単なECサイトを作る演習
296 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
297 os CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
298 os APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
299 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
300 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
301 os Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
302 os botをDjango上で動かそう
303 pandas はじめてのpandas
304 pandas pandasでのデータ集計を学ぼう
305 pandas DataFrameでのデータ絞り込みを学ぼう
306 pandas 簡単なデータ処理でpandasの基本を確かめよう
307 pandas pandasのデータ構造Series(シリーズ)を学ぼう
308 pandas pandasのデータ構造DataFrameを学ぼう
309 pandas DataFrameの使い方を振り返ろう
310 pandas DataFrameのデータを行単位で参照しよう
311 pandas DataFrameのデータ参照を振り返ろう
312 pandas pandasでCSVファイルを読み込む方法を学ぼう
313 pandas DataFrameをCSV形式で出力する方法を学ぼう
314 pandas DataFrameをJSON形式で出力する方法を学ぼう
315 pandas DataFrameの列データの追加と演算について学ぼう
316 pandas DataFrameの列データの追加と演算を振り返ろう
317 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
318 pandas DataFrameのデータ絞り込みを振り返ろう
319 pandas Seriesで文字列を一括処理する方法を学ぼう
320 pandas Seriesで文字列を一括処理する方法を振り返ろう
321 pandas pandasによるデータ処理の基本を確かめよう
322 pandas pandasで役に立つデータのサマリの確認方法を学ぼう
323 pandas pandasでグラフを描画してデータの概要を確かめよう
324 pandas DataFrameを加工しよう〜連結編
325 pandas DataFrameを加工しよう〜結合編
326 pandas pandasでのクロス集計を学ぼう
327 pandas pandasで欠損値を扱う方法を学ぼう
328 pandas 欠損値を含むデータの削除を学ぼう
329 pandas 欠損値を含むデータの変換を学ぼう
330 pandas pandasで日付時刻型データを扱う方法を学ぼう
331 pandas 時系列データの読込を学ぼう
332 pandas 時系列データを処理する方法を学ぼう
333 pandas pandasでデータの読み込んで欠損値処理をしよう
334 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
335 pandas シミュレーションと統計量
336 pandas 母集団と標本
337 pandas サンプリングの確認
338 pandas 点推定
339 pandas 機械学習の基本をif文から学ぼう
340 pandas しきい値を見つけよう
341 pandas 可視化してしきい値を見つける
342 pandas しきい値が決められないデータの扱い方
343 pandas 2次元のデータから分類
344 pandas 2次元データをプロット
345 pandas 1次方程式を用いた分類
346 pandas ロジスティック回帰とは?
347 pandas ワインの評価を推定してみよう
348 pandas ロジスティック回帰の弱点を知ろう
349 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
350 pandas 決定木を使って分類しよう
351 pandas 過学習の罠について知ろう
352 pandas SVM(サポートベクターマシン)を使ってみよう
353 pandas 欠損値に対処しよう
354 pandas カテゴリデータを処理しよう
355 pandas 機械学習でマーケティングをしてみよう
356 pandas 文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
357 pandas 手書き文字の画像を認識しよう
358 pandas プロフィールから年収を判定してみよう
359 pandas クラスタリングを使って顧客を分類しよう
360 pandas 主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
361 pandas 決定木で良いモデルについて学ぼう
362 pandas モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
363 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
364 pandas アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
365 pandas 線形回帰を使って回帰分析してみよう
366 pandas 正則化を使って回帰分析しよう
367 pandas 非線形回帰を使おう
368 pandas patsyのモデル式を使おう
369 pandas AICを使って変数選択をしよう
370 pandas クラスタリングで顧客の分類をしよう
371 pandas 主成分分析で画像データの次元削減をしよう
372 pandas 決定木を使ってデータを分類しよう
373 pandas ランダムフォレストでデータを分類しよう
374 pandas 説明変数を改善して住宅価格を予測しよう
375 pandas 色々なモデルで住宅価格を予測しよう
376 pandas K近傍法で機械学習モデルを作ろう
377 pandas ド・モルガンの法則
378 pandas pandasを使った最適化
379 pandas レビュー割当をpandasで最適化
380 pandas 輸送最適化問題を解こう
381 pandas 組合せ最適化とは
382 pandas マス埋め問題
383 pandas 魔方陣を作ろう
384 pandas ナンバープレースを解こう
385 pandas クロスサムを解こう
386 pandas pandasでExcelファイルを読み込もう
387 pandas 散布図を描こう
388 pandas ヒストグラムを描こう
389 pandas pandasの使い方を学ぼう
390 pandas 県を4色に塗り分けよう
391 pathlib pathlibを学ぼう
392 patsy patsyのモデル式を使おう
393 pickle Jupyter Notebookのグラフ描画とマジックコマンド
394 pickle K近傍法で機械学習モデルを作ろう
395 pprint 問題解決とは
396 pulp 線形最適化とは
397 pulp モデルと変数を作ろう
398 pulp 目的関数と制約条件を設定しよう
399 pulp 実行して結果を確認しよう
400 pulp レビューの割当を最適化しよう
401 pulp 双対問題とは
402 pulp データ分析と最適化
403 pulp pandasを使った最適化
404 pulp レビュー割当をpandasで最適化
405 pulp 輸送最適化問題を解こう
406 pulp 組合せ最適化とは
407 pulp マス埋め問題
408 pulp 魔方陣を作ろう
409 pulp ナンバープレースを解こう
410 pulp クロスサムを解こう
411 pulp 県を4色に塗り分けよう
412 random チャレンジ!ファイル読み込みと日時処理
413 random 組み込み関数を使ってみよう
414 random オブジェクト指向演習〜自動販売機の制御プログラム〜
415 random argparseでスクリプトに引数を渡す方法を学ぼう
416 random サイコロアプリを作ろう
417 random Djangoを動かそう
418 random Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
419 random Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
420 random Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
421 random Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
422 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
423 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
424 random Jupyter Notebookでのモジュールの使い方を学ぼう
425 random botをDjango上で動かそう
426 re 正規表現の基礎
427 re 正規表現の演習
428 re チャレンジ!そこそこ複雑な注文集計処理を作る演習
429 re ログファイルを集計するスクリプトを写経しよう
430 re キレイなコードの書き方を学ぼう
431 re 処理のまとまりを関数に分離しよう
432 re ファイルを役割ごとに分割しよう
433 re 選択系のmore-itertoolsライブラリーについて学ぼう
434 re ナンバープレースを解こう
435 re クロスサムを解こう
436 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
437 requests BeautifulSoupを使ってWebコンテンツを解析しよう
438 requests PythonでAPIを呼び出す方法を学ぼう
439 scipy シミュレーションと統計量
440 scipy 点推定
441 scipy 区間推定
442 scipy 推定のおさらい
443 scipy データに基づく仮説検定
444 scipy 両側検定と片側検定
445 scipy 2標本の検定
446 scipy 多重仮説検定
447 scipy 色々な仮説検定
448 scrapy Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう
449 sklearn 機械学習ライブラリーscikit-learnを使ってみよう
450 sklearn ロジスティック回帰とは?
451 sklearn ワインの評価を推定してみよう
452 sklearn ロジスティック回帰の弱点を知ろう
453 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
454 sklearn 決定木を使って分類しよう
455 sklearn 過学習の罠について知ろう
456 sklearn SVM(サポートベクターマシン)を使ってみよう
457 sklearn 欠損値に対処しよう
458 sklearn カテゴリデータを処理しよう
459 sklearn 機械学習でマーケティングをしてみよう
460 sklearn 文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう
461 sklearn 手書き文字の画像を認識しよう
462 sklearn プロフィールから年収を判定してみよう
463 sklearn クラスタリングを使って顧客を分類しよう
464 sklearn 主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう
465 sklearn 決定木で良いモデルについて学ぼう
466 sklearn モデルの複雑さと過学習の関係を学ぼう
467 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
468 sklearn アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう
469 sklearn 線形回帰を使って回帰分析してみよう
470 sklearn 回帰分析の過学習を見てみよう
471 sklearn 正則化を使って回帰分析しよう
472 sklearn 回帰のパラメーターの探索しよう
473 sklearn 非線形回帰を使おう
474 sklearn 色々な回帰で過学習のなりにくさを確認しよう
475 sklearn patsyのモデル式を使おう
476 sklearn AICを使って変数選択をしよう
477 sklearn クラスタリングで顧客の分類をしよう
478 sklearn 主成分分析で画像データの次元削減をしよう
479 sklearn 決定木を使ってデータを分類しよう
480 sklearn ランダムフォレストでデータを分類しよう
481 sklearn 色々なモデルで住宅価格を予測しよう
482 sklearn K近傍法で機械学習モデルを作ろう
483 string argparseでスクリプトに引数を渡す方法を学ぼう
484 sys Pythonのコーディング規約を学ぶ
485 sys Pythonの構文エラーを修正する
486 sys Djangoを動かそう
487 sys Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう
488 sys Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう
489 sys Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装
490 sys Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装
491 sys Djangoでゲストブックを作ろう
492 sys 新しいViewを追加しよう
493 sys イチからの画面開発
494 sys ECサイトに商品の編集/削除画面を追加しよう
495 sys Djangoでのテストの書き方を学ぼう
496 sys Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう
497 sys ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう
498 sys セッションを利用してカートへの追加機能を作ろう
499 sys カートの内容表示、カートからの削除
500 sys セッションのテストの書き方
501 sys 簡単なECサイトを作る演習
502 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
503 sys CRUDを応用して検索や認証のAPIを作ってみよう
504 sys APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう
505 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
506 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
507 sys 数字リテラルと数字のクラス
508 sys mathライブラリー(定数)
509 sys 選択系のitertoolsライブラリーについて学ぼう
510 sys グラフの変換(補グラフなど)
511 sys botをDjango上で動かそう
512 tempfile ユニットテストを書く総合問題
513 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
514 timeit データ構造(キュー)
515 timeit データ構造(連結リスト)
516 unittest unittestで単体テストを作る演習
517 unittest ユニットテストの復習と書き方のコツ
518 unittest いろいろなassertを使いこなそう
519 unittest モックの効果的な使い方を学ぼう
520 unittest テストをどこまで書くか。カバレッジを学ぶ。
521 unittest ユニットテストを書く総合問題
522 unittest 処理のまとまりを関数に分離しよう
523 webtest 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
524 webtest 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