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平均を出すためにsum÷lenを毎回書いていませんか。標準ライブラリのstatisticsを使えば、平均・中央値・最頻値・標準偏差をインストールなしで計算できます。外れ値に強い中央値の考え方、stdevとpstdevの違い、四分位数を求めるquantiles、NumPyとの使い分けまで、動くコードと一緒に初心者向けに解説します。
PythonのPolarsを、pandasを触り始めた方にも伝わるようにやさしく解説します。Rustで書かれているとはどういうことか、複数のCPUコアを使う仕組み、インストールと最新バージョン、最初に動かす一本、pandasとの書き方の違い、indexが無いという最大の戸惑い、遅延実行という考え方、そして今から乗り換えるべきかどうかまで。動かせるコードと比較表を並べて、新しいデータ処理の入口を順番に整理します。
Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを、数式を使わずにやさしく解説します。ふつうのプログラムとの考え方の違い、インストールと最新バージョン、十数行で動く分類の例、fitとpredictという共通の作法、学習用とテスト用を分ける理由、前処理をまとめるPipeline、初学者がつまずきやすい点まで。手を動かせるコードと表を並べて、機械学習の入口を順番に整理します。
PythonのライブラリStreamlitを、IT初心者にもわかるようにやさしく解説します。インストールから最小のアプリを動かす手順、画面を触るたびにスクリプトが上から動き直す独特の仕組み、値を持ち越すsession_state、重い処理を一度だけにするキャッシュ、FlaskやFastAPIとの使い分けまで。手を動かせるコードと表を並べて、Pythonだけで画面を作る第一歩を順番に整理します。
Pythonの定番グラフ描画ライブラリmatplotlibを、IT初心者向けにやさしく解説します。最初の1枚の描き方、FigureとAxesという2つの土台、pyplot方式とオブジェクト指向方式の使い分け、折れ線や棒グラフの描き分け、日本語が豆腐になる問題の直し方、画像として保存する方法まで。動かせるコードと表で順番に整理していきます。
数値計算ライブラリNumPyを、IT初心者向けにやさしく解説します。ndarrayとリストの違い、dtypeで型がそろう意味、forループを書かずに計算するベクトル化、形の違う配列どうしを計算するブロードキャスト、行と列での集計まで。手元で実際に測った速度差や、スライスがコピーではなくビューになる落とし穴も、動かせるコードと表で順番に整理していきます。
Python学習ロードマップ
記事で気になったテーマを、順番に手を動かしながら学べます。
Step 1
未受講受講後にできること
Step 2
未受講受講後にできること
Step 3
未受講受講後にできること