ソフトウェアで新たな価値を生み出そうとする企業と、そうでない企業との差は、さらに開きつつあります。今こそソフトウェアを武器に真のDXに取り組む時です。 ソフトウェアの進化スピードと柔軟性を武器にして（手の内化して）、事業価値や顧客体験を向上させるプロダクト（製品やサービス）を生み出す方法を解説します。 世界的IT企業で働き、現在は製造業をはじめとする日本企業の変革にも携わる著者による、今どきの、そしてこれからの「ソフトウェアファーストなプロダクト開発論」。プロダクト開発を率いる経営層はもちろん、実践に携わるマネジャーとエンジニアに向けて初版から内容を大幅改訂。

●データの加工や分析の実践スキルを身につけよう 本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実務で使うノウハウ」をまとめた書籍です。 さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。 【本書で学べること】 ・データ加工の基礎知識 ・データの種類と読み込み ・表形式データの加工 ・NumPyと数値データ ・データの評価 ・時系列データの処理 ・テキスト情報の処理 ・画像データの処理 ・グラフデータの処理 ・地理空間データの処理 ・データ分析に必要な線形代数 【本書で学べること】 「Pythonのデータ活用や加工をより詳しく理解したい」「実務でデータ分析をしたい」「幅広いデータ形式の知識を持ちたい」「普段からPythonでデータ分析をしているが、データハンドリングの知識を学びたい／ツールの使い方を調べたい」といった方におすすめの一冊です。

現在話題となっている機械学習（Machine Learning）のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか？　計算で得られた結果にはどのような意味があり，どのようにビジネス活用すればよいのか？――という疑問を持つエンジニアが増えています。本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより，その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。

特定のサービスに依存しないクラウドの本質を理解する！ 昨今、システム開発において「クラウドファースト」という言葉が浸透し、ITシステムを構築するときにクラウドを使うケースが増えてきています。 本書では、主にIaaS（インフラサービス）を中心としたクラウドを使ったシステム構築を想定し、クラウドインフラ構築に携わるエンジニアが知っておきたい知識――クラウド共通の機能や内部構成、アーキテクチャなど――について解説します。 クラウドでのインフラ管理の最大の特徴は“インフラをAPIで制御できること”、これによって従来の環境ではできなかった構築と運用が可能です。本書では、はじめに各種クラウドの概要と提供コンポーネント、その重要な構成技術であるAPIの仕組みといった基礎的な知識を理解します。その後、サーバ、ストレージ、ネットワークの各コンポーネントがどのようなアーキテクチャか、そしてクラウドAPIによってどのように制御されているかを解説し、クラウドサービスの内部構成にも触れていきます。また、環境管理、API、認証、DNSを深堀し、これらを駆使したクラウドならではの考え方についても解説するほか、クラウドを基盤とした新しい「クラウドネイティブ」なインフラ管理手法であるInfrastructure as CodeやImmutable Infrastructureについても取り上げます。 クラウドインフラの仕組みや動作原理を知りたい、あるいはこれからクラウドを使ったシステム構築に携わる方など、特定のクラウドサービスに依存しないクラウドの本質を学びたいエンジニアにおすすめの一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 膨大なデータを扱うときに基本となる知識が統計解析です。本書はこれから統計解析を学びたいと考える方に向けて，プログラミングの力を借りて実際にデータを確認することで，直感的な理解を促します。プログラミング言語にはPythonを利用します。Pythonで統計解析を解説するメリットはいくつかあります。Python自体がシンプルで可読性が高い上に逐次実行できるため初心者でも理解しやすいと言えます。これ以外にも，Pythonは統計解析に関するライブラリが充実しており，複雑な計算やグラフの描画がかんたんにできます。また，Pythonは汎用的な言語ですので，システムの中にシームレスに組み込むことができます。本書によって統計解析を学習することで，Pythonのデータ解析スキルもあわせて習得できるでしょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 東京大学特任准教授 松尾 豊氏 推薦！　人工知能プログラミングに必要な数学を、ゼロから抜け漏れなく、体系的に学ぶ！　数学を復習したいエンジニアに！ 大人気「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者がおくる、人工知能プログラミングに必要な数学を、やさしく学ぶ参考書が登場！ キホンのキホンからおさらいするから、ニガテな人でも大丈夫！ 後半では、Pythonのコードを動かしてさらに理解を深められます！ ■本書の目的 ・人工知能関連の書籍に現れる数式への抵抗感をなくし、専門書を読むための数学基礎力をつけます。 ・いくつかの人工知能のアルゴリズムを理解し、数式の意味を理解できるようにします。 ■本書の特長 ・ゼロからおさらいするので、誰でも読めます。 ・人工知能プログラミングに必要な分野に特化しています。 ・演習問題や例題で、理解を深められます。 ■本書の対象読者 ・人工知能アルゴリズムを用いてモデリングをしているが、その根底のアルゴリズムはブラックボックスであり、数学を復習したい方。 ・人工知能アルゴリズムを体系的に学びたいが、数学を忘れており、専門書に現れる数式が理解できない方。 ・人工知能アルゴリズムに興味があるが、ハードルが高いと感じている方。

現代社会を支える根幹技術をPythonで！　 Pythonプログラミングのスキルアップにも最適！ 名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書！　ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開（ https://github.com/tsjshg/pyalgdata）。 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編） 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編） 【「巻頭言」より抜粋】 　文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 　本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 　データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

前作の『ITエンジニアのための機械学習理論入門』から、5年経過しましたが、AI（人工知能）や機械学習に対しての期待と関心はまったく衰えません。むしろ機械学習の利用はIT業界で当然のものとなり、さらなる活用がさまざまな場所で行われています。前作では一般的な機械学習について解説しましたが、試行錯誤しながら1つの解をもとめていく「強化学習理論」についてくわしく・やさしく解説します。理論を表現するいろいろな数式とそれらをプログラミングするためのPythonコードを並列しながらその理論の神髄にせまり、強化学習の基礎となるさまざまなアルゴリズムを体系的に学びます。

Software Designで完売御礼の特集号，ITエンジニアと線形代数，ITエンジニアと微分積分，ITエンジニアと数学の各特集記事を再編集しまとめました。各記事，それぞれ筆者が再検討し修正，場合によって加筆をしております。内容はほぼ高校から大学の教養課程の数学と，Pythonを使ったプログラミングが中心。しかし，Deep Learnningや機械学習，人工知能の基礎を学ぶことができます。ITと数学の組み合わせはとてもパワフルです。他にも十分に応用できる基礎を本書で得てください！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 手を動かして学ぶ、ITエンジニア向けのプロジェクトマネジメント入門書！ PMBOK第6版に基づいた、プロジェクトマネジメントの本格的な入門書です。 本書は、現場でプロジェクトマネージャーを育成するための教科書となるよう制作しました。独習やIT企業での教育ではもちろん、大学や専門学校などでもお使いいただける構成です。豊富な演習問題を解きながら、プロジェクトマネジメントの基礎知識が身につきます。 ▼企画のポイント ・ITエンジニアリングに特化しプロジェクトマネジメントを詳細に取り扱った、本格的な入門書です。 ・各章末に演習問題を掲載しています。ただ文章を読むだけでなく、手を動かして問題を解くことでしっかりと理解できます。 ・最新のPMBOK第6版に準拠しています（2020/8現在）。 第1章　プロジェクトマネジメント入門 第2章　ソフトウェア開発プロセス 第3章　プロジェクトマネジメントとソフトウェア開発 第4章　プロジェクトのステークホルダー、ライフサイクル、組織構造 第5章　PMBOK 第6章　プロジェクトの立上げとスコープ定義 第7章　WBSとアクティビティ 第8章　スケジュールの作成 第9章　コスト見積り 第10章　リスク・マネジメント 第11章　プロジェクト資源のマネジメント 第12章　実績の測定とコントロール 第13章　コミュニケーションとステークホルダー 第14章　成果物の品質管理 第15章　調達の管理とプロジェクトの終結

世界最先端IT企業の技術責任者としてNHK「プロフェッショナル仕事の流儀」に出演するなど、今最も注目されるエンジニア、及川卓也のブログを書籍化。震災復興を目指すハッカー集団「Hack　For　Japan」立ち上げの経緯から、電子書籍の現状を通した「書籍」の在り方の考察、ネットカフェのセキュリティなど身近な話題まで。★本書電子版には書籍版に収録されなかったエピローグを特別収録！

本書はサーバやネットワーク，セキュリティを中心としたITインフラの入門書です。これからITインフラを学ぶ人/学び直したい人，実務でインフラに触れることはないけれど知識として身に付けたい人を対象に，実践的なトピックに則した流れでわかりやすく解説します。 サーバ基本編ではハードウェア／ソフトウェア／サービスを，ネットワーク編ではTCP/IPの基本からルーティング，バックボーンネットワークの構成，冗長化などエンタープライズで必要な技術までを網羅し，それぞれ仕組みから理解できるようになります。さらに，運用編，セキュリティ編では実運用にあたって考えるべきことや必要なシステム監視，簡単なセキュリティチェックの方法なども解説しています。

本書はコンピュータネットワークの基礎から経路制御まで，仕組みをイラスト図解で学べる入門書です。まずは，ネットワークの全体像と基本的な技術を把握して，通信の仕組み，インターネットにつながる仕組みと続きます。インターネットにつながるためには，IPアドレスを名前解決し，適切な行き先にルーティングされますが，それらを1つひとつ説明しています。また，セキュリティ面では，安心・安全に使う仕組みとしてファイアウォールやWeb，メール，暗号化，VPNなどを取り上げています。

OpenFlowの登場以降、ネットワークの仮想化が注目を集め、最近では実用レベルのソリューションが登場しはじめています。本書では、SDNの技術動向を踏まえ、ストラトスフィアSDNプラットフォーム、VMware NSX、Microsoft Windows Serverにおけるネットワーク仮想化技術を解説します。

Google Cloudのエンジニアによる本格解説書！ クラウドコンピューティングが普及する中で、エンタープライズシステムもまた、 オンプレミスからクラウドへの円滑かつ効果的な移行が求められています。 本書は、エンタープライズシステムを構築・運用するエンジニアのために、 Google Cloudの具体的なユースケースや設計ポイントを Google Cloudのエンジニア陣が徹底的に解説する一冊です。 プロダクトカットで機能の説明にフォーカスをするのではなく、 従来オンプレミスでシステム開発を行う際にも考慮が必要である 「アカウント設計」「セキュリティ設計」「ネットワーク設計」 「プロダクト設計」「監視・運用設計」「移行設計」といった設計軸で、 Google Cloudを利用する際のポイントについて述べています。 また、説明の軸足を置くユースケースとしては主に、従来オンプレミスで 稼働していたようなエンタープライズシステムを、どのように Google Cloud上で実現するかにフォーカスしているため、 あえてコンテナ、データ分析、AI/MLといった領域の説明は 簡易な記載にとどめています。 本書を読めば、エンタープライズ用途にも耐えうるクラウドアプリケーションの 　・アカウント設計 　・セキュリティ設計 　・ネットワーク設計 　・プロダクト設計 　・監視・運用設計 　・移行設計 などのノウハウを、広く深く学ぶことができます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

なぜアマゾン、アップル、グーグル、ネットフリックス、テスラなどの企業は、イノベーションを起こし続けられるのか。 ほとんどの人は、優秀な才能を採用することができるからだと考えている。しかし、これらの企業が持つ本当の強さは、採用する人ではなく、従業員が協力して困難な問題を解決し、並外れた製品を生み出すようにする方法にある。 本書では、こうしたイノベーションを生み出す環境のためのプロダクトリーダーシップを紹介する。トップテクノロジー企業の最高のリーダーから学んだ何十年にもわたる教訓をガイドとして提供し、チームと会社にとって必要なリーダーになる方法をあなたに示す。 【目次】 PART I：一流テクノロジー企業から学んだこと PART II：コーチング PART III：人事 PART IV：製品ビジョンと原則 PART V：チーム・トポロジー PART VI：製品戦略 PART VII：チームの目標 PART VIII：ケーススタディ PART IX:ビジネスコラボレーション PART X: インスパイアされ、エンパワードされ、トランスフォームする

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★ベストセラー『教養としてのデータサイエンス』に続く第2弾！★ ★「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に完全準拠した公式カラーテキスト！★ ・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある！ ・文理を問わず、大学・高専生に、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの「応用基礎力」を習得させることを目的として編纂された。 ・カラーで見やすく、練習問題も充実。 【主な内容】 1章　データサイエンス基礎 1.1　データ駆動型社会とデータ分析の進め方　（久野遼平） 1.2　データの記述　（宿久　洋） 1.3　データの可視化　（宿久　洋・久野遼平） 1.4　データ分析の手法　（原　尚幸) 1.5　数学基礎　（清　智也) 2章　 データエンジニアリング基礎 2.1　ビッグデータとデータエンジニアリング　（内田誠一） 2.2　データ表現、プログラミング基礎、アルゴリズム基礎　（辻　真吾） 2.3　データ収集と加工、データベース　（森畑明昌） 2.4　ITセキュリティ　（宮地充子） 3章　 AI基礎 3.1　AIと社会　（松原　仁) 3.2　機械学習の基礎と予測手法　（赤穂昭太郎） 3.3　深層学習の基礎　（今泉允聡) 3.4　ロボット、認識、言語　（高野　渉） ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

■OKRとは？ OKRは、Objectives and Key Resultsの略。目標の「O」（Objectives）と主な結果の「KR」（Key Results）を設定する最も注目されているフレームワーク。大きな目標「O」と具体的な数値目標「KR」を組合せることで、目先の数字に振り回されず、やる気が出て、生産性が断然上がります。 ■前半は物語、後半はノウハウですんなりわかる！ 本書の構成 ＜前半＞シリコンバレーのスタートアップの物語 高級レストランなどに高品質の茶葉を販売するスタートアップ「ティービー」が舞台。資金調達は成功したものの、売上が伸びず、創業者同士がぶつかり、社員の不満が募る。そのときにエンジェル投資家の勧めで、ティービーに導入されたのがOKRだ。OKRの設定や運営でつまづきまくるが、やがて社内の全員が変わってくる――。 ＜後半＞ OKRの設定から運営まですべてのノウハウを紹介。成功の法則、よくあるOKRの失敗例も紹介。 ■OKR「成功の法則」 ・目標「O」はひとつ、主な結果「KR」は3つくらいにする ・KRは「難しいが不可能ではないもの」にする。簡単すぎると意味がない、不可能ではやる気がなくなる ・OKRはポジティブな表現にする。チームを脅してはダメ。 ・3カ月単位で運用、でも毎週の振り返りは必ず！ ・月曜日に進捗をチェックしてコミットしよう ・金曜日の「ウィン・セッション」で成果を見せ合えば、ほかの人の仕事も理解できるし、来週のやる気にもつながる！

機械学習を基礎から理論的に学びたい，そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し，全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新，これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え，最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず，逆に，機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので，まさに入門の定番書になりました。カラー化によりグラフも見やすくなり，理解が進むのもお勧めするポイントです。

本書では、サーバー技術者をはじめITインフラにかかわるエンジニア、事業企画者、経営管理者に向けて、VLANからファブリック、SDNやNFVに至るまで、ネットワークの仮想化技術に関する基礎知識が網羅されています。

好評につき重版してきた『プロになるためのLinuxシステム構築・運用』が，最新版のRed Hat Enterprise Linux（ver.7）に対応し全面的な改訂を行った。これまでと同様に懇切丁寧にLinuxのシステムを根底から解説する。そして運用については，現場で得られた知見をもとに「なぜそうするのか」といったそもそも論から解説をしており，無駄なオペレーションをせずに実運用での可用性の向上をねらった運用をするためのノウハウをあますことなく公開した。もちろん，systemdもその機能を詳細にまとめあげている。

人工知能（AI）は万能ではない。AIができるのは、あくまでも「部分的な自動化」。では、どんな自動化だったら、AIは対処できるのか？　AIが対処可能な自動化を五つに分類したうえで、事例を交えつつ、小さな会社などでもできるAI活用法を解説。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 GAFAを規制すれば、ただちに日本企業が「下請け」から脱し、国産プラットフォーマーが世界を席巻する――そんなバラ色の未来が約束されているはずはない。米欧中に伍して「データの世紀」を生き抜く条件を探る。（『中央公論』2019年8月号特集の電子化です） （目次より） ●対談 めざすは米国、ＥＵ、それとも中国？ 「プラットフォーマー帝国」に人文知で対抗せよ 津田大介×山本龍彦 《競争か、独占か？深層インタビュー》 ●データ経済時代に、日本企業は生き残れるか？ 岸 宣仁 ▼規制を乗り越えるイノベーションこそがアマゾン流だ 篠原 健 ▼ソフト開発で世界と闘った私が見た、日本の弱点と可能性 及川卓也 ▼「取引透明化法」策定と「競争本部」新設で、世界をリードする 伊藤達也 ●アメリカの締め出しに対抗するファーウェイの意地 李智慧

「技術者のための」と冠した数学書の第3弾――確率統計学 「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『確率統計学』を基礎から解説した書籍です。 ■本書の特徴 ・機械学習を支える大学数学の3分野のうち、確率統計学を順序立てて学習できる（既刊『技術者のための基礎解析学』『技術者のための線形代数学』との姉妹編。これら3冊で大学数学の3分野を学ぶことができる） ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 確率統計学を扱う本書では、「コンピューターの乱数によるシミュレーションで現実世界の不確定な現象を再現する」ことを確率モデルの目標とすることで、抽象的な確率空間が果たす役割を明確にするというアプローチを取りました。その上で、条件付き確率や事象の独立性など、ともすれば直感的な理解にとどまりがちな点について、その基本的な性質をできるだけ厳密に導出することを心がけています。 ここには、確率空間の「仕組み」を理論的に理解するという意図があります。これにより、パラメトリック推定や仮説検定など、確率モデルを構成・検証する手続きについて、その役割をより明瞭に理解することができます。 また、「技術者のための」と冠した三部作（解析学・線形代数学・確率統計学）のまとめとして、本書の付録（Appendix A　機械学習への応用例）では、これらを総合した応用分野の1つである機械学習の基礎的なアルゴリズムについて、その原理を数学的な観点から解説します。 本書を含む三部作を通して、直感的な理解にとどまらない、「厳密な数学」の世界をあらためて振り返り、じっくりと味わっていただければ幸いです。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械学習に関連する数学には、大きく、解析学、線形代数学、確率・統計学の3つの分野があります。本書は、これらの中で最も基礎となる、解析学、とくに、微積分の理論を中心に解説しています。残念ながら、本書一冊で機械学習に必要な数学がすべて学べるというわけではありませんが、もう一度、本格的な数学の世界に触れ、自信を持って「機械学習の本質が理解できた」と言えるための第一歩は、必ずここにあるはずです。受験勉強から解放されて、あこがれの大学数学の教科書を開いたあの時の興奮をわずかなりとも思い出していただければ、筆者にとってこの上ない喜びです。 ■本書の特徴 ・機械学習に関連する数学の最も基礎となる解析学・微積分を順序立てて学習できる ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

「技術者のための」と冠した数学書の第2弾――線形代数学 「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『線形代数学』を基礎から解説した書籍です。 ■本書の特徴 ・機械学習を支える大学数学の3分野のうち、線形代数学を順序立てて学習できる（既刊『技術者のための基礎解析学』、続刊予定『技術者のための確率統計学』との姉妹編。これら3冊で大学数学の3分野を学ぶことができる） ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 線形代数学がテーマの本書では、実数ベクトルに限定して、「一次変換」「行列式」「固有値問題（行列の対角化）」といった定番の内容、そして、ベクトル空間の公理にもとづいた、より一般的なベクトル空間の性質を取り扱います。 線形代数学というと、行列式の性質や対称行列の対角化など、「結果は知っているけれど、なぜそれが成り立つかはわからない」という内容も多いかもしれません。 本書では、定義にもとづいた厳密な論理展開とともに、できるだけ丁寧に計算を進めることで、それぞれの内容について、「確かにその通り」と納得できる説明を心がけました。 お好みのノートと筆記用具を用意して、本書の説明と、数式にもとづいた論理展開をみなさんの「手と頭」で、ぜひ再現してみてください。 そして、直感的な理解にとどまらない、「厳密な数学」の世界をあらためて振り返り、じっくりと味わってください。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

【Googleの生成AIを実践活用してみませんか？】 生成AIの普及が急速に浸透してきています。本書は信頼性の高いクラウド環境であるGoogle Cloudで同社の生成AIを活用するための方法を解説します。自社で生成AIを利用したWebサイト構築をしたい方への良きガイドとなるように構成しています。最初に最新のWebサイト構築に必要なJSライブラリの使用法を俯瞰していきます、そして生成AI、本書ではGoogleのPaLM APIを使います。サンプルアプリとして、書英文添削アプリ→チャットボット風アプリ→ドキュメントの要約アプリ→ドキュメントQA サービスアプリを段階的に開発していくプロセスを読者と同じ目線で開発していきます。ステップごとに工程を追いながら、その技術を学ぶことができるようになります。Web+AIで新しい機能とサービスを開発していきましょう。 ■こんな方におすすめ 既存の生成AIサービスを使うだけではなく、「生成AIを活用した新しいアプリを作って人々に提供してみたい」「業務システムに生成AIを組み込む方法を知りたい」という方に最適な内容です。Google Cloudのサービスやアプリ開発に使用するライブラリの使い方も基礎から説明していますので、これまでにアプリ開発の経験がない方でも、気軽に読み進めていただけます。 ■目次 ●第1章 前提知識 　　1.1 Google Cloud入門 　　1.2 React入門 ●第2章 Next.jsとFirebaseによるフロントエンド開発 　　2.1 Google Cloudプロジェクトのセットアップ 　　2.2 Next.jsによる静的Webページ作成 　　2.3 Firebaseのセットアップ 　　2.4 Googleログイン機能の実装 　　2.5 Cloud Runへのアプリケーションデプロイ 　　2.6 サーバーコンポーネントの利用 ●第3章 PaLM APIを用いたバックエンドサービス開発 　　3.1 PaLM APIの使い方 　　3.2 英文添削アプリの作成 　　3.3 ファッションを褒めるチャットボット風アプリの作成 ●第4章 LangChainによるPDF文書処理 　　4.1 LangChainによるPDF文書の要約 　　4.2 スマートドライブアプリの作成 ●第5章 ドキュメントQAサービス 　　5.1 埋め込みベクトルによるテキスト検索 　　5.2 ドキュメントQAサービスの作成 　　5.3 Vertex AI Searchによる検索サービス ■著者プロフィール 中井悦司：1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT 企業のAIソリューションズ・アーキテクトとして活動。著書として、『［改訂新版］プロのためのLinuxシステム構築・運用技術』『ITエンジニアのための強化学習理論入門』（いずれも技術評論社）、『TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み』『JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み』（いずれもマイナビ出版）などがある。

Google Cloudは、すぐにクラウドでアプリを開発できるので、ビジネスをすばやくIT化できます。フルマネージド（サーバー管理が要らない！）なので、Googleの技術基盤にフルに任せながら、安心してソフトウェア開発に注力できます。しかもGoogle App Engineを使うならば、必要なプログラミング言語はPythonだけです。しかもWebブラウザだけで開発できます。本書はGoogle Cloudの優れた機能を紹介しながら、Python＋Flaskフレームワークを使いWebアプリ方を紹介します。この開発工程をともに学ぶことでクラウド上でのソフトウェア開発の要諦を学ぶことができるでしょう。Google Cloudのパワーとテクノロジーを習得しましょう！

「社会を作り変えたいなら、コードを書くのが一番だ」 フェイスブックやツイッター、ウーバー、ペイパル、インスタグラムといった各種サービスを開発・提供する「ソフトウェア開発者」の多彩かつ具体的なエピソードを通じて、彼ら・彼女らはどのように考え、行動し、デジタル世界に大きな影響を与えるソフトウェア／サービスを生み出しているのかを解き明かした読み物です。 デジタル世界、およびソフトウェア・ファーストが浸透するにつれて、社会におけるプログラマーの重要性はますます高まっています。彼ら・彼女らの役割と実態を、IT分野で活躍したい方々はもとより、彼ら・彼女らと接するビジネスパーソンも知ることで、生産性を高め、よりよいサービスを生み出す大きなヒントが得られるでしょう。 ――――――――――――――― ソフトウェアにより世の中が変わりつつあることが明白ないま、企業は、企業の管理職は、コーダーをどのように活用するかを考えなければならない。本書はそのようなコーダーを活用することが必要となった管理職にとって必読の書だろう。 本書の原題は「Coders The Making of a New Tribe and the Remaking of the World 」だ。世界のリメイク。自分の周りや組織、会社など、すでにできあがっているようなものも、いまの混沌とした社会状況の中、再構築が必要だ。コーダーが世界をリメイクする人種であるのだが、あえて逆説的に言うと、世界をリメイクするのがコーダーなのだ。世界をリメイクするために、あなたも本書を指南書として、コーダーになろう。 及川 卓也、「ソフトウェア・ファースト」著者

本書は，最低限の知識で，実用性のあるWebアプリケーションを開発するスキルを習得するための入門書です。「やりたいことを実現する，問題を解決するためのアプリを短期間で素早く開発するための力を身に付ける」ことをテーマに掲げ，「DiaLogBook（簡易SNS）」「OLiVES（オンラインイベント支援システム）」という実用的な2つのアプリを題材にして，手を動かしながら実際に動くWebアプリケーションを作る手順をチュートリアル形式で解説します。開発にはRuby on Rails 6を利用し，開発環境の構築からHerokuへのデプロイまでを紹介。初学者にもわかりやすいお勧めの1冊です。

※本書は試読版です。 日経Linux技術解説書(1) 本書の平均読了時間約54分(32,000字) 「Docker」は、コンテナー技術を活用したアプリケーションイメージの管理ツールです。アプリケーション導入済みのディスクイメージを手軽に作成して、利用することができます。本書では、いま話題のDockerを支える、Linuxの最新技術を徹底解説します。 ※本書は日経Linux 2014年9月号から2015年2月号に掲載した連載をスマホ向けに再構成したもので、記事執筆時点の情報に基づいています。 【目次】 1章　Linuxコンテナーの基礎 2章　CentOS7でDockerを実体験 3章　Dockerの自動化機能を活用 4章　Dockerのイメージ管理を支える仕組み 5章　Dockerのネットワーク構造を解明する 6章　cgroupsによるリソース管理とsystemd連携

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Webアプリの世界ではPHPやJavaが格段とポピュラーだが、ハードウェアの操作やユーザーインタフェース、画像処理などの分野ではC言語でしか扱えないものが多く、近年、現場でのニーズは高い。 本書は、プログラミングでの複雑な処理を短時間に組むために用意されたライブラリに焦点を当て、その使い方を解説。 データベース・プログラミングからネットワーク、科学技術計算、コンピュータグラフィクスまで、ライブラリの活用術を身につけ、複雑なコーディングを簡素に実現する。 LinuxのディストリビューションにはUbuntuを採用。

◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊！◆ ・コードが理解の試金石！ ・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫！　 ・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ！ [サポートサイト] https://github.com/taroyabuki/fromzero [主な内容] 第1部　データサイエンスのための準備 1章　コンピュータとネットワーク 2章　データサイエンスのための環境 3章　RとPython 4章　統計入門 5章　前処理 第2部　機械学習 6章　機械学習の目的・データ・手法 7章　回帰1（単回帰） 8章　回帰2（重回帰） 9章　分類1（多値分類） 10章　分類2（2値分類） 11章　深層学習とAutoML 12章　時系列予測 13章　教師なし学習 付録A　環境構築

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 話題のGoogle製ライブラリーを使った初の書籍！ 本書は、Google製のライブラリーであるJAX、Flax、Optaxを利用して、ディープラーニングの機械学習モデルの構築方法を学ぶ書籍です。 ● 本書の概要 本書では、ディープラーニングの代表例とも言える畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を例として、これをJAX/Flax/Optaxで実装しながら、モデルの各パーツの役割を数式レベルで丁寧に解説していきます。 この際、モデル内部の処理の様子を確認するために、モデルの中身を分析するコードもあわせて利用します。JAX/Flax/Optaxを利用すれば、モデルの構築だけでなく、このような分析作業も簡単に実施できることが実感できるでしょう。 導入となる第1章では、JAX/Flax/Optaxの基本的な機能とその使い方を学ぶために、機械学習の基礎とも言える「最小二乗法」による回帰問題を利用します。まずは、JAXの機能だけを利用して、勾配降下法のアルゴリズムを独自に実装して、回帰モデルの学習を行います。その後、これと同等の処理をFlax/Optaxを組み合わせて、再度、実装してみます。これにより、Flax/Optaxの使い方に加えて、JAXの微分機能など、その背後で行われる実際の処理内容をより明確に理解することができるでしょう。 第2章以降では、より本格的な畳み込みニューラルネットワークを構築し、さらに、転移学習やDCGANによる画像生成モデルなども実装します。付録として、本書で使用するJAX/Flax/Optaxの主な関数の一覧も用意。JAX/Flax/Optaxの使い方をリファレンス的に知っておきたい方にもおすすめです。 中井 悦司 （なかい えつじ） 1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions Architectとして活動。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、大学1、2年生が最低限身につけておくべき情報利活用のスキルをコンパクトにまとめたものです。具体例を多く交えて解説し、若いビジネスマン、新社会人や社会人2～3年めで情報収集や整理・分析に悩んでいる方にも大いに参考となる内容です。 　前半の「情報収集・分析編」では、情報をうまくインプットし、適切に分析する方法を説明します。以下の内容を学びます。 　・そもそも情報とはなにかを理解する 　・情報の質や背景を吟味する 　・課題解決に向けて情報を適切な方法で分析する 　また、情報社会の一員としては、収集して分析した情報を適切に発信することも重要です。後半の「情報発信編」では、そのために以下の内容を学びます。 　・適切な情報を適切な形で伝える 　・情報発信の必要性を理解し、適切に発信する 　・コミュニケーションにより情報交換を行う 　本書を通読すれば、高度情報化社会において必要な、情報の収集から発信までの基礎的な能力を身につけることができます。

身近な例からデータサイエンスの深淵を体感し スケールさせるノウハウを学ぶ 【本書の内容】 「膨大なデータを分析して傾向を探り意思決定に援用する」とはよく耳にするフレーズですが、「膨大なデータ」から「援用する」までの間に、どのようなことがなされているのでしょうか。その各段階における必要な知識や技能やツールやインフラにはなにがあるのでしょうか。 本書はそういった疑問を、身近な例（フライトスケジュールからミーティングの参加・不参加確定）から説き起こします。とはいえ、それは単に米国運輸省のデータをダウンロードし、フライトの傾向を時間軸に合わせて分析し、スケジュールとして提示する、という“シンプル”なストーリーではありません。 「データ分析を実行してビジネスで成果を出す」ことができる人を「データエンジニア」と呼ぶ、Googleならではの文化が色濃く出た1冊です。すなわち、クエリの構築やレポート、グラフ化が最終目標ではなく、それらをひっくるめたスケーラブルで反復可能なシステムを構築できる人材への足がかりとなる1冊であり、肩書としての「データサイエンティスト」から、真に求められているデータサイエンティストへと、自身をスケールしていくための手引書です。 本書は、 Valliappa Lakshmanan, Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning, O'Reilly Media, January 12, 2018. の邦訳版です。 【本書のポイント】 ・Google Cloud Platformの具体的な活用方法 ・データ分析からサービス構築まで、必要な知識 ・データサイエンスをスケールするという考え方 【読者が得られること】 ・データサイエンスに必要な知識を段階を追って習得できる ・データ収集からサービス構築までの一連の流れを理解できる ・各ステージにおける勘所や肝となる考え方を学べる ・Google Cloud Platformにある一群のツールを使えるようになる ・統計学や機械学習を理解していれば、モデルをコード化できるようになる 【対象読者】 ・データエンジニア、データサイエンティスト ・データアナリスト、データベース管理者 ・システムプログラマ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

コンピュータのハードウェアは劇的に進化しているのに、使いやすくなっているようには感じられない。また、スマホは知的生産には不向きで、流れてくる情報を見るだけの時間潰しのツールになっている。本来コンピュータは、人間の能力を拡大し、いつでも/どこでも/誰でも使えるツールとして構想されてきたものだ。では、その方向に正しく進化するにはどうすればいいのか。ユーザインタフェースの第一人者がわかりやすく解説する。

「データ分析」では得られない、真のビッグデータ活用とは?気鋭のデータ・サイエンティストが、死蔵データを生むだけの「高い買い物」でも、些末な「統計テクニック」でもない、真のデータ活用を語ります。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「プログラムの読み方をすべて載せる（ふりがなをふる）」という手法で究極のやさしさを目指した、 まったく新しいJavaScript（ジャバスクリプト）の入門書です。 本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。 プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できます。 この新しいアプローチで「プログラムが読めないから、自分がいま何をしているのかわからない」といった プログラミング入門者が途中で挫折してしまう原因を解決しました。 また、実際に手を動かしながら進むだけでなく、プログラムを考える応用問題も用意しているため、 しっかりJavaScriptの基礎文法を身につけることができます。 ■本書はこんな人におすすめ ・JavaScriptの基本を身につけたい人 ・過去にプログラミングの入門書で挫折してしまった人 ・Web制作者やプログラマー、エンジニアを目指す人 ・仕事でJavaScriptを活用してみたい人

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■□■プログラムが「読めない」を解決する入門書■□■ 人気シリーズ「JavaScriptふりがなプログラミング」を大きくして読みやすく、内容を充実させて改訂しました。「プログラムの読み方をすべて載せる（ふりがなをふる）」という手法で究極のやさしさを目指した、まったく新しいJavaScriptの入門書です。 本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できます。この新しいアプローチで「プログラムが読めないから、自分がいま何をしているのかわからない」といったプログラミング入門者が途中で挫折してしまう原因を解決しました。 さらにこの増補改訂版では、Chapter 6として「サーバーと通信してみよう」を追加し、実際のWebページでJavaScriptがどう使われているかという実用性を重視した内容も盛り込みました。 ■本書はこんな人におすすめ ・JavaScriptの基本を身につけたい人 ・過去にプログラミングの入門書で挫折してしまった人 ・プログラマーやエンジニア、Webクリエイターを目指す人 ・仕事でJavaScriptを活用してみたい人

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。 また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AI・機械学習エンジニアやデータサイエンティストにも必須の技能、統計学を身につけよう! 本書では、統計の概念や応用分野の紹介から、記述統計、統計の基礎となる確率の考え方、推測統計、相関、検定と、統計学の基礎としてとりあえず知っておくべき考え方について、ひととおり網羅して解説しています。統計学を確実に基礎から学べます。 豊富な図解を掲載し、イメージで統計を理解できるようにしています。 複雑な数式はなるべく避けて解説しています。 やむなく数式を用いた箇所も、可能な限り平易に説明しています。 特に検定の解説では、数式による原理的な説明を極力排除しました。 複雑な計算は、表計算ソフトや統計処理パッケージを使ってコンピュータで深堀りする方針で解説しています。 初心者にも楽しく学べる入門書です。

MicrosoftやGoogleで世界標準の製品開発に 携わってきた技術者が書き下ろす、 あらゆるビジネスが「ソフトウェア中心」に刷新される 今必要な次世代型サービス開発の要諦 AI活用、デジタル・トランスフォーメーション、SaaSをベースにしたサブスクリプションビジネスetc.今、世界中の企業がITを駆使したデジタルシフト(事業のサービス化)を急いでいる。 日本企業がこの世界的潮流に取り残されないためには、かつての成功モデルである「製造業的ものづくり」から脱却し、ソフトウェアを中心としたサービス志向の開発体制を構築することが重要だと著者は説く。 ソフトウェアがビジネスの中心を担い、インターネットがあらゆるビジネスの基盤となりつつある今、日本企業はどう変化すれば生き残れるのか? 世界的IT企業で働き、現在は製造業をはじめとする日本企業の変革にも携わる著者が書き下ろす、ソフトウェア・ファーストな開発論をぜひ読んでほしい。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを動かしながら学べる書籍です。 ディープラーニングについて解説する書籍は多数発行されていますが、本書では、「きちんとニューラルネットワークの原理から理解すること」と、「その原理をどのようにコードとして書くか」の両方がバランスよく学べます。 表面的にコードを覚えるだけでは、応用力は身に付きません。本書で根本から理解しておくことで、現場に出てからも長く使える基礎力を身に付けましょう！ ※本書では、プログラムの実行環境としてGoogle Colaboratoryを利用するため、面倒な環境構築は不要です。 ※本書は、2016/9発行の『TensorFlowで学ぶディープラーニング入門』をもとに、Python3系、TensorFlow 2.0ベースに書き換えたほか、全体的に解説を見直し、修正しています。そのほか、実行環境をGoogle Colaboratoryに変更、オートエンコーダーによるアノマリー検知やDCGAN による画像生成などのトピックを追加しています。

「DX時代のビジネスマンの新しい教養はこれだ。」 経団連会長　中西宏明 氏 推薦！ 50000人の人材育成と、 120法人以上へのサービス提供から導かれた、 AI導入の鉄則とは？　 本書は、AI（機械学習）の導入を始めたり、検討したりしているが、 うまくいかない企業および担当者の方々に、 最初の“ボタンの掛け違い”を理解していただき、 AI導入を成功させる“ルール”を伝授するものです。 「AIのビジネス活用における考え方」を、 「７つのルール」にまとめています。 難しい理論や複雑な数式は登場しません。 機械学習の理論を易しく解説した上で、 ビジネスで活用するうえでの、 押さえておくべきポイントを解説していきます。 2020年現在、「機械学習を学ぶことはコスパが良い」といえます。 機械学習のプロフェッショナルはまだ少なく、 学ぶハードルも下がってきました。 機械学習の技術の素養を身に着ければ、仕事の幅が大きく広がるでしょう。 本書は、AIなどのデジタルテクノロジーを使いこなすための、必読書です。 【こちらの方々に最適】 ・AIのビジネスへの応用を考えているビジネスプランナー ・企業や応用領域で機械学習の活用を考えているエンジニア ・AIを使ってビジネスを革新したい経営者 【本書であつかうルール】 ルール１. 機械学習の投資対効果を明確にすべし ルール２. 「使えないデータ」と「使えるデータ」を把握すべし ルール３. 機械学習で狙うべき領域を同定すべし ルール４. インプットとアウトプットの解像度を高めるべし ルール５. 機械学習の性能を正しく評価すべし ルール６. 実運用のイメージを高めるべし ルール７. ステークホルダーとのエコシステムをつくるべし

Linuxのコンテナ技術の1つであるDockerは，迅速なWebサービスの展開に必要不可欠なものであり，多くのIT企業が注目している重要なものである。本書では，そのしくみを明らかにし，DockerをGitHubと連携したデプロイ方法を基礎から解説する。Dockerfileの書き方や管理ツールであるkubernetesとの連携方法，レッドハット社のAtomicHostでの使い方など，最新かつ定番的な情報を盛り込んだ実践的な入門書である。

「Python×サイエンス＝楽しいプログラミング」身の回りにあるデジタルガジェットをPythonでプログラミングしたい！　スマホでも気軽にたのしくプログラミングしたい！　そんな衝動に駆られることがありませんか。Pythonは機械学習や統計やRとか、小難しいことに使うばかりではありません。プログラミングしたい人にとって自由にコーディングできるすばらしい言語体系なのです。目の前の事象を科学で分析し、Pythonでプログラミングすると、爆発的に面白い世界が広がります。スマホと組み合わせることもできるので、身近な環境で試すこともできます。なんでもPythonプログラミングしてみませんか？　きっとコンピュータのパワーを使うたのしさにも目覚めるでしょう。本書を片手に未知の力を手に入れましょう！

「本能寺の変」６月２日に起こったのは月の満ち欠けと関係していた！　「中国大返し」そのスピードはゆっくり歩くくらいの速さ！　「３本の矢」60kgのものを持ちあげる力があれば折れちゃう！　「平将門の乱」勝敗は風向きが決めた！　などなど、みんなが知ってる日本の歴史を、科学の視点でズバッと斬った35のお話。意外な「ビックリ」がギュギュッと詰まったこれまでにない歴史本！ 【目次】第１章　イメージをくつがえすビックリ!?/第２章　スゴすぎる舞台裏にビックリ!?/第３章　ヤバすぎる異彩にビックリ!?/第４章　ざんねんな現実にビックリ!?/第５章　どんでん返しにビックリ!?

Lisp・関数型プログラミングのメリットとは何か――副作用のないプログラミングがまず挙げられます。これでバグが圧倒的に少なくなります。さらにはコードの再利用がしやすいこと，並列処理が得意であるということも。それだけではありません。動的な型付けも特徴ですし，ラムダ計算もクロージャも，さらにはオブジェクト指向までできます。数十年の時を越えて現代にも通用する普遍的なアイデアがLispにはあります。本書はさまざまなLispプログラム（ハノイの塔，エイトクイーン，オンライン書店など）を解説し，さらにリファクタリングまでいっきに学びます。本書で関数型プログラミングのエッセンスを得ることができます。

本書は，Pythonエンジニアとしてのスキルアップを目指す人のための，Python 3の本格的な学習書として執筆されました。Pythonの基本文法，オブジェクト指向，データ構造やコーディング手法，例外処理，標準ライブラリなど，データサイエンスやWebアプリのエンジニアとして必須となるPythonプログラミングの知識やテクニックを，実際に手を動かしながら学べる一冊になっています。「Python 3エンジニア認定基礎試験」を実施している「Pythonエンジニア育成推進協会」が監修しているので，試験を受験する方のための副読本としても役立ちます！

GoogleなどのWebサービスで人気のスクリプト言語「Python」は，現在の言語に共通する，美しく模範的なプログラミングの学習に最適な言語です。本書は，プログラミングの知識がゼロの方でも理解できる，いちばん簡単なPythonの学習書です。プログラミングの基本の基本から，データ型を駆使した本格プログラムまで，豊富なイラストとサンプルを使って，Pythonならではのプログラミングのノウハウを楽しく解説します。

好評の「いちばんやさしいPythonの学習書」が約8年ぶりにリニューアル！　プログラミングの知識がゼロの方でも理解できるイラストやサンプル満載のわかりやすい解説はそのままに，最新のPython 3に完全対応。さらに，プログラミングの応用編としてWebアプリケーション作成やデータ分析の基本も解説しています。プログラミングの基本の基本から，データ型を駆使した本格プログラムまで，Pythonならではのプログラミングを楽しく解説します！

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12780-0)も合わせてご覧ください。 近年注目を浴びる人工知能は微分をはじめとした数学の計算に基づいています。また，新型コロナウィルス感染の予測では微分方程式が利用されています。微分積分は，多くの方が学ぶ意義がある学問なのですが，複雑な計算や数式が原因で学習に挫折した方も少なくありません。そこでPythonの出番です。 本書はこれから微分積分を学びたいと考える方や学び直したい方に向けて，Pythonの力を借りて視覚的にデータを確認することで，直感的な理解を促します。複雑な計算とグラフの描画はPythonにまかせ，Pythonが出力する結果とグラフを読み解くことに注力します。数学のエッセンスを理解して活用するために，コンピューターを使用した数学の学習は効率的な学習方法とも言えます。 「とりあえずPythonに計算させてみよう」と，軽い気持ちで数学の学習を開始してみましょう。

データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く ビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。 デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、 それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。 この書籍では、データ分析において、 デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、 データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。 書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。 ・データの入手や加工などのハンドリング ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 本書で学べること ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装 対象読者 データ分析エンジニアを目指す方 目次（抜粋） 第1章 データ分析とは 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ツールの基礎 第5章 応用：データ収集と加工 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

読者の声に応えて第2版の登場！ データ分析エンジニアに必要な 基本技術をしっかり習得できる 【本書の概要】 本書はデータ分析エンジニアに必要な 以下の基礎技術を丁寧に解説しています。 ・データの取得・加工 ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 【第2版のポイント】 ・Python 3.10対応 ・よりわかりやすい解説 ・Pythonデータ分析試験の主教材に指定 【本書で学べること】 ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装方法 【対象読者】 データ分析エンジニアを目指す方 【目次】 第1章 データ分析エンジニアの役割 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ライブラリによる分析の実践 第5章 応用：データ収集と加工 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

本書（原題：Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language）はアルゴリズムの分析と設計方法について、Pythonを使って説明します。古典的なアルゴリズムに焦点を絞って解説していますが、基本的なアルゴリズムによる問題解決の方法もしっかり理解できます。 本書はプログラミングとコンピュータサイエンスの最も重要で難しい分野を非常に読みやすい形で解説しています。アルゴリズムの理論とプログラミングの実践の両方をカバーし、理論が実際のPythonプログラムにどのように反映されているかを説明します。また、Pythonに組み込まれている有名なアルゴリズムとデータ構造について説明し、実装と評価について学ぶことができます。 本書で学べること 新しい問題を効率的なアルゴリズムで解ける問題に変換する方法。もしくは、効率的に解けない問題であると示す方法 数学と基本的な実験やベンチマークを使ってアルゴリズムとPythonのプログラムを分析する方法 古典的なアルゴリズムとデータ構造を深く理解し、Pythonでこれらを効率的に実装する方法 新しい問題を解くために新しいアルゴリズムを設計し、実績のある設計原理・設計技法を使って実装する方法 Pythonのハイパフォーマンスコンピューティングを実現する豊富なツールを使って実装を高速化する方法

本書は、iOSデバイスの機能を最大限に活用するためのPythonガイドです。iPhoneやiPad上で実行できるPython/Jupyter Notebook環境である「Carnets for Jupyter」から、「Juno」、「Pyto」、「Pythonista」といった多彩なPython環境を駆使し、iPhone/iPadを自在に活用する方法を探求します。

Pythonには，豊富な標準あるいはサードパーティライブラリ・モジュールがあります。ライブラリに関するドキュメントも充実していますが，初心者にとってはそのボリュームゆえに，まずどんなライブラリを活用できればよいのか，わかりづらい側面があります。ドキュメントは使用頻度の高い・低いに関わらずフラットに記載されており，サードパーティのライブラリについては言及されていません。本書では，「これだけは押さえておきたい」ライブラリとその機能を，標準ライブラリだけでなくサードパーティのものも交え，カテゴリごとに，その活用法を紹介します。バージョンはPython 3.4をメインとします。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 会員登録数25000人（2019年２月時点）を超える、日本最大級の先端技術のラーニングサービス「Aidemy」 ディープラーニング、自然言語処理、ブロックチェーンなど、いま話題の技術を学べる「Aidemy」から、 ブロックチェーンを理解するための参考書が登場！ ■本書の特長 ・ブロックチェーンの理解に必要とされるコンピュータサイエンスの基礎知識を、体系立てて復習できる ・BitcoinやEthereumの基礎となっている技術を学び、どういう仕組みで動いているかを理解できる ■本書の対象読者 ・これからブロックチェーンを使った開発を行いたいが、コンピュータの基礎（低レイヤー）や、コンピュータの仕組みを改めて復習したい方。 ・Bitcoin（BTC）やEther（ETH）などの暗号通貨に興味があり、その仕組みと技術をしっかり理解したい方。 ■本書の内容 ●CHAPTER１　コンピュータ基礎 データ構造とアルゴリズム、CPUの仕組みなどを扱う。 ●CHAPTER２　暗号とセキュリティ 共通鍵暗号、公開鍵暗号、ハッシュ関数、デジタル署名などを扱う。 ●CHAPTER３　ネットワーク プロトコル、HTTP通信、Websocket、P2P通信などを学ぶ。 ●CHAPTER４　ブロックチェーン応用（Bitcoin編） Bitcoinを題材に、ブロックチェーンの仕組みを学ぶ。 ●CHAPTER５　ブロックチェーン応用（Ethereum編） Ethereumを活用したアプリケーションの開発を学ぶ。スマートコントラクトを用いたアプリの仕組みを理解する。

インフラ基礎知識とセットで学ぶ！ Google Cloud Platformの機能＆システム構築パターン！ 本書は、Google Cloud Platform（GCP）でシステム、アプリケーションを 構築するための実践的な入門書です。 GCPを初めて利用する開発者をメインターゲットとし、GCPの提供する サービス（コンポーネント）の全体像と、サービスを組み合わせて最適な アプリケーションアーキテクチャを実現する方法を、具体的なサンプルを 使ってわかりやすく解説します。 Webアプリケーションを動かす具体的な手順の解説に加えて、コンテナ、 オーケストレーションといったテーマもカバーするため、業務で本格的な 利用を考えている方にも適しています。 単にGCPの使い方を説明する手順書にとどまらず、GCPを利用する上で 理解しておきたいインフラの基礎技術などを解説することで、技術動向の 変化が激しいクラウドの解説書でありながらも陳腐化を最小化するよう 工夫しています。 また、GCPの強みであるクラウドネイティブなアーキテクチャによる アプリケーション実行環境の構築をサンプルとして挙げているのも 大きな特徴です。本書の強みは、具体的なサンプルを使って丁寧に 説明することで、GCPの良さを体得してもらえるところにあります。 GCPの利用や導入を検討している／初めて使う、あるいは、AWSなど 他のクラウドを使ったことがあるプログラマ／開発者の方におすすめの 一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

世界水準のプロダクトマネージャーの叡智は この1冊で完璧に得られる Google、Microsoft、SmartNewsなどのプロダクト、 BtoCおよびBtoB領域で国内のみならずグローバル展開に 携わってきた百戦錬磨の著者陣が 日本とシリコンバレーのあらゆる知見を詰め込み書き上げた、 プロダクトマネジメントの決定版。 あらゆるモノがIT化する現代では、 プロダクトの成功を抜きに、ビジネスを語ることはできない。 事業戦略、IT開発、UXデザイン、マーケティング、 カスタマーサクセス、セキュリティ、知的財産、組織運営……。 何をどこまでおさえればいいのか？ 本書はその海図となって、ビジネスを成功に導く。 プロダクトマネジメントに欠かせない 知識、スキル、方法論、マインドセットを網羅しているため ●新事業・新サービス開発 ●既存事業テコ入れ ●DX ●起業 ●スタートアップ にかかわるすべてのマネージャー、エンジニア、デザイナーにとっては 必読の完全保存版である。 【目次概要】 PartⅠ　プロダクトの成功 PartⅡ　プロダクトを育てる PartⅢ　ステークホルダーをまとめ、プロダクトチームを率いる PartⅣ　プロダクトの置かれた状況を理解する PartⅤ　プロダクトマネージャーと組織の成長 PartⅥ　プロダクトマネージャーに必要な基礎知識 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

PMがより成長するための考え方・アクションを徹底解説 いま、プロダクトマネージャー（PM）の求人が急増しています。この需要増加の傾向は堅調で、年収も1,000万円を超えるようになりました。ですが、どのようにしてPMになれるのかは、まだ体系的に明らかにされていません。 そこで本書では、そもそもプロダクトマネージャーとはいかなる職種か、どのような能力が求められるのか、といった基礎知識から「社内異動ルート」と「転職ルート」の両面よりプロダクトマネージャーになる道筋を明らかにします。 そして、企業の選び方から職務経歴書の書き方、面接対策、内定後の決断方法、市場価値の高め方まで、転職活動を丁寧にサポートします。 とくに以下の職種からPMになる方法を詳述していますので、転職を考えている方はぜひ参考にしてください。 ・エンジニア ・プロジェクトマネージャー／SIer ・事業企画 ・経営コンサルタント ・UIデザイナーやUXデザイナー ・マーケティング（マーケター） ・セールスやカスタマーサクセス ・職種・業種の専門家（ドメインスペシャリスト） さらに、現役PMにとっても役立つ以下の記載も充実しています。 ・壁にぶつかったときの乗り越え方 ・BtoCとBtoB間のギャップの克服 ・どのようにしてスキルを高めていけばよいか ・いかなるキャリアアップの道筋があるか ・投資家や起業家への道 1,200名以上の面談実績を誇るPMキャリアアドバイザーの著者陣が、PMの第一人者・及川卓也さんとタッグを組んで書き下ろしたプロダクト開発関係者必読の一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

【プログラミングは暗記じゃない！】 プログラミング言語を学ぶ前に押さえておきたい、コンピュータとソフトウェア、プログラミングの仕組みを楽しく学べる入門書です。 コミカルなマンガとイラスト図解で、「プログラムは難しい」という先入観にとらわれることなく、すんなり理解が進みます。プログラムの勉強中にはついついおろそかになりがちなコンピュータとソフトウェアのモヤモヤを、スッキリ解消してくれる一冊です。 【本書の内容】 ■CHAPTER 1　プログラムとコンピューター コンピューターとプログラムってどんな関係？／プログラムがコンピューターを動かす流れ／CPUの仕組みを見てみよう／メモリは数値を記憶する／コンピューターが画像や音楽を扱う仕組み etc. ■CHAPTER 2　プログラミング言語って何？ プログラミング言語はいろいろある／プログラミング言語の歴史／実行方式で2つに分類できる／コンパイラとインタプリタの発展 etc. ■CHAPTER 3　メモリの管理とデータ型 データには「型」がある／数値はこうやって記憶する／文字はこうやって記憶する／画像はこうやって記憶する／データを記憶するときは「変数」を使う／変数に記憶してみよう／複合的な変数／配列を試してみよう etc. ■CHAPTER 4　プログラミング言語の文法 「演算子」を使って「式」を書く／演算子には優先順位がある／式を書いて計算してみよう／3種類の構文だけでプログラムを書く／分岐構文で「判断」させる／同じ仕事を繰り返させる／繰り返し処理をしてみよう／自分で命令を作る「関数」etc. ■CHAPTER 5　オブジェクト指向プログラミング オブジェクト指向プログラミングとは？／なぜオブジェクト指向が生まれたのか／インスタンスを作ってから使う／標準で付いてくるオブジェクトを利用してみよう／新しいクラスを作る／データを隠蔽する「カプセル化」／既存のものから機能を「継承」する／違うものを同じように操作する「多態性」 etc. ■CHAPTER 6　データ構造とアルゴリズム データ構造ってどんなもの？／リンクリストを自作しよう／アルゴリズムってどんなもの？／バブルソートに挑戦してみよう

月刊誌『Software Design』の特集や単発企画で評判の良い、機械学習とPython関連の記事を再編纂。機械学習・深層学習に取り組んでいる開発現場のITエンジニアが自身で試して学んだことが記事のベースになっており、いま押さえておくべき技術を習得する足がかりとして最適です。

日本のプロダクト開発において、プロダクトマネジメントの重要性がより注目され、その需要は高まり続けています。プロダクトの継続的な成功にはプロダクトマネージャーの存在が欠かせませんが、現場ではまだまだプロダクトマネージャー不足なのが実態です。 UX実践者として培ったユーザー重視の高い技術と能力は、優れたプロダクトマネジメントを行ううえでも必要不可欠なスキルであると言われています。本書は、それらのUXスキルを強みとして、どうPMの世界へ踏み出すか。実際にどういった仕事が待っているのか。PMの1日の過ごし方はどんな風か。プロダクト開発チームとより良い協働関係を築くにはどう振る舞えば良いかなどなど、「PMについて知りたい」「PMになりたい」と考えたときに役立つ実践的なノウハウが詰まっています。プロダクトマネージャーへのキャリアチェンジを考えているUX実践者（UXデザイナー、リサーチャー、エンジニア）、あるいはともに働くUX担当者の能力をもっと伸ばしたいと考えるプロダクトマネージャーにとっても必読の一冊です。 UXの専門知識を持ち、技術やビジネスの側面からプロダクトを総合的に考えることができる人材はプロダクトマネジメントにおいて不可欠だ。本書は、UXからプロダクトマネジメントへのキャリア転身に興味を持つ方々の新たな可能性を探るため、そしてさらなる挑戦を進めるための実践的なガイドとなるであろう。 ─及川卓也　「監訳者まえがき」より

日経Linux技術解説書(1) 本書の平均読了時間約54分(32,000字) 「Docker」は、コンテナー技術を活用したアプリケーションイメージの管理ツールです。アプリケーション導入済みのディスクイメージを手軽に作成して、利用することができます。本書では、いま話題のDockerを支える、Linuxの最新技術を徹底解説します。 ※本書の内容は日経Linux 2014年9月号から2015年2月号に掲載したもので、記事執筆時点の情報に基づいています。 【目次】 1章　Linuxコンテナーの基礎 2章　CentOS7でDockerを実体験 3章　Dockerの自動化機能を活用 4章　Dockerのイメージ管理を支える仕組み 5章　Dockerのネットワーク構造を解明する 6章　cgroupsによるリソース管理とsystemd連携

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 理系、文系を問わず、ビジネスシーンではプレゼンを避けて通れません。わかりやすいプレゼン術は全社会人の必須スキルといえます。本書では、「そもそもよいプレゼンとはなにか？」といった基礎のキソから、発表に臨む際の心構え、事前準備から、発表シナリオのつくり方、発表中の正しい振る舞い、パワーポイントの効果的な使い方、聞き手を飽きさせない技術、質疑応答のじょうずな方法まで解説していきます。

Pythonの入門書を終えたみなさん，こんな悩みはありませんか？ 「ここから何を勉強すればいいんだろう」 「Pythonの機能はどういう場面で役に立つんだろう」 本書はそうした方々のために，Software Designで過去好評を博した特集の中からPythonに関する記事を再収録したベストセレクションです。 第1章～第4章ではPythonの概要や始め方をあらためて紹介し，実用上押さえておきたいライブラリの使い方やエラー処理のポイントを解説します。さらに，第5章～第7章ではPythonの定番の使い道のうち，「自動化スクリプト」「テキスト処理」「統計学」の3点を取り上げます。 Pythonの入門書と専門書のすきまを埋めるガイドブックです！