「勉強法」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

Pythonデータ処理入門：
［Matplotlib超入門：pyplot編］グラフの中で日本語を使おう
Matplotlibでグラフを描いても、日本語がうまく表示されないことがあります。その原因と、日本語を表示するいろいろな方法について見ていきましょう。（2025/7/18）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］デフォルト引数値の指定方法、カンペキに理解した！　ホント？
Pythonの関数ではパラメーターにデフォルト引数値を指定できますが、これが問題の種になることもあります。皆さんはその指定方法をカンペキに理解していますか？　それとも？（2025/7/15）

人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（141）：
Pythonでファイルパスってどう扱えばいいの？　そんなときにはos.path／pathlibモジュールを使いましょう！　無料の電子書籍『解決！Python ファイルパス操作編』
人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第141弾はPythonのos.pathモジュールとpathlibモジュールが提供する各種関数／メソッドの使い方をまとめました。これ1冊でファイルパス操作が自由自在にできるようになるかも？（2025/7/11）

Deep Insider編集長のネタ帳：
［Python］これなら分かる「uv」入門：pip＋venvやcondaから最速で乗り換えよう
今、Pythonパッケージ管理は「uv」が新定番になりつつあります。驚くほど高速で柔軟だからです。この記事では、pipやcondaとの違いから、uvでのプロジェクト作成、パッケージ管理、スクリプト実行まで、特に筆者が理解しづらかったポイントを重点的に解説します。この機会に、一緒にuvへ乗り換えてみませんか？（2025/7/10）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］データをまとめるクラス、もっとラクに書けるって知ってる？
複数のデータをまとめて1つのクラスとして表現したいことってありますよね。でも、いっつも決まった初期化とか比較とか、文字列化とかのコードを書くのも面倒くさくないですか？（2025/7/8）

やさしい推測統計（区間推定編）：
［データ分析］区間推定のために必要なサンプルサイズはどれぐらい？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第8回。今回は適切に区間推定を行うために必要なサンプルサイズの求め方とその考え方を解説します。（2025/7/3）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］リスト結合ってやり方はいろいろあるけれど、正しく使えていますか？
複数あるリストを結合してひとまとめにしたいときってありますよね。多くの場合は+演算子を使えばいいでしょう。でも、それ以外にもいろいろな方法があります。知らない方法もあるかもしれませんよ！（2025/7/1）

AI・機械学習の用語辞典：
AIに関わる人が知っておくべき“○○問題”、5選
AIには、その仕組みや性能上の限界、人間とは根本的に異なる特性などを浮き彫りにする「○○問題」と呼ばれる用語が幾つかあります。その中でも特に代表的なものをピックアップしてご紹介します。取り上げるのは「シンボルグラウンディング問題」「フレーム問題」「トロッコ問題」「ブラックボックス問題」「コールドスタート問題」の5つです。（2025/6/30）

Pythonデータ処理入門：
［Matplotlib超入門：pyplot編］DataFrameから箱ひげ図を描く方法と、pandas搭載のグラフ機能との比較
箱ひげ図ってうまく使うと便利ですよね。でも、Matplotlibとpandasでは箱ひげ図をプロットする方法が幾つもあるんです。その辺を中心に、Matplotlibでグラフを描くのか、pandasでやるのか。そんなことを考えてみましょう。（2025/6/27）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］「1.0 + 2.0 == 3.0」は期待通りにTrueになるはず？　その理由は分かる？
普段何気なく使っている浮動小数点数値ですが、ときには思わぬ結果を生むことがあります。その代表例が今回の問題です。どっちのメッセージが表示されるか分かってますよね？（2025/6/24）

Go AbekawaのGo Global！ ジュリアンさん from フランス（後編）：
北千住で日本語をめっちゃ覚えました
「やったー！」とガッツポーズできるようなイケてるサービスを作りたいんです。（2025/7/8）

やさしい推測統計（区間推定編）：
［データ分析］相関係数の区間推定 〜 体格指数と糖尿病の進行度の関係はどの程度なのか？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第7回。今回は正規分布する母集団同士の相関係数を区間推定する方法と考え方を解説します。（2025/6/19）

機械学習入門：
「ロジスティック回帰」による分類をPythonで学ぼう
「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第5回。いよいよ今回から、「Yes／No」や「スパムかどうか」といった“分類”予測を扱います。これを実現する代表的な手法が「ロジスティック回帰」です。図を使って仕組みや考え方をやさしく学び、Pythonとscikit-learnでの実装も体験します。初めての人でも安心して取り組める内容です。（2025/6/18）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］リスト内に同じ要素がそれぞれ何個あるか数えよう！　for文を使うのもいいけれど……
リストにどの要素が何個含まれているか、数えたいことってありますよね。もちろん、自分で書いても構いません。でも、あのモジュールのあのクラスを使うのがカンタンですよ。（2025/6/17）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］Python特有？　こんな書き方できるって知ってましたか？
ある値が特定の範囲に含まれるかどうかを調べるときってありますよね。そんなときにはどう書いていますか？　もしかしたら、いつものやり方以外にもいい方法があるかもしれませんよ？（2025/6/10）

人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（139）：
Pythonのタプル／辞書／集合、「よく使うデータ構造」の基本と使い分けをこの1冊で！　無料の電子書籍『解決！Python タプル／辞書／集合編』
人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第139弾はタプル／辞書／集合というPythonプログラマの必須科目について、その作成と内包表記の使い方、要素の取り出し、要素の取り出しや操作までを1冊のeBookにまとめました。（2025/6/9）

Pythonデータ処理入門：
［Matplotlib超入門：pyplot編］見やすく伝わるグラフに仕上げよう（サイズ、ラベル、凡例、複数表示など）
グラフのサイズを調整したり、タイトルや軸ラベル、凡例、グリッド線、注釈などを追加したり、一度に複数のグラフを表示したりする方法をマスターしよう！（2025/6/6）

やさしい推測統計（区間推定編）：
［データ分析］母分散の差の区間推定 〜 新機種で製作した製品のばらつきはどの程度が改善されたか？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第6回。今回は正規分布する母集団の分散の比を区間推定する方法と考え方を解説します。（2025/6/5）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］「リストの全要素が○○」をチェック？　for文を使わずにスマートに書けますか？
リストの全要素が一定の条件を満たしているかどうかを判断したい？　そんなコードをfor文で記述していませんか？　そういうときには、アレを使うのがよいですよ！（2025/6/3）

AI・機械学習の用語辞典：
AIに関わる人が知っておくべき“逆説”の法則、5選
AIに関してギャップや矛盾を感じる現象には、“逆説”として法則化されているものがあります。AIの本質や限界、人間との根本的な違いを映し出すヒントになる、“逆説”にまつわる用語として「AI効果」「モラベックのパラドックス」「ポランニーのパラドックス」「グッドハートの法則」「シンプソンのパラドックス」の5語を紹介します。（2025/5/28）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］このコード、実はメモリをムダ遣いしてるかも？　もっとスマートに書けませんか？
1万個の整数値をテキストファイルに書き出すPythonコードがあるとして、メモリ消費量を少なくするにはどうすればよいのかを考えてみてください。（2025/5/27）

AI・機械学習の用語辞典：
探索と利用のジレンマ（Exploration-Exploitation Dilemma）／トレードオフ（Tradeoff）とは？
「未知の選択肢を試す（探索）」か、「既知の選択肢を使い続ける（利用）」か。一方を重視すれば他方がおろそかになる難しさがあり、うまくバランスを取ることが求められる。このジレンマは、さまざまな意思決定に共通する課題であり、特に強化学習ではそのバランスの調整がモデルの性能に大きく影響する。（2025/5/21）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］「if len(yourlist) > 0:」を、もっとシンプルに書ける？
len関数でリストの要素数を調べて、その数が0より大きいかどうかを比較したりしていませんか？　チッチッ！　リスト（コレクション）の性質を理解して、もっとPythonicなコードを書くようにしましょう！（2025/5/20）

Pythonデータ処理入門：
［Matplotlib超入門：pyplot編］折れ線グラフ／散布図／棒グラフ／ヒストグラム／円グラフを作成してみよう
Pythonでデータを可視化するために広く使われているMatplotlib。そのpyplotインタフェースを使って、さまざまなグラggフを手軽に作成する方法を紹介します。（2025/5/16）

やさしい推測統計（区間推定編）：
［データ分析］母平均の差の区間推定 〜 私立と公立の中学生で学力テストの差はどれぐらい？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第5回。今回は正規分布する母集団の平均の差を区間推定する方法と考え方を解説します。（2025/5/15）

AI・機械学習の用語辞典：
コールドスタート問題（Cold Start Problem）とは？
初期データが不足しているために、適切な推薦や予測ができない問題。レコメンデーション（推薦）システムやAI／機械学習では、大量のデータを用いた学習が前提となるが、新たなサービスの開始直後や、新規ユーザーの登録直後、新しい商品が追加された直後には、十分なデータが得られずにこの問題が発生する。（2025/5/14）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］「list()」vs「[]」。空のリストを作る2つの方法に振る舞いの差はあるのかい？
空のリストを作成するには、list関数を使う方法と空のリストリテラル（[]）を使う方法が考えられます。結果は同じになる、これら2つの方法ですが、そこに違いはあるのかないのか、知っていますか？（2025/5/13）

人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（136）：
Pythonのファイル操作まとめ：よく使うopen／with／Path／pickleなどを一冊に！　無料の電子書籍『解決！Python ファイル操作編』
人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第136弾は『解決！Python』からファイル操作を扱った記事をまとめました。open関数からwith文、Pathクラス、structモジュール／pickleモジュール／shelveモジュールなどを使う方法までをひとまとめ！（2025/5/9）

Deep Insider's Eye　一色＆かわさきの編集後記：
「Pythonクイズの原稿執筆とChatGPT」と「ChatGPT×Obsidianでつくる“最強の自習フロー”」
かわさきからは「Pythonクイズの原稿執筆とChatGPT」というタイトルで日々の原稿執筆で「どのようにChatGPTを“相棒”として活用しているか」について、一色からは「ChatGPT×Obsidianでつくる“最強の自習フロー”」というタイトルで数学のつまずきから始まった最新AI技術を活用した“ぼくのかんがえたさいきょうの自習スタイル”について書きました。（2025/4/28）

AI・機械学習の用語辞典：
オッカムの剃刀（かみそり、Occam's Razor）とは？
「不要な仮定はそぎ落として、必要以上の複雑さは避けるべき」とする考え方。古くは哲学の世界で提唱された原則だが、現在では科学から日常の意思決定まで幅広く応用されている。AI／機械学習／統計／データ分析の分野でも、モデル選択や仮説評価の原則としてしばしば引き合いに出される。（2025/4/23）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］if文に条件分岐がたくさんある？　それならアレの出番ですよね？
if文でif節とelif節がズラズラと並ぶことってよくありますよね？　そんな状況になってきたら、もっとスマートに処理を分岐するためにアレを使ってみませんか？（2025/4/22）

社会人に聞いた、勉強できない理由　2位「モチベーションの維持」を超えた1位とは？
「新年度に向けて、新たに勉強を始めたい」と回答した人は6割に上ったことが、MS-Japan（東京都千代田区）による調査で明らかになった。（2025/4/17）

やさしい推測統計（区間推定編）：
［データ分析］ベイズ統計の確信区間 〜 バスケの勝利チームは何点取るのか？【番外編】
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第4回。今回は本編のお話から少し離れ、ベイズ統計の確信区間について、その考え方と求め方を解説します。（2025/4/17）

AI・機械学習の用語辞典：
グッドハートの法則（Goodhart's Law）とは？
「指標が目標になると、それは“良い指標”ではなくなる」という逆説的な法則のこと。もともとは経済政策の現場で知られてきたが、教育評価や業績管理など、目標を数値化する場面でも応用されることが多い。AIや機械学習の文脈でも、評価指標に関する議論などで言及されることがある。（2025/4/16）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］たくさんの文字列を+=演算子で結合するつもりなの？　もっと良い方法ってありますよね！
文字列には+=演算子があって、これを使えば、カンタンに2つの文字列を結合できますよね。でも、使い過ぎには注意が必要です。たくさんの文字列をサクッと結合する方法、分かりますか？（2025/4/15）

Deep Insider編集長のネタ帳：
MCPに駆けろ！　AIが“外部サービスとつながる”新時代を誰でも簡単に体験する方法
「MCPってよく聞くけど、自分には関係ない？」──そんな人にこそ読んでほしい！　Claude Desktopを使えば、“AIが外部サービスとつながる新時代”を誰でも簡単に体験できます。MCPとは何か？　なぜ注目されているのか？　気になる課題や今後の進化まで、思いの丈を語りました。未来を切り開くのは、“今”試してみるその一歩かもしれません。（2025/4/10）

AI・機械学習の用語辞典：
80:20の法則／パレートの法則（Pareto Principle）とは？
成果の大半（80％）は、一部の要素（20％）から生まれる──この構図を示す経験則が「80:20の法則（パレートの法則）」。経済やビジネスの世界で広く知られ、しばしば引用される。この法則はAI・機械学習の分野でも比喩的に用いられることがあるが、そこに理論的な根拠があるわけではない点には留意しておきたい。（2025/4/9）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］リスト内の要素の重複を削除するなら、for文じゃなくて○○でしょ？
Pythonのリストとfor文の組み合わせってよく見かけます。みんなよくやりますよね。でも、for文と組み合わせなくてもやれることって意外と多いんです。今回はそんな問題。（2025/4/8）

DSゲームだけで国家資格を取ろうとした結果……　衝撃のラストに62万再生「泣けてくる」「エグすぎ！」
危険物取扱者乙種4類に挑戦。（2025/4/7）

人気連載まとめ読み！ ＠IT eBook（133）：
Python×正規表現で「欲しい文字列だけ」を抜き出そう！　無料の電子書籍『解決！Python 正規表現編』
人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する＠IT eBookシリーズ。第133弾は『解決！Python』から正規表現を使って文字種を判定したり、部分文字列を取得したりする方法を解説した記事をまとめました。（2025/4/4）

やさしい推測統計（区間推定編）：
［データ分析］母分散の区間推定 〜 スマートフォン利用時間のばらつきはどれぐらい？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（区間推定編）の第3回。今回は正規分布する母集団の分散（＝母分散）を区間推定する方法と考え方を解説します。（2025/4/3）

AI・機械学習の用語辞典：
ポランニーのパラドックス（Polanyi's Paradox）とは？
人間は経験（＝暗黙知）として知識を身に付けるが、それを言葉（＝形式知）にして他人に伝えるのは難しい、という逆説を指す。このため、知的活動をAIに教えることも困難とされてきた。これはルールベースのAIの話であり、近年の機械学習では暗黙知に近い振る舞いを模倣できるようになってきている。ただし、本質的な課題は依然として残されている。（2025/4/2）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］PEP 8（コードの書き方ルール）の理解度をチェック！　適切な書き方がどれか分かるかな？
PEP 8って知ってます？　Pythonで標準的なコーディング規約ですよね。でも、どこまでその内容を理解できていますか？　PEP 8の理解度を一緒に試してみましょう。（2025/4/1）

Pythonデータ処理入門：
［pandas超入門］Diabetesデータセットを使って回帰分析してみよう（重回帰分析編）
BMI、血圧、善玉コレステロールなど、さまざまなデータを特徴量として重回帰分析を行いながら、単回帰分析のモデルよりも良い性能のモデルを作ってみましょう。（2025/3/28）

AI・機械学習の用語辞典：
［損失関数］交差エントロピー（Cross-Entropy）とは？
用語「交差エントロピー」について説明。分類タスクを解くための機械学習モデルの訓練に広く用いられる損失関数の一つで、「“正解ラベルの確率分布”から“モデル出力の確率分布”がどれくらいズレている（＝不一致）か」を数値で表す。特に、ロジスティック回帰やニューラルネットワークの分類タスクでよく使用される。（2025/3/27）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］辞書から値を取るのにif文は長すぎ？　もっと短くスッキリ書こう！（ifの三項演算子、じゃないよ）
リストではよくあるin演算子を使った要素の存在確認。辞書でもキーの存在確認とその値を取得するときにも同じことをしていませんか？　もっとシンプルでよい方法があるんです。（2025/3/25）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］あなたのPython力が試される！　all関数の戻り値がどうなるか、説明できますか？
Pythonにall関数ってありますよね。使ったことあります？　もちろん？　そんなあなたに問いたい。このリストを渡したときに、戻り値がどうなるかを。分かりますよね？（2025/3/18）

AI・機械学習の用語辞典：
KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）／カルバック・ライブラー情報量とは？
用語「KLダイバージェンス」について説明。2つの確率分布間のズレを測る指標で、「ある確率分布が別の確率分布とどれだけ異なるか」を評価するために使用される。値が0なら「完全一致」、大きいほど「異なる」ことを意味する。主に統計解析や機械学習モデルの評価、データドリフト検出などで利用されている。（2025/3/12）

Pythonステップアップクイズ：
［Pythonクイズ］再帰で階乗計算、ちゃんとできてる？　再帰関数で再起不能？
再帰関数は自分自身を関数の内部で呼び出す関数です。Pythonでももちろん使えます。でも、そこにはちょっとした制限もありますよ。知ってましたか？（2025/3/11）

Pythonデータ処理入門：
［pandas超入門］Diabetesデータセットを使って回帰分析してみよう（単回帰分析編）
Diabetesデータセットから特徴量としてBMIを選択して、単回帰分析を行ってみます。単回帰分析でうまくターゲットを予測できるのかどうかを見ていきましょう。（2025/3/7）