※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。 ビッグデータ時代のSQL活用術・レシピ集 本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。 「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。 ●読者対象 本書では、アクセス解析等を担当する社内の分析担当者と、実装を行うエンジニアの双方を対象として、下記の情報を提示します。 ・データ加工の手法 ・分析に使用するSQL ・レポーティング・分析の手法 分析担当者であれば、アクセス解析ツールが提供する指標やフィルタがなくても、それ以上のことを自らで実践できるようになること、エンジニアであれば、分析業務を十分に理解して、分析担当者や経営層に対して、適切な情報提供やレポート提出、そして助言できるようになることを、目指しています。 ●構成 1 ビッグデータ時代に求められる分析力とは 2 本書で扱うツールとデータ群 3 データ加工のためのSQL 4 売上を把握するためのデータ抽出 5 ユーザーを把握するためのデータ抽出 6 Webサイトでの行動を把握するためのデータ抽出 7 データ活用の精度を高めるための分析術 8 データを武器にするための分析術 9 知識に留めず行動を起こす Chapter1～2は導入部で、Chapter1は基本を解説し、Chapter2で本書で扱うデータやミドルウェアについて説明しています。 Chapter3～8では、具体的なSQLを用いたコード例とともに、ビッグデータ活用の手法について紹介します。 Chapter3では基礎的なSQLの記述やデータ加工の手法について解説し、続くChapter4～8でデータ活用における具体的なシーン別に実践的な「分析手法」と「SQL」を解説しています。 Chapter9ではまとめとして、本書の提供する内容が知識で留まらないよう、データの活用の事例やヒントを紹介します。 ●本書で扱うミドルウェア PostgreSQL、Apache Hive、Amazon Redshift、Google BigQuery、SparkSQLで動作確認を行っています。

★AWSを実機代わりにインフラ技術が学べる！ ・「自分でネットワークやサーバーを構築できるようになる」。これが本書の目的です。 ・インフラを学習するとき、実際に触ってみるのが一番ですが、従来は物理機器がないと学べませんでした。しかし、今はクラウドがあります。 　本書では、代表的なクラウドサービス「Amazon Web Services」を実機代わりにインフラを学べるようにしてます。インフラを学びたい若手技術者にも、インフラを学び直したいアプリ開発者にもオススメです。 ◆改訂４版における主な変更点は、以下の通りです。 1．UI・操作方法の更新 　AWSマネジメントコンソールにおける、各種操作画面を最新に更新しました。 2．Amazon Linux 2023に対応 　改訂4版では、使用するディストリビューションを最新のAmazon Linux 2023に変更しました。Amazon Linux 2023ではパッケージが更新され、インストール方法もyumからdnfに変わるなど、いくつかのコマンドが変更されています。 3．TLS/SSLへの配慮、HTTP/2に対応 　本書ではプロトコルを実際に見るために、HTTP接続して、生のテキストデータを見る箇所があります。しかし近年はTLS/SSLを必須にしたサイトが多いため、改訂4版では、一般サイトではなく自分構築したWebサーバーに接続するように変更しました。確実に、プロトコルの挙動を目視できる構成としました。

IoT（Internet of Things）システムがさまざまな業界で具体的に構築され始めています。新規のシステムをゼロから構築するケースもありますが，既存のシステムや事業を前提に，IoTシステムを構築するケースも多く見られます。従来のITシステムとは異なり，IoTではハードウェアとソフトウェア両面でどのように設計するか，多岐にわたる知識とノウハウが必要となります。本書では，すでにさまざまなIoTシステムの構築に取り組んできた著者陣が，IoTシステムの設計に必要な基礎知識と実践的なノウハウをわかりやすく解説します。

※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。 Apache Sparkは、大規模データ処理のための高速かつ汎用性の高いエンジンです。開発・利用が簡単で機能も豊富なことから幅広い分野で利用されています。本書は、アプリケーション開発プログラミングの経験者を対象に、Apache Sparkを使うための基礎知識から各機能の実装方法、商用システムで利用する場合の留意点などを解説した入門書です。データ分析プラットフォームの考え方から集計・機械学習分析のアプリ開発までわかります！

学校でしんどいとき、うまくいかないときにできる工夫37 学校の勉強でうまくいかないときは発達障害のある子の学校での多様な学び方・大公開！

2013年に刊行した「データサイエンティスト養成読本」の改訂版です。データサイエンティストを取り巻くソフトウェアや分析ツールは大きく変化していますが，必要とされる基本的なスキルに大きな変化はありません。本書は「データサイエンティスト」という職種について考察し，これから「データサイエンティスト」になるために必要なスキルセットを最新の内容にアップデートして解説します。

AIやIoTが実用化フェーズに入りつつあるのみならず，デジタルトランスフォーメーション（DX）への注目の高まりによって，事業やサービスを取り巻くデータを分析・活用・管理するためのインフラであるデータ基盤の重要性が増しています。 データ基盤を構築するにあたり，先行する事例から，Google Cloud（Google Cloud Platform, GCP）はデータ領域に強みがある，あるいは，BigQueryは高速に動作するデータウェアハウスである，と聞いたことがある方は多いでしょう。 本書では「データ基盤」そのものを体系的に整理しながら，Google Cloudの各サービスをどのように活用することで実用的なデータ基盤を構築できるか，また発展的なデータ分析ニーズに応えるデータ基盤をどのように設計できるか，といった点について解説しています。 特にGoogle Cloudはマネージドサービスを中心として提供されているため，その特性を正しくとらえることで，最大限の価値を発揮できるようになります。 実際にGoogle Cloudやオンプレミス，他のクラウドサービスを用いたデータ基盤の構築や設計に携わってきた筆者らによる一歩踏み込んだ解説が本書の特徴です。 本書は以下のような方におすすめです。 これからデータ基盤の構築に関わる可能性があるエンジニア Google Cloudや他のクラウドサービスを利用しており，これからデータ領域での活用を広げようとしている方 また，すでにGoogle Cloudを利用しているエンジニアやデータ基盤に携わっているエンジニアにとっても，より洗練されたデータ基盤の設計を行うための知識やノウハウを得ることができるでしょう。 本書は近年のビジネス要件の変化からデータ基盤に求められる要件，一般的なデータ基盤のアーキテクチャを紹介した後，Google Cloudでの設計として以下のようなトピックを取り扱います。 データウェアハウス データレイク/ETL/ELT データパイプラインマネジメント/データ統合 データ基盤のセキュリティとコスト管理（アクセス制御，データ持ち出しの防止，重要データ検知） BI，データの可視化 発展的な分析（地理情報分析，機械学習，リアルタイム分析）

本書では，Sparkの分散処理の基礎であるRDDのしくみ，Sparkを構成する各コンポーネントの機能を理解するところからはじめます。 さらにSparkクラスタの構築と運用，構造化データを処理するためのDataFrame APIとSpark SQL，ストリーミング処理のためのSpark Streaming，機械学習ライブラリMLlib，グラフ処理のためのGraphXの各コンポーネントの実践的な利用方法を基礎から徹底的に解説します。

※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。 Javaでプログラミングをしていて、気になるところ、分からないところを確実な情報を引けるよう、サンプルコードを多数掲載したリファレンス！　Javaの最新版(Java7、8)に対応。読者が引きたかった内容を、サンプルコードを解説することによって、よりリアルに体感できる！ コードで納得させることによってコーディングスキルが身につく、能力が上がる！　開発にそのまま使える、ビジネスに活かせる質・汎用性の高いサンプルコードを掲載。

※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、スマートコントラクトアプリケーションを事例として、パブリックなブロックチェーンを用いたスマートコントラクト開発の手法を紹介する書籍です。 スマートコントラクトプラットフォームのデファクトであるEthereumと、スマートコントラクトを開発するためのプログラミング言語Solidityを中心に取り上げ、実際にアプリケーションを開発するためのプロセスを体験することができます。 スマートコントラクトのコーディングやテスト手法はもちろん、フロントエンドやミドルウェアを含めたアプリケーション提供のための包括的な手順を説明しています。さらに、ブロックチェーンの特徴を活かすサービスデザインの取り組みも紹介します。

【ご注意】※お使いの端末によっては、一部読みづらい場合がございます。お手持ちの端末で立ち読みファイルをご確認いただくことをお勧めします。 発達障害児の学校・家庭・福祉の連携！ 本書は、通常学級に通う発達障害のある子どもの就学から、保育所・幼稚園・小学校、中学校、高校、大学、進学先・就職先への移行支援（引継ぎ）などについての、子どものライフステージに沿った形で好事例をたくさん掲載し、どうすれば「学び」の保障ができるかわかる内容です。 子どもを支えるたくさんの好事例と法律・ルールを知ることで、家庭・学校・福祉や医療等の関係機関が、共通の土台に立って、連携していける充実の内容になっています。 障害のある子どもたちを守るための前提となる法律やルールなどを保護者や学校、そして周囲にいる支援者が知っておくことが大事と述べ、法律やルールが、刻々と変化していることを、具体的に、わかりやすく紹介します。 学校・家庭・福祉に携わる方々のコラムも多数紹介しています。 著者は、前文部科学省特別支援教育調査官。企業の社会人野球チームに所属という異色の経歴を持ち、その後、知的障害者施設や県立特別支援学校に勤務し、いまは兵庫県教育委員会特別支援教育課に所属する。

TensorFlowとは，Googleが開発している深層学習フレームワークです。本書は，まずTensorFlowとはどういったものなのか概要を解説し，基本的な特長を押さえます。続いて，画像処理，自然言語処理，音楽生成などの問題を設定し，TensorFlowでどのようにその問題を解くかを解説します。最後にAndroidアプリからディープラーニングを動かすことにも試してみます。効率良くサービスに深層学習を取り入れたいと考えるエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。

※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。 作って学ぶ、暗号通貨とスマートコントラクトの理論と実践 仕組みから実践までわかる、エンジニアのための「ブロックチェーン」解説書。 「ブロックチェーン」はインターネット以来の発明とも言われており、暗号通貨だけにとどまらず、医療や法律、ゲーム、エンターテイメント、不動産、シェアリングエコノミーなど、さまざまな分野での応用が考えられています。しかし現時点では具体的なプロダクトもまだ少なく、アプリケーションを開発できるエンジニアの数も圧倒的に不足する傾向にあります。 そこで本書は、知識と実践スキルをバランス良く学べるよう、ブロックチェーン界隈の最新情報はもちろん、理解の前提となる暗号学や分散コンピューティングに加え、フレームワーク紹介や実践的なサンプルなどを盛り込み、さらに必要となる経済やビジネスの話題にも深く踏み込んで解説しました。 本書は、ブロックチェーン技術を正しく理解し、アプリケーション開発を実践するスキルを学ぶため、理論的背景や現在の動向を解説する前半と、サンプルコードを交えて、開発の具体例や考え方を実践する後半の2部構成となっています。 ブロックチェーン技術を、理論と実践両面から理解するための1冊です。 ●想定読者 ブロックチェーン技術を理解したいエンジニア、ディレクター MVCフレームワークなどでアプリケーション開発を経験したことがあるエンジニア ●内容構成 Chapter1.ブロックチェーンとは？ Chapter2.ブロックチェーン技術の理解 Chapter3.ブロックチェーンアプリケーションの理解 Chapter4.ブロックチェーンプロダクトの比較 Chapter5.ビジネスへの応用 Chapter6.アプリケーション開発の基礎知識 Chapter7.Solidityによるアプリケーション開発 Chapter8.アプリケーション開発のフレームワーク Chapter9.アプリケーション設計の注意点 Chapter10.技術的課題と解決案 Chapter11.ブロックチェーン技術の未来