※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、生成AIの一種である「ChatGPTをエンジニアがどのように活用すれば生産性が上がるのか」を追究した一冊です。 システムやアプリの開発において、どのような会話・質問を投げかければ、ChatGPTから有益な回答を導き出せるのか、実際にWebアプリを作りながら、会話・質問（プロンプト）の実例をたくさんご紹介します。 質問の仕方次第によって、迷路に迷い込むこともあるかもしれません。しかし、適切な質問のコツさえつかめれば、ゼロからアプリを完成させることもできるのです。本書では、そのような実践的な事例を紹介しながら、開発に役立つプロンプトを「活用アイデア」として豊富に取り上げています。 開発にChatGPTを活用しようと思い立ったエンジニアの皆さんが、最初に読むと役に立つアイデアが満載の一冊です。 目次 第1章　ChatGPTの基礎知識 第2章　ChatGPTを使ってみよう 第3章　［コードを書かずにアプリ開発①］ゼロからWebアプリを作るには 第4章　［コードを書かずにアプリ開発②］在庫管理システムを仕上げよう 第5章　作業負担を軽減する小さなプログラムを作ってもらう 第6章　データの整理と生成に活用しよう 第7章　ドキュメント作りに活用しよう 第8章　 GPT-4やAPIを活用しよう

※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。 本書では、従来のシステムをLambdaで構築するときの設計手法や具体的な事例の作成を通じてLambdaでのプログラミング手法を解説します。第2版では、2022年の最新情報にアップデート、SAM開発環境に対応しました。 　AWS Lambdaは、サーバーを必要としないプログラムの実行環境です。開発者が処理したい内容を小さな関数として実装すると、必要に応じて、それが実行される仕組みです。 　サーバーを必要としないということは、運用の手間やコストを削減できるということです。この利点はとても大きいため、新規の開発案件では、Lambdaが採用されるケースが増えています。しかし、Lambdaによる開発に大きなメリットがあるといっても、すぐに移行できるほど話は簡単ではありません。従来のEC2インスタンスを使った開発とLambdaを使った開発とでは、プログラミングの方法はもちろん、設計の考え方も大きく異なるからです。Lambdaを使い始めるには、Lambdaの仕組みの理解と、その特性を活かした設計の考え方を習得することが不可欠です。 　本書では、従来のシステムをLambdaで構築するときの設計手法や具体的な事例の作成を通じてLambdaでのプログラミング手法を解説します。とくにLambdaを使った開発では、AWSサービスの操作に重きを置きます。Lambdaを活かせるかどうかは、AWSの各種サービス――ストレージのS3、プッシュサービスのSNS、メール送信のSESなど――を、いかに使いこなせるかに左右されます。そこで本書では、実例を通じて、そうしたAWSサービスの実際の使い方にも言及されています。

※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。 R言語によるデータ分析をはじめてみよう! この本は、初心者向けのR言語の入門書です。 R言語はデータ分析に秀でたプログラミング言語です。もちろん無料で使えます。 この本では、R言語の初歩と、データ分析の基本を解説しています。 Tidyverseと呼ばれる「データ分析の生産性を上げてくれる便利なパッケージ群」の解説もしています。 【特徴】 ・基礎から順にステップアップするので、初心者でも読みやすい ・「3行で終わる短いプログラミング事例」を豊富に紹介 ・難易度マークがついているので、難しい箇所は飛ばしながら読める ・巻末にRリファレンスがついているので、読み返しやすい 【内容】 第1部【導入編】Rを始める 第2部【初級編】Rによるデータ分析の基本 第3部【中級編】長いコードを書く技術 第4部【応用編】Tidyverseの活用 参考文献 索引 Rリファレンス

●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。

※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。 講義＋実習のワークショップ形式で、 チャットボットを作りながら楽しく学べる 「はじめてでも挫折しない」Pythonの入門書です。 なぜそうするのかを知りたい、 仕組みが知りたい、 応用できる基礎を身に付けたい、 そんな読者のさまざまな要望に応える新しい教本です。 講義パートの図解をまじえた解説で仕組みについて理解したあと、 実習パートで実際に手を動かしながらプログラムを書いていきます。 少しずつ新しいことを学びながら進み、プログラムに機能を追加していくので、 いま自分は何をやっているのかを、ちゃんと理解しながら進められます。 もし、つまずいても安心です。 短いレッスンを積み重ねた構成なので、 少し戻って再確認することもしやすくしています。 また、本書で学ぶサンプルプログラムのコードは、 サポートページからダウンロードできるので安心です。 ぜひ本書でPythonのプログラミングの楽しさを実感してください！

※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。 AWSは、さまざまなサービスを構築・運用するITインフラとして、幅広く使われています。「使いたいときにすぐにサーバーを作れる」「規模や構成の変更が容易」「データベースやストレージ、さらには機械学習などのさまざまなすぐに使えるサービスが提供されている」などの使い勝手の良さだけでなく、負荷分散や冗長性の担保、バックアップなどの安全対策も考慮されているため、保守・運用コストを抑えられるのも人気が高い理由です。 　ただしAWSのインフラ構築は、機能が豊富で自由度が高い半面、はじめてAWSを利用する人にとっては、何もない場所に放り出されたようなものであり、何からはじめてよいかわからず、困惑する利用者も少なくありません。 　本書は、こうしたAWSの初心者を支援する目的で執筆されました。最初にAWSシステムの概要を説明したあとに、実際にネットワークを構築しながら、AWSにおけるサーバーに相当する「EC2インスタンス」を起動し、最終的に、独自ドメインでWebサーバーを運用できるようにする方法を指南します。その過程で、AWS独特のネットワークの作法を解説します。 　また第2版では、これまでの内容を改訂しただけでなく、VPCとAWSサービス、もしくは、オンプレミス環境などの別のネットワークを接続するといった事例を追加しました。具体的には、PrivateLinkを利用して、S3などのAWSサービスとVPCとを接続する方法や、VPNで拠点間を接続する方法など、VPCと他のネットワークとの接続を扱った章を設けました。今後、読者の皆さんがAWSの活用を広げる上で、必ず役立つ情報となるでしょう。

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。

Pythonの技術を基礎からやさしく解説した、入門書の決定版！ 本書は「はじめてプログラミングを学ぶ人」に向け、Pythonのスタンダードな知識を 習得することを目標としています。基本をしっかり理解し、身につけられるよう、 必要最低限の知識を丁寧に解説しています。 前版を見直し、プログラミング以前に初学者がつまずきやすかったCUIの操作解説を充実させ、 プログラムの動きを終えるよう、コードの入力内容と実行結果を一目でわかるようにしました。 また、前版刊行後に普及した「型ヒント」の章を新たに設けています。 ※本書の内容は、2021年10月にリリースされたPython 3.10に基づいています。 将来、機械学習に取り組もうと思っている方は、まずは本書でPythonプログラミングを はじめてみましょう。 【目次】 第1章　Pythonの紹介 第2章　Pythonを自分のPCで動かそう 第3章　Pythonでプログラムを動かそう 第4章　型とメソッド 第5章　条件分岐 第6章　リスト型と繰り返し処理 第7章　辞書型 第8章　関数 第9章　エラーと例外 第10章　型ヒント 第11章　スクリプト、モジュール、パッケージ 第12章　Webスクレイピング 第13章　ファイル操作 ※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。 はじめてチーム開発する人向け! Gitのいちばんやさしい入門書 年々、Git を導入する開発チームは増えてきており、そうした現場で仕事をするデザイナーやプログラマーがGitを使えなければ仕事になりません。 本書は、そうした「もうGitから逃れられない人たち」のための入門書です。 【読者対象】 ・そもそもGitって何?という方 ・自分の操作がどんな影響を及ぼすか不安な方 ・ブランチの動きが分からず不安という方 ・プルとフェッチの違いって何?という方 ・コミットやマージのタイミングが不安な方 ・Gitで小規模なチームを立ち上げる予定の開発者 ・進捗管理を効率化したい開発リーダー&マネージャー 【特長】 ・プログラマー、デザイナー、開発リーダーごとの役割分担が分かる ・操作によるデータの流れをすべて図解によってビジュアル化 ・実務でよく使う機能を厳選、徹底的に分かりやすく解説 ・実務でぶつかりがちなエラーへの解決策をパターン別に解説 ・メンバーへの配慮・マナー・ルールなど「運用のコツ」を解説 ・GitホスティングサービスはGitHubを例に解説 プログラマーとして活躍する著者が、その豊富な経験を踏まえた上で、「現場で必要となる操作・機能」を厳選し、やさしく解説。トラブルシューティングも多数用意しました。 もはや、Gitはチーム開発には欠かせません。 本書で解説する操作はすべて1人で試し、学習できますので、Gitがはじめての方はここからスタートしてみてはいかがでしょうか。 最速で基礎固めを行いたいプログラマーやデザイナー、開発リーダー、開発マネージャーの方におすすめです!

IoTプラットフォーム「SORACOM」の使い方ガイドです。初めて使う方を想定し、AndroidスマートフォンでSORACOM Airを使ったり、Raspberry PiでIoTらしく使ったりする方法を丁寧に解説しています。2015年9月に発表された「SORACOM Air」「SORACOM Beam」に加え、2016年1月に発表された「SORACOM Canal」「SORACOM Direct」「SORACOM Endorse」「SORACOM Funnel」の解説も含まれています。 ＜目次＞ １章　SORACOM概要 ２章　SORACOM Air －プログラマブルなモバイル通信－ ３章　SORACOM Beam －データ転送支援サービス－ ４章　SORACOMとクラウドの連携 ５章　新サービス ６章　AndroidでAir SIMを使う ７章　Raspberry PiでSORACOM Airを使う Appendix AWSアカウントの作成

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！

★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。

クラウドサービスであるAmazon Web Services（AWS）は、企業システムに活用できるだけのサービスをそろえ、どんどん進化させています。各種サービスをいかに組み合わせてシステムを構築するかが、活用のポイントになります。本書では、システム化の目的を設定し、それに合う最適なサービスの組み合わせ方を示すとともに、実際の操作画面に沿って構築方法を具体的に説明します。 仮想コンピューティング環境のAmazon EC2をベースに、仮想プライベート環境の構築など基本的なインフラ構築からスタート。続いて、ストレージサービス「S3」の活用、イベント駆動型のプログラム実行基盤サービス「Lambda」などを使ったAPサーバーの構築、データベースサービス「RDS」や「Aurora」の活用、AWSシステムの管理まで、主だった機能を網羅的に取り上げます。初めてAWSを活用するエンジニアでも迷わず操作できるレベルで、やさしく手ほどきします。

AWSの基本操作からサイト構築まで 本書の手順に沿うだけで実践できる! クラウドサービス「Amazon Web Services(AWS)」を活用してWebサイトやシステムを構築するための実践書です。 AWSでアカウントを作成して仮想サーバーを立てるところから始め、Webサーバーをインストールしたり、 IPアドレスを割り当てたり、操作画面を付けて丁寧に説明します。 さらに、定型的な設計パターンを使って、画像動画配信サイトやEコマースサイトなどの構築まで実践します。 手順に沿って進むだけで、インターネットストレージ、データベースサービス、DNSサービス、 仮想ロードバランサーなど、AWSの各種サービスを使いこなせるようになります。 初めてAWSを利用する人から、AWSのサービスを使いこなせるようになりたい人まで必見の書です。 目次 【1章】 Amazon EC2の基本操作 【2章】 基本クラウドデザインパターン 【3章】 画像動画配信サイトの構築 【4章】 Eコマースサイトの構築 【5章】 キャンペーンサイトの構築

※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。 AWSが登場した当初は提供されるサービスもわずかで、ネットワーク構成も簡単でした。しかしいまでは、「たくさんのマネージドサービス」と「ネットワーク機能の高機能化」が、これからAWSを始めようとする人の出鼻をくじいてしまいます。このような事態を何とかしたい。そう思って書いたのが、本書です。本書では、AWSのもっとも基本的な構成となる「ネットワークとサーバー」を説明します。 　AWSにおいてネットワークは「VPC」、サーバーは「EC2インスタンス」で構成されます。本書では、この2つの機能を中心に解説します。 　本書では、Webサーバー1台とデータベースサーバー1台で構成されたオンプレミスのシステムをAWSで実現するには、AWSならではの決まりごとや罠がたくさんあります。たとえば、「最初に利用するIPアドレスの範囲を決めて、それを分割してネットワークを構築する」「インターネットに接続する場合でも、ネットワークの設計上はプライベートIPアドレスを使う」などです。本書では、こうしたAWSならではの勘所を説明しながら、最終的に、独自ドメインでWebサーバーを運用できるようにするところまでを説明します。

※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。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 Webアプリ開発が初めての人にオススメ! Angularの仕組みと技法をこの1冊に凝縮 本書は、人気のJavaScriptフレームワーク「Angular」でWebアプリを作りたい人のための、とってもやさしい入門書です。 【こんな方に】 ○「将来、Webアプリ開発に取り組みたい」 ○「Angular特有の機能について学びたい」 ○「TypeScriptの作法について学びたい」 ○「新しいフレームワークの作法をざっと知りたい」 テンプレート、コンポーネント、サービスといったAngular特有の仕組みについて学んだあとは、実際に「足し算アプリ」「料理レシピ表示アプリ」「検索機能」を作りながら、 Angularの基本がすんなり身につくよう構成しました。 また、プログラミングにはTypeScriptを使い、WindowsおよびMac両ユーザーにも参考になるように配慮しています。 ■Chapter1 Angularって何? ■Chapter2 開発環境を整えよう ■Chapter3 Angularプロジェクトを作ろう ■Chapter4 Angularの基本 ■Chapter5 入力フォームを作ってみよう ■Chapter6 入力エラーを検知するバリデータ ■Chapter7 リアクティブフォーム入門 ■Chapter8 さまざまな入力コントロール ■Chapter9 ページの割り当てと遷移 ■Chapter10 検索機能を実装する ■Chapter11 Webサーバで動かす 大きな図解でわかりやすい。サンプルコードも無償提供。本書を読み終えれば、AngularやTypeScriptの基本がしっかり身につきます。 さあ、あなたもこれを機に、Webアプリ開発の世界に飛びこんでみませんか?

《予測を「作る」から「使う」へ》 ・具体的な数値例，Pythonプログラミングを通して，手を動かしながら学ぶ！ ・決定分析の基本と活用を中心に，効用理論，確率予測までを解説！ ・リスクや不確実性がある中での意思決定に興味がある人に最適！ 【サポートページ】 https://logics-of-blue.com/decision-analysis-and-forecast-book-support/ 【キーワード】 ▼決定分析の基本 　決定問題・期待値・展開型分析・相互情報量・KL情報量・情報の価値 ▼決定分析の活用 　予測の評価・コスト/ロスモデル・標準型分析・ベイズ決定・逐次決定 ▼効用理論入門 　選好・効用関数表現・期待効用最大化の原理・vNMの定理・リスク態度 ▼確率予測とその活用 　確率予測の基本・信頼度・ブライアスコア・ROC曲線・最適な決定方式 【目次】 第1部　序論 　第1章 意思決定における予測の活用 　第2章 決定分析の役割 第2部　決定分析の基本 　第1章 決定分析の初歩 　第2章 Pythonの導入 　第3章 決定分析におけるPythonの利用 　第4章 期待値に基づく意思決定 　第5章 情報の量 　第6章 情報の価値 第3部　決定分析の活用 　第1章 予測の評価 　第2章 コスト/ロスモデルと予測の価値 　第3章 決定分析の事例 　第4章 標準型分析 　第5章 逐次決定問題における予測の活用 第4部　効用理論入門 　第1章 選好と効用関数表現 　第2章 期待効用理論 第5部　確率予測とその活用 　第1章 確率予測の基礎 　第2章 確率予測の活用

※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。 ■□■実践的な基礎が学習しやすい!!■□■ 注目を集めるPython（パイソン）を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム（会話bot）に機能を追加しながら、データ収集→前処理→学習→予測→評価まで、周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。 ■本書はこんな人におすすめ ・Pythonの入門書を読み終えた人 ・Pythonを使った機械学習に触れてみたい人 ・業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人 など ■本書の内容 Chapter 1　機械学習について知ろう Chapter 2　機械学習の開発環境を準備しよう Chapter 3　スクレイピングでデータを収集しよう Chapter 4　日本語の文章を生成しよう Chapter 5　手書き文字を認識しよう Chapter 6　表形式のデータを前処理しよう Chapter 7　データを予測する回帰分析を学ぼう Chapter 8　機械学習の次のステップ

※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。 注目を集めるPython（パイソン）を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム（bot）に機能を追加しながらデータ収集から前処理、学習、予測、評価まで周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。本書はこんな人におすすめです。Pythonの入門書を読み終えた人、Pythonを使った機械学習に触れてみたい人、業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人、など。

※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。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 はじめは誰でも未経験者! Pythonでプログラミングの基礎を身につけよう! 本書はプログラミング言語「Python」の「いちばんやさしい」入門書です。 ○「興味はあるけど、難しそう」と尻込みしている人 ○「そもそもプログラミングって何?」という未経験者 ○「一度試したが、挫折してしまった」という初級者 ○「スキルアップのためにPythonを学びたい」という経験者 そんなPythonビギナーに向けて、プログラムの根本概念、基礎知識、基本文法をきっちり端折らずに説明します! さらには、「簡単な計算」「ゲームの作成」「Desktopアプリ」「モジュールの活用」など、 実際に手を動かしながらの演習を通して、学んだことがしっかり身につくように構成しました。 豊富なカラー図解とイラストで、初心者にも分かりやすい! 本書を一通り終えれば、Pythonのみならず、プログラミングの基本がバッチリ学べます。 さあ、あたなもこの本をきっかけに、Pythonプログラミングの世界に飛び込んでみませんか?

※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。 「Pythonから始めよう！作りながら覚えるプログラミングの基礎のきそ」 好評のプログラミング入門書がPythonの最新バージョンに対応しました。 オールカラーによる解説とイラストで、初心者にも親切な内容です。 本書を読み終えれば、プログラミングの基本がバッチリ学べます。 AIブーム以降、人気急上昇の言語「Python」による、プログラミング未経験者や初心者が経験者になるため入門書です。 「自分に向いているか試してみたい」「まずは体験してみたい」と思っている人に、本当の基礎から懇切丁寧に教えます。 まずは実際に入力したコードが思いどおりに動く感動を味わってみてください。最後は簡単なAIプログラムにチャレンジ！ IT関連で起業・独立・転職・リスキリングを考えている社会人のみなさまにもオススメです。

※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。 講義+実習のワークショップ形式で、 会話bot「pybot」を作りながら楽しく学べる 「はじめてでも挫折しない」Pythonの入門書です。 なぜそうするのかを知りたい、 仕組みが知りたい、 応用できる基礎を身に付けたい、 そんな読者のさまざまな要望に応える新しい教本です。 講義パートの図解をまじえた解説で仕組みについて理解したあと、 実習パートで実際に手を動かしながらプログラムを書いていきます。 少しずつ新しいことを学びながら進み、プログラムに機能を追加していくので、 いま自分は何をやっているのかを、ちゃんと理解しながら進められます。 もし、つまずいても安心です。 短いレッスンを積み重ねた構成なので、 少し戻って再確認することもしやすくしています。 また、本書で学ぶサンプルプログラムのコードは、 サポートページからダウンロードできるので安心です。 ぜひ本書でPythonのプログラミングの楽しさを実感してください！

※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。 講義＋実習のワークショップ形式で、会話bot「pybot」を作りながら楽しく学べる「はじめてでも挫折しない」Pythonの入門書を作りました。なぜそうするのかを知りたい、仕組みが知りたい、応用できる基礎を身に付けたい、そんな読者のさまざまな要望に応える新しい教本です。講義パートの図解をまじえた解説で仕組みについて理解したあと、実習パートで実際に手を動かしながらプログラムを書いていきます。少しずつ新しいことを学びながら進み、プログラムに機能を追加していくので、いま自分は何をやっているのかを、ちゃんと理解しながら進められます。もし、つまずいても安心です。短いレッスンを積み重ねた構成なので、少し戻って再確認することもしやすくなっています。また、本書で学ぶサンプルプログラムのコードは、サポートページからダウンロードできるので安心です。ぜひ本書でPythonのプログラミングの楽しさを実感してください！

Pythonプログラマ必読と言われるベストセラーが、最新のPython環境に合わせて改訂されました。本書は、Pythonを使って仕事をしている開発者が普段どのようなツールやテクニックを用いて仕事をしているのか、また開発者が実際に現場で用いているベストプラクティスについて解説した書籍です。本書を読むことで、先進的なPythonプログラマが日常的に使用している開発ノウハウを学ぶことができます。今回の改訂によって、新たにメタプログラミング、イベント駆動型プログラミング、型ヒントについての解説が追加されました。

本書は、Pythonを使って仕事をしている開発者が普段どのようなツールやテクニックを用いて仕事をしているのか、また開発者が実際に現場で用いているベストプラクティスについて解説した書籍です。本書を読むことで、先進的なPythonプログラマが日常的に使用している開発ノウハウを学ぶことができます。

Pythonプログラマ必読と言われるベストセラーが、最新のPython環境に合わせて全面改訂されました。今回の改訂では本書の構成を一から見直し、現代のPythonプログラマが身につけるべき技術・ノウハウを学びやすく、より身につけやすくしています。本書は、Pythonを使って仕事をしている開発者が普段どのようなツールやテクニックを用いて仕事をしているのか、また開発者が実際に現場で用いているベストプラクティスについて解説した書籍です。本書を読むことで、先進的なPythonプログラマが日常的に使用している開発ノウハウを学ぶことができます。

◆どのようなAIサービスが創れるのか、どのようにAIサービスを創るのか◆ 本書は「AIサービスを創る」ことをテーマとして、AIの基本的理解から、AIサービスの創出、分析、実装に至るまで幅広いトピックを扱います。生成AIが登場して以降、サービスを発案する役割、ビジネスモデルを検討する役割、システムを構築する役割という従来の役割の垣根が薄まる中、AIサービスについて全体を通して理解することの重要性は増しています。本書では、そのような役割の異なる人であってもAIサービスの全体像をつかみやすいよう、各トピックをできるだけ平易にわかりやすく紹介しています。そのうえで、サービス創り全般に対して生成AIを活用するアプローチ＝「AI駆動によるサービス創り」として、生成AIの多様な活用方法について随所で紹介しています。 ■こんな方におすすめ ・生成AIを使ったサービスの開発に興味のある人 ■目次 第一部 AI駆動によるサービス創りの全体像 ●第1章 AIサービスの基本 ・1.1 AIサービスをなぜ作るのか ・1.2 AIサービス創りに必要な3つの観点と3つの分析 ●第2章 AIサービス創りのための3つの観点 ・2.1 どのようなAIサービスを創るか？ ・2.2 観点1：不確実な対象に使う ・2.3 観点2：チャットでないもの、生成しないものにも使う ・2.4 観点3：ドメインの強みを活かす ●第3章 AIサービス創りのための3つの分析 ・3.1 サービス創りの前の事前準備 ・3.2 分析1：ビジネス分析 ・3.3 分析2：効果分析 ・3.4 分析3：リーガル分析 ●第4章 AIサービスの実装方式の種類と選択 ・4.1 AIサービスの実装方式 ・4.2 AIサービスの実装方式の選択 ・4.3 第一部のまとめ：AIサービス開発のはじめの一歩 第二部 AIサービスをノーコードで実装する ●第5章 ChatGPTの基本的な使い方 ・5.1 プロンプト ・5.2 追加データの活用方法 ●第6章 カスタムGPTによるAIサービスのノーコード実装 ・6.1 カスタムGPTの基本 ・6.2 カスタムGPTの応用 ・6.3 第二部のまとめ：AIサービスの可能性と課題 第三部 AIサービスをAPI／OSSモデルで実装する ●第7章 OpenAIAPIによるAIサービスの実装 ・7.1 OpenAIAPI keyの取得 ・7.2 Google Colaboratoryでのコーディングテスト ・7.3 Gradioを用いたデモ作成 ・7.4 Hugging Face Spacesでの公開 ●第8章 生成AIのOSSモデルによるAIサービスの実装 ・8.1 生成AIのOSSモデル利用の利点と注意点 ・8.2 Hugging Faceの生成AIモデルアクセス準備 ・8.3 Google Colaboratoryでのコーディング ・8.4 生成AIのOSSモデルの種類と選択 ・8.5 第三部のまとめ：AIサービスの実装、運用と管理へ向けて 第四部 AIを正しく駆動させるためのAIの理解 ●第9章 AIを理解する ・9.1 AIの基本 ・9.2 ルールベースAI ・9.3 機械学習の基本 ・9.4 分類問題を解くためのAI ・9.5 機械学習に用いるデータ ●第10章 大規模言語モデルを理解する ・10.1 言語モデルの基本 ・10.2 統計的言語モデル ・10.3 ニューラル言語モデル ・10.4 大規模言語モデルの学習 ・10.5 大規模言語モデルのドメイン適応 ・10.6 第四部のまとめ：LLMの現在と未来 ■著者プロフィール 貞光 九月（さだみつ くがつ）：株式会社VAIABLE　ファウンダー。1981年9月福岡県生まれ。筑波大学大学院博士課程修了後、NTT研究所、フューチャー株式会社Chief AI Officer/VPを経て、2022年に株式会社VAIABLEを創設。株式会社マネ―フォワード研究アドバイザを兼任。

※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。 AWSで展開されている現行システムのほとんどは、開発したプログラムを動かすために、仮想サーバーとしてEC2インスタンスを利用しています。仮想サーバーという違いこそあれ、構成そのものは、オンプレミスのときと大きく変わっていません。 　この構成を大きく変えるのが、AWS Lambdaです。Lambdaは、サーバーを必要としないプログラムの実行環境です。開発者が処理したい内容を小さな関数として実装すると、必要に応じて、それが実行される仕組みです。 　サーバーを必要としないということは、運用の手間やコストを削減できるということです。この利点はとても大きいので、新規の開発案件では、Lambdaが採用されるケースが増えてきました。しかし、Lambdaに魅力があるからといって、すぐに移行できるほど話は簡単ではありません。従来のEC2インスタンスを使った開発とLambdaを使った開発とでは、プログラミングの方法はもちろん、設計の考え方も大きく異なるからです。Lambdaを使い始めるには、Lambdaの仕組みの理解と、その特性を活かした設計の考え方を習得することが不可欠です。 　本書では、従来のシステムをLambdaで構築するときの設計手法や具体的な事例の作成を通じてLambdaでのプログラミング手法を解説します。とくにLambdaを使った開発では、AWSサービスの操作に重きを置きます。Lambdaを活かせるかどうかは、AWSの各種サービス――ストレージのS3、プッシュサービスのSNS、メール送信のSESなど――を、いかに使いこなせるかに左右されます。そこで本書では、実例を通じて、そうしたAWSサービスの実際の使い方にも言及されています。

※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。 ◆世界で150万部突破の日本語版！◆ 世界で150万部突破の「PYTHON CRASH COURSE」の翻訳版、「最短距離でゼロからしっかり学ぶ Python入門　実践編」の改訂新版です。Python 3.7から3.11へのアップデート、ライブラリのアップデートのほか、書籍で使用するエディターをSublime TextからVisual Studio Codeに変更します。実践編では、インベーダーゲーム開発、データ可視化、Webアプリケーション開発の各テーマについて、手を動かしながら学ぶ形でわかりやすく解説します。 ■こんな方におすすめ ・Pythonをゼロから短期間で習得したい人 ・プログラマーの目線で、コードの書き方を学びたい人 ・プログラミングのしっかりした知識をはじめから身につけたい人 ■目次 ●プロジェクト1　エイリアン侵略ゲーム 第1章　弾を発射する宇宙船 ・プロジェクトの計画を立てる ・Pygameをインストールする ・ゲームのプロジェクトを開始する ・宇宙船の画像を追加する ・リファクタリング：_check_events()と_update_screen()メソッド ・宇宙船を操縦する ・振り返り ・弾を発射する ・まとめ 第2章　エイリアン！ ・プロジェクトをレビューする ・最初のエイリアンを生成する ・エイリアンの艦隊を編成する ・艦隊を動かす ・エイリアンを撃つ ・ゲームを終了する ・まとめ 第3章　得点を表示する ・Playボタンを追加する ・ゲームをリセットする ・レベルアップする ・得点を表示する ・まとめ ●プロジェクト2　データの可視化 第4章　データを生成する ・Matplotlibをインストールする ・簡単な折れ線グラフを描画する ・ランダムウォーク ・Plotlyでサイコロを転がす ・まとめ 第5章　データをダウンロードする ・CSVファイル形式 ・地球全体のデータセットを地図に描画する（GeoJSON 形式） ・まとめ 第6章　APIを取り扱う ・APIを使う ・Plotlyを使ってリポジトリを可視化する ・Hacker NewsのAPI ・まとめ ●プロジェクト3　Webアプリケーション 第7章　Djangoをはじめる ・プロジェクトの準備をする ・アプリケーションを開始する ・ページを作成する：学習ノートのホームページ ・追加のページを作成する ・まとめ 第8章　ユーザーアカウント ・ユーザーがデータを入力できるようにする ・ユーザーアカウントを設定する ・ユーザーが自分のデータを持てるようにする ・まとめ 第9章　アプリケーションのスタイル設定とデプロイ ・「学習ノート」にスタイルを設定する ・「学習ノート」をデプロイする ・まとめ ■著者プロフィール Eric Matthes：25年間高校の数学と科学の教師であり、初級のPythonクラスで教える中でよりよいカリキュラムの道を探していた。現在はフルタイムの執筆者兼プログラマーとして、いくつかのオープンソースプロジェクトに参加している。彼のプロジェクトのゴールは広範囲にわたり、山岳地帯の土砂崩れを予測するものからDjangoプロジェクトのデプロイをシンプルにするものまである。執筆やプログラミングをしていないときは、山登りを楽しんだり家族との時間を過ごしている。 鈴木たかのり：一般社団法人PyCon JP Association代表理事、株式会社ビープラウド 取締役／Python Climber。部内のサイトを作るためにZope/Ploneと出会い、その後必要にかられてPythonを使いはじめる。各国PyConやPython Boot Campで訪れた土地で、現地のクラフトビールを飲むことが楽しみ。 フェレットとビールとレゴが好き。 安田善一郎：株式会社Surface&Architecture執行役員、株式会社ニューロマジック監査役、シエルセラン合同会社代表。日本IBMを経て（株）ニューロマジックを設立。その後フリーランスとなりPythonベースのPloneをはじめさまざまなCMSでサイト構築（企画・IA・ディレクション）を手がける。現在は、デザインプロジェクトのマネジメントをはじめ各社で複数の業務に携わっている。

※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。 ◆世界で150万部突破の日本語版！◆ 世界で150万部突破の「PYTHON CRASH COURSE」の翻訳版、「最短距離でゼロからしっかり学ぶ Python入門　必修編」の改訂新版です。Python 3.7から3.11へのアップデートのほか、書籍で使用するエディタをSublime TextからVisual Studio Codeに変更します。必修編では、変数、データ型、リスト、if文、while、クラスなど、Python言語の基本を1冊に凝縮して解説します。 ■こんな方におすすめ ・Pythonをゼロから短期間で習得したい人 ・プログラマーの目線で、コードの書き方を学びたい人 ・プログラミングのしっかりした知識をはじめから身につけたい人 ■目次 ●第1章 はじめの一歩 ・プログラミング環境のセットアップ ・異なるOS上のPython ・Hello World!プログラムを実行する ・トラブル解決方法 ・Pythonのプログラムをターミナルで実行する ●第2章 変数とシンプルなデータ型 ・hello_world.pyの実行時に何が起こっているのか ・変数 ・文字列 ・数値 ・コメント ・The Zen of Python: Pythonの禅 ●第3章 リスト入門 ・リストとは ・要素を変更、追加、削除する ・リストを整理する ・リストを操作するときのIndexErrorを回避する ●第4章 リストを操作する ・リスト全体をループ処理する ・インデントエラーを回避する ・数値のリストを作成する ・リストの一部を使用する ・タプル ・コードのスタイル ●第5章 if文 ・簡単な例 ・条件テスト ・if文 ・リストとif文を使用する ・if文のスタイル ●第6章 辞書 ・シンプルな辞書 ・辞書を操作する ・辞書をループする ・入れ子 ●第7章 ユーザー入力とwhileループ ・input()関数の働き ・whileループの紹介 ・whileループをリストと辞書で使用する ●第8章 関数 ・関数を定義する ・実引数を渡す ・戻り値 ・リストを受け渡す ・任意の数の引数を渡す ・関数をモジュールに格納する ・関数のスタイル ●第9章 クラス ・クラスを作成して使用する ・クラスとインスタンスを操作する ・継承 ・クラスをインポートする ・Python標準ライブラリ ・クラスのスタイル ●第10章 ファイルと例外 ・ファイルを読み込む ・ファイルに書き込む ・例外 ・データを保存する ●第11章 コードをテストする ・pipを使用してpytestをインストールする ・関数をテストする ・クラスをテストする ■著者プロフィール Eric Matthes：25年間高校の数学と科学の教師であり、初級のPythonクラスで教える中でよりよいカリキュラムの道を探していた。現在はフルタイムの執筆者兼プログラマーとして、いくつかのオープンソースプロジェクトに参加している。プロジェクトのゴールは広範囲にわたり、山岳地帯の土砂崩れを予測するものからDjangoプロジェクトのデプロイをシンプルにするものまである。執筆やプログラミングをしていないときは、山登りを楽しんだり家族との時間を過ごしている。 鈴木たかのり：一般社団法人PyCon JP Association代表理事、株式会社ビープラウド 取締役／Python Climber。部内のサイトを作るためにZope/Ploneと出会い、その後必要にかられてPythonを使いはじめる。PyCon JP 2024共同座長。各国PyConやPython Boot Campで訪れた土地で、現地のクラフトビールを飲むことが楽しみ。 フェレットとビールとレゴが好き。 安田善一郎：株式会社Surface&Architecture執行役員、株式会社ニューロマジック監査役、シエルセラン合同会社代表。日本IBMを経て（株）ニューロマジックを設立。その後フリーランスとなりPythonベースのPloneをはじめさまざまなCMSでサイト構築（企画・IA・ディレクション）を手がける。現在は、デザインプロジェクトのマネジメントをはじめ各社で複数の業務に携わっている。

JupyterLabは、Jupyter Notebookをベースにして誕生し、Pythonユーザを中心に人気の高いオープンソースのデータ分析環境です。Jupyterはインタラクティブにコードを実行でき、その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では、Jupyterをこれから利用する方はもちろんのこと、すでに利用している方にとっても役立つことを目指し、実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説します。また、可視化に際しては、Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「seaborn」を中心に解説します。さらに、最終章では「Google Colaboratory」の使い方を紹介します。

※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。 AWS、Azure、Google Cloudを一気に知りたい、欲張りなあなたへ！ 本書は、AWS（Amazon Web Services）、Azure、Google Cloudという、現在よく使われているクラウドサービスについて、横断的に学習できる書籍です。 「クラウドサービスの全体像を理解したい」 「3つの違いをしっかり把握してから、どれを使うか選びたい」 「Amazon Web Servicesのこのサービスについては知っているけれど、他のサービスではどうなっているのかな？」 そんな風に思っている方に、ぴったりの1冊です。 AWS（Amazon Web Services）、Azure、Google Cloudという3つのクラウドサービスは、その手軽さや利便性、汎用性から、今や非常に有名です。エンジニアであれば名前はもちろん知っているでしょうし、エンジニアでなくても仕事上システムに関係する立場の方であれば、何かしら関わりがある方も多いでしょう。 しかし、この3つのクラウドサービスは、それぞれがたくさんのサービスを提供しており、ほぼ同じようなサービスもあれば、異なるサービスもあり、全部を把握するのは大変です。 そこで本書では、この3つのクラウドサービスについて、分かりやすく体系立ててサービスを解説した上で、それがどのようなサービスであるのかという概要や特徴も細かく説明しています。そして、3つのクラウドサービスでは何という名前で提供されているのか、どのような違いがあるかについてもまとめています。 クラウドを学ぶ際につまづきやすいのが概念や用語ですが、初めて学ぶ方でも理解しやすいように、平易な言葉を使い、豊富な図解を用意しました。 今後は、用途に応じて複数のクラウドサービスを組み合わせて使うことや、途中で乗り換えることも増えていくでしょう。 そのようなマルチクラウド時代に備えるために、ぜひ本書をお役立てください。 Chapter 1　AWS・Azure・Google Cloudの概要と特徴 Chapter 2　クラウドの仕組みと使い方 Chapter 3　インフラを構成する基本サービス Chapter 4　クラウドのデータにかかわるサービス Chapter 5　コンテナとサーバーレスなサービス Chapter 6　チームでの開発と運用を助けるサービス Appendix 各サービス・機能の補足資料 Chapter 1　AWS・Azure・Google Cloudの概要と特徴 Chapter 2　クラウドの仕組みと使い方 Chapter 3　インフラを構成する基本サービス Chapter 4　クラウドのデータにかかわるサービス Chapter 5　コンテナとサーバーレスなサービス Chapter 6　チームでの開発と運用を助けるサービス 髙橋 秀一郎（たかはし しゅういちろう） 1981年長崎生まれ、神奈川育ち。大学卒業後SIerに所属、約16年間IT 系の業務に従事する。メガバンクのシステム更改やDWH更改に携わり、現在は地域自治体の課題の発見・ITを活用した課題解決を行う。エッヂデバイスからクラウドを使用したサービスまで、一通りの実装が可能な技術をもとに、現実世界の情報を電子データ化する技術を磨く。Google Cloud Platform 認定 Professional Cloud Architect。 大澤 文孝（おおさわ ふみたか） 技術ライター。プログラマー。 情報処理技術者（「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」）。 雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当する。近年は、Webシステムの設計・開発に従事。 主な著書に、『ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん』（マイナビ出版）、『いちばんやさしい Python入門教室』（ソーテック社）、『AWS Lambda実践ガイド』（インプレス）、『さわって学ぶクラウドインフラ docker 基礎からのコンテナ構築』（日経BP）、『ゼロからわかる Amazon Web Services超入門 はじめてのクラウド』（技術評論社）、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド』（翔泳社）、『Jupyter NoteBookレシピ』（工学社）などがある

◆入門を超えて、実践へ◆ 『WEB+DB PRESS』の人気連載が待望の書籍化です。Webシステム開発から機械学習・データ分析まで、現場で使えるPythonのノウハウが1冊にまとまっています。取り上げる話題は、環境構築、コード品質、テスト、構造化ログ、リリース管理、Django、Django REST framework、GraphQL、Fast API、Django ORM、データサイエンスプログラムの品質、データ分析レポート、pandasのパフォーマンス改善、JanomeとSudachiPyによる日本語処理、pandasやNumPyによるテスト、数理最適化などなど。今日から仕事で活かせるヒントやテクニックがきっと見つかるです。 ■こんな方におすすめ ・脱初心者を目指す方 ・Pythonの入門を終えた中級者の方 ・すでに趣味の開発ではPythonを使っており、実務レベルにステップアップしたい方 ・Pythonがソフトウェア開発の業務にどのように使えるのかを知りたい方 ・経験2、3年目で基本的なコードを書けるようになっているが、その先に進む方法がわからない方 ・エキスパートな内容は難しいと感じるが、入門よりは難しい内容を知りたい方 ■目次 ●第1部 基礎編 ・第1章 最新Python環境構築 シンプルでコーディングしやすい環境を整える ・第2章 型ヒントとmypyによるコード品質の向上 型チェックの基本から、既存コードの改善プロセスまで ・第3章 pytestを使って品質の高いテストを書く parametrize・フィクスチャ・pytest-covの活用 ・第4章 structlogで効率的に構造化ログを出力 横断的に検索や解析のしやすいログのしくみを整えよう ・第5章 リリースを管理して開発効率を高める towncrierとGitHub Actionsによるリリースの自動化 ●第2部 Webシステム開発編 ・第6章 Djangoアプリケーションの品質を高める 単体テストと運用時の監視 ・第7章 DjangoでAPI開発 初めてのDjango REST framework ・第8章 Django×StrawberryによるGraphQL入門 GraphQLの基礎から実際のプロダクトへの導入まで ・第9章 FastAPIによるWeb API開発 型ヒントを活用したAPI仕様中心の開発手法 ・第10章 Django ORMの速度改善 クエリ発行の基礎、計測、チューニング ・第11章 Django ORMトラブルシューティング ORMにまつわる問題を解決するための型を身に付けよう ●第3部 機械学習・データ分析編 ・第12章 データサイエンスプログラムの品質改善 5つのステップで製品レベルの品質へ ・第13章 データ分析レポートの作成 JupyterLab＋pandas＋Plotlyでインタラクティブに ・第14章 pandasを使った処理を遅くしないテクニック 4つの視点でパフォーマンス改善 ・第15章 JanomeとSudachiPyによる日本語処理 フリガナプログラム作成で学ぶ自然言語処理の流れ ・第16章 データサイエンスのためのテスト入門 pandasやNumPyのテスト機能を使って快適に実験 ・第17章 Pythonで始める数理最適化 看護師のスケジュール作成で基本をマスター ■著者プロフィール 株式会社ビープラウド：2008年にPythonを主言語として採用し、Pythonを中核にインターネットプラットフォームを活用したシステムの自社開発・受託開発を行う。優秀なPythonエンジニアがより力を発揮できる環境作りに努め、Pythonに特化したオンライン学習サービス「PyQ」、システム開発者向けクラウドドキュメントサービス「TRACERY」、研修事業などを通して技術・ノウハウを発信する。また、IT勉強会支援プラットフォーム「connpass」の開発・運営や勉強会「BPStudy」の主催など、コミュニティ活動にも積極的に取り組む。著書・監修書は『いちばんやさしいPythonの教本 第2版』（インプレス）など多数。https://www.beproud.jp/

世界累計50万部のベストセラー「Python Crash Course」待望の翻訳版が登場！ 10歳の小学生から定年世代まで、世界中の読者が学んだプログラミング入門書で、あなたもPythonの基本をしっかり学びましょう。本書は世界の中学、高校、大学でもテキストとして利用されており、またこの本で得た知識をもとに新しい仕事に就き、また副業をスタートさせている人たちが世界中にいます。 本書「実践編」では、「エイリアン侵略ゲーム」「データの可視化」「Webアプリケーション」という3つのプロジェクトにチャレンジします。次第に難易度のあがるシューティングゲーム作りを通じて、2Dゲームの開発ができるようになり、大量のデータを調査し、可視化するデータサイエンスのための必須知識を身に付け、そしてWebアプリケーション開発ではアカウントを作成し日記を記入、ログとして保管できるプログラム作成を習得します。「必修編」で学んだ方はもちろん、Pythonの基礎を学んでより実践的な知識を習得したい方も必読です。

世界累計50万部のベストセラー『Python Crash Course』待望の翻訳版が登場！ 10歳の小学生から定年世代まで、世界中の読者が学んだプログラミング入門書で、あなたもPythonの基本をしっかり学びましょう。本書は世界の中学、高校、大学でもテキストとして利用されており、この本で得た知識をもとに新しい仕事に就いたり、副業をスタートさせたりしている人たちが世界中にいます。 「必修編」では、プログラミング環境の用意、基本的なプログラムの書き方に始まり、リスト、辞書、クラス、関数といった基礎的な知識からエラー処理、テストコードの書き方までを演習問題を交えながら、わかりやすく解説します。随所にプログラマーとしての心構えなども触れられており、読みやすく整理されたコードの書き方も身につきます。これから初めてPythonを学ぶ人も、学び直したい人も、必読の書籍です。Windows・Mac・Linuxに対応しています。

デファクト技術の「コンテナ」 「わかる」から「使える」へ 　サーバー環境だけでなく幅広く使われている「コンテナ技術」は、もはやデファクト技術と言っても言い過ぎではないでしょう。インフラ技術者だけでなく、アプリケーション開発者にとっても重要な技術です。 　本書は、自分でコンテナ環境を構築できるようになるための本です。題材に「Docker」を使いました。「技術解説書」というより「技術実践書」。IT技術を本当に理解するには理論の学習だけでは不十分で、実際にさわってみることが大事です。そうすることで初めて腹落ちし、「技術がわかる」状態から、「技術が使いこなせる」状態にレベルアップすることができます。 　本書では、Dockerのインストール方法に始まり、基本的なWebサーバーを起動させるところから、永続化、ネットワーク、コンテナイメージへと順番に学ぶことができます。さらに、複数のコンテナを使うことを想定し、「Docker Compose」や「Kubernetes」についても学習できます。Kubernetesは学習ツールとして「Minikube」を用い、最終的に「Amazon EKS」でコンテナを実行するはじめの一歩までを説明します。 　新しい技術の習得は、想像している以上に難しいものです。理解できていない状況でやみくもに技術に触れても、迷子になるばかり。本書では「迷子にさせない」工夫が満載されており、本書の通りに実施すれば、迷うことなく、コンテナ環境を構築できます。 　インフラ技術者の最初の１冊として執筆していますが、アプリケーション開発者のインフラ学習書としても最適です。ぜひあなたも、本書を活用してコンテナ技術を習得してください。

無償で使えるRPAツール 前提知識はPythonのみ 　「お金をかけずにRPAツールを作りたい」―― 　こうしたニーズをお持ちなら、本書で紹介している「SikuliX」はピッタリです。 　SikuliXは、無償で利用できるRPAツールです。パソコンのモニターに表示されている画像を認識する機能を備え、マウスやキーボード操作を自動化できます。例えば、「画面のこの領域のデータを読み取って、別のアプリのこの領域にコピーする」といった作業を自動化できるのです。 　画像認識技術を用いているので、アプリを選びません。自社で作り込んだ専用のアプリでも、Webブラウザーでも、エクセルでも、適用できます。人によるパソコンでの作業のほとんどをカバーできるでしょう。 　SikuliXは複数のプログラミング言語で扱うことができ、本書では最近注目の「Python」で説明しています。SikuliXのインストール手順に始まり、基本的な操作方法やプログラミング方法を丁寧に解説していますので、Pythonが読めれば、そのほかの予備知識なしに利用可能です。 　本書の特徴は、RPAのサンプルをたくさん掲載していることです。「こんなことがやりたかった」が見つかれば、本書のサンプルを参考にすることで、すぐにでも業務自動化が可能になります。

★マイクロソフトが描くAI時代の業務アプリ ★その進化を体験できる１冊です 　マイクロソフト社は自社サービスに「生成AI」を取り込む動きを加速させており、その動きによって「業務アプリケーション」の世界に２つの変革が起ころうとしています。本書は、その２つの変革を実際にさわって学べる本です。 　変革の１つめは、生成AIによる業務アプリケーションの「開発支援」です。従来は、人がプログラムコードを記述するか、もしくはローコード開発ツールを使って作成していました。生成AIが組み込まれると、つくりたい機能を日本語入力すればよく、開発スタイルは大きく変わります。ローコード開発ツールの目標は「エンジニア以外によるアプリ開発」でした。その目標は、生成AIの支援によって初めて実現するかもしれません。 　変革の２つめは、チャットボットのようなAI機能を業務アプリケーションに埋め込めることです。大いなる可能性を秘めた機能であり、従来にはなかったタイプのアプリケーションをつくることができます。 　「さわって学べる」というコンセプトでつくられた本書なら、実際に手を動かして新しい世界を体験できます。

ローコード開発を疑似マンツーマン支援 動くアプリが作れます！ 　マイクロソフトのローコード開発ツール「Power Platform」は、アプリ画面を開発する「Power Apps」、処理を自動化する「Power Automate」、データ集計・分析に適した「Power BI」などからなります。本書では「備品予約システム」を題材に、Power Apps、Power Automate、Power BIを組み合わせて、実際に動くものを作ります。さらに、Microsoft Teamsとの連携も図ります。 　本書でこだわったのは、「Power Platformらしく」作ることです。実際、Power Platformらしく作るにはコツがあります。それはPower AppsとPower Automateをうまく組み合わせ、アクションの処理ロジックをPower Automateにまとめることです。Power Automateは処理ロジックが得意で、様々なアプリと連係する機能もあります。対してPower Appsにはそうした機能がないため、Power Appsだけにこだわると複雑化します。あとから処理ロジックの差し替えもできなくなり、Power Platformの良さを生かせない作り方になってしまうのです。 　ほかにも、システム開発の常識ではあり得ないような作り方が求められます。それらはPower Platformが未成熟なのではなく、Power Platformの思想と捉えたほうがいいでしょう。理解してしまえばそういう前提でアプリを作ることができますが、システム開発の常識があるほど理解しづらいかもしれません。まずは本書で一通り「さわって学ぶ」ことをお勧めします。

※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。 マイクロソフトのローコード開発ツール「Power Platform」は、アプリ画面を開発する「Power Apps」、処理を自動化する「Power Automate」、データ集計・分析に適した「Power BI」などからなります。本書では「備品予約システム」を題材に、Power Apps、Power Automate、Power BIを組み合わせて、実際に動くものを作ります。さらに、Microsoft Teamsとの連携も図ります。 本書でこだわったのは、「Power Platformらしく」作ることです。実際、Power Platformらしく作るにはコツがあります。それはPower AppsとPower Automateをうまく組み合わせ、アクションの処理ロジックをPower Automateにまとめることです。Power Automateは処理ロジックが得意で、様々なアプリと連係する機能もあります。対してPower Appsにはそうした機能がないため、Power Appsだけにこだわると複雑化します。あとから処理ロジックの差し替えもできなくなり、Power Platformの良さを生かせない作り方になってしまうのです。 ほかにも、システム開発の常識ではあり得ないような作り方が求められます。それらはPower Platformが未成熟なのではなく、Power Platformの思想と捉えたほうがいいでしょう。理解してしまえばそういう前提でアプリを作ることができますが、システム開発の常識があるほど理解しづらいかもしれません。まずは本書で一通り「さわって学ぶ」ことをお勧めします。 2024年にPower Platformのユーザーインターフェースが大幅に変更されました。本書は『さわって学べるPower Platform ローコードアプリ開発ガイド』（2022年）を全面改訂し、最新のユーザーインターフェースに対応した最新版です。

SEに使ってほしい機械学習サービス 「Azure Machine Learning」 これまで機械学習といえば専門的なスキルがなければ使いこなせないものでしたが、今はそうではありません。SEなら誰でも使いこなせるほど、機械学習サービスのハードルは下がっています。とはいえ、機械学習ならではのコツがありますので、本書では基本的なことから解説しています。本書の狙いは、Azure Machine Learningを使いこなせるようになり、機械学習をあなたのスキルにすることです。 第1章　とにかく機械学習が何かを知る 第2章　実践:データを集めよう 第3章　Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう 第4章　実践編１　回帰分析を使ってデータを予測する 第5章　実践編２　作った回帰分析モデルを使ってみる 第6章　実践編３　予測精度を向上する 第7章　実践編４　統計分類で判定する 第8章　実践編５　クラスタリングで似たものを判定する 第9章　実践:実験結果を活用しよう 第10章　実践:どんどん賢くさせよう Appendix A　Azure Machine Learningを利用する方法

AIアプリ開発は簡単だ！ Azureでの実践法を基本から徹底ガイド ディープラーニング（深層学習）という技術が登場したことにより、見る・聞く・理解する・考える・話すといった人のような認知機能を備えるAI（人工知能）がコンピュータで実現できるようになりました。ディープラーニングは機械学習と呼ばれる技術の一種で、認知機能の精度・性能を向上させるには、正解とみなせる入出力データのセットである教師データを用意して学習させることが必要です。 そこで有用なのが、Microsoft Cognitive Services。学習済みのAI部品が29種類、クラウドサービスとして提供されており、自前で教師データを用意したり学習させたりする手間が最小限で済みます。Microsoft Cognitive Servicesを使えば、認知機能を備えるAIを簡単に開発できます。 本書では、AIの基礎知識やMicrosoft Cognitive Servicesのサービス内容について解説したうえで、ピザ注文受付ボットやFAQ（よくある質問）回答ボットを題材として具体的な開発方法をステップバイステップで示します。 システムエンジニアやプログラマにとって、認知機能を備えるAIの開発を経験するうえで最適な1冊です。本書でAI開発の第一歩を踏み出してください。

画像マッチング技術を用いた新しい自動化ツール インストールから実践方法までを解説！ PCを使っていると、同じような操作を何度も繰り返さなければならないことが、しばしばあります。 たとえば、「業務アプリへの大量のデータ入力」「開発中のアプリケーションの動作テスト」などは、 その典型的な例です。そのような作業が多いのなら、スクリプトなどを作って、自動操縦を検討すべきです。 そうすれば、大きな時間の節約になります。しかし作るのに時間がかかるようでは、その効果は薄れます。 自動化スクリプトは、短いコードとして、短時間にさっと書けなければ、意味がありません。 本書で説明する「Sikuli（シクリ）」は、まさにそれを実現します。 ＜目次＞ 第1章　眼を持つ自動化ツール「Sikuli」 第2章　Sikuliのインストール 第3章　Sikuli操作の基本 第4章　文字入力と画面遷移を伴う自動操作 第5章　画像マッチングを理解する 第6章　イベント処理で監視する 第7章　Sikuliプログラムの実例

AWSの特性を活かした設計 本書で身につけられます！ 　よくあるシナリオに基づいて、AWSを学ぶことができます。オンプレミスの社内システムをAWSに初めて移行するシナリオや、キャンペーンサイトをAWS上に短期間で構築するシナリオなどを用意。AWSを前提にすれば、どのAWSサービスを使ってどんなシステムアーキテクチャーにすべきなのかを解説します。さらに、豊富な画面を使って具体的な開発方法も掲載していますので、迷わずAWSを使うことができます。 　AWS初心書向けにサブネットの作り方などを紹介する一方で、AWSらしい設計として「サーバーレスアーキテクチャー」や「CloudFormationを使った自動構築」などを解説しています。AWSの基礎から、今どきの開発・運用スタイルまで習得可能です。 　本書を読み通し、実際に手を動かせば、「AWS中級者」になれるでしょう。

何気なく使っている経営・社内用語のすれ違いが会社の活力を失わせていく。社長、管理職、一般社員それぞれが同じ見解、同じレベルで共有することで意識レベルを高め、目標を達成できる。重要な50の経営用語の定義を解説。

「初心者本はひととおり読んだけれど、次に何をしてよいかわからない」 「簡単なコードは書けるけれど、中規模システムは作れない」 本書は、そんなプログラミング迷子が設計からコードまで書けるスキルを身につけるための指南書です。 開発現場で起こった実際の問題とその解決法をもとに、文法以外に必要な「プロジェクトの各段階でプログラマーがやること」「その選択をどう判断するのか」「どうコードを実装して実現していくのか」を解説します。コードにはPythonを使用していますが、ほかのプログラム言語でも共通する知識が満載。より効率的かつ効果的にプログラムを書ける「自走できるプログラマー」へ導きます。

「基本をより実践的に！」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門！・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる！・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート！・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく！・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる！【本書のサポートページ】https://logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro-book-support/　【実践Data Scienceシリーズ】　「基本をより実践的に！」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。【主な内容】1部　【理論編】ベイズ統計モデリングの基本　1.はじめよう！　ベイズ統計モデリング　2.統計学の基本　3.確率の基本　4.確率分布の基本　5.統計モデルの基本　6.ベイズ推論の基本　7.MCMCの基本／2部　【基礎編】RとStanによるデータ分析　1.Rの基本　2.データの要約　3.ggplot2によるデータの可視化　4.Stanの基本　5.MCMCの結果の評価　6.Stanコーディングの詳細／3部　【実践編】一般化線形モデル　1.一般化線形モデルの基本　2.単回帰モデル　3.モデルを用いた予測　4.デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定　5.brmsの使い方　6.ダミー変数と分散分析モデル　7.正規線形モデル　8.ポアソン回帰モデル　9.ロジスティック回帰モデル　10.交互作用／4部　【応用編】一般化線形混合モデル 1.階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本 2.ランダム切片モデル 3.ランダム係数モデル／5部　【応用編】状態空間モデル　1.時系列分析と状態空間モデルの基本 2.ローカルレベルモデル 3.状態空間モデルによる予測と補間 4.時変係数モデル　5.トレンドの構造　6.周期性のモデル化　7.自己回帰モデルとその周辺　8.動的一般化線形モデル：二項分布を仮定した例　9.動的一般化線形モデル：ポアソン分布を仮定した例

★実務に役立つ「理論」こそが、最も実践的な「知識」なのだ！★ ・理論とPython実装をバランスよく学べる、初学者向け入門書 ・古典的な技術から、比較的新しい手法までを丁寧に解説 ・実践的な実装技術や分析におけるTipsについても解説 【サポートサイト】 https://logics-of-blue.com/python-tsa-intro-book-support/ 【本書より抜粋】 本書では実際にデータを分析しているあなたが、納得感を持って分析できるような知識を身につけてもらうことを目指しました。本書ではできる限り暗黙知を言葉にすることに努めました。入門書なので数式はかなり減らしましたが、理論的な話が多いので、読み切るのはそれなりに大変かもしれません。それでも、こういった理論こそが、現在では最も実践的な知識なのだと信じています。 【主な内容】 第1部 時系列分析の基本 1章 時系列分析をはじめよう 2章 時系列データの構造 3章 データ生成過程の基本 第2部 Pythonによる時系列分析の基本 1章 環境構築 2章 Pythonの基本 3章 Pythonによる統計分析の基本 4章 pandasによる日付処理の基本 5章 Pythonによる時系列分析の基本 6章 時系列データのシミュレーションと見せかけの回帰 第3部 基本的な時系列分析の手法 1章 単純な時系列予測の手法 2章 季節調整とトレンド除去 3章 sktimeの使い方 4章 指数平滑化法とその周辺 第4部 Box-Jenkins法とその周辺 1章 Box-Jenkins法から自動予測アプローチへ 2章 ARIMAモデル 3章 SARIMAXモデル 4章 モデル選択 第5部 線形ガウス状態空間モデル 1章 状態空間モデルの概要 2章 ローカルレベルモデルの基本 3章 ローカルレベルモデルの実装 4章 ローカルレベルモデルの数理 5章 基本構造時系列モデル 6章 状態空間モデルの分析事例 第6部 機械学習法 1章 LightGBM 2章 ニューラルネットワークと深層学習 第7部 時系列予測の実践的技術 1章 モデルの保存と読み込み 2章 時系列分析の実践におけるTipsと注意点

現代プログラミングの必須知識を長く使えるものに 【本書の内容】 プログラミング言語を体得する上で、抽象概念の理解は欠かせない。とはいえ、抽象概念の塊を解きほぐす作業は、構文を理解し自在に（あるいは課題を解くために）データを加工できるようになるまでの経験値のあげ方に、勝るとも劣らないくらい味気ない作業といえる。 とくに、写経を前提とした「構文理解講座」の場合、抽象概念に関しては構文を理解した後に、なんとなく「こういうことかなー」という体得の流れになる。本来ならば共通する抽象概念を把握し、その実現に向けて既存の構文を応用する、という流れがあって然るべきであるにもかかわらず。 そこで本書では、オブジェクト指向を中心課題に、抽象概念の頻出キーワードを実際のコードに落とし込み、概念の具現化を目的に編まれた。 「これでもか」というほど多数のサンプルを掲載し、問題と頭の体操的なクイズも各項目ごとに載せて、手を動かし考えることで徹底理解を目指す。 【本書のポイント】 ・積み上げ学習式ではなく技術用語駆動 ・用語が意味するところと実際のコードがダイレクトに繋がる ・気になる箇所だけ重点的に学習できる ・オブジェクト指向のコンセプトと実際が体感できる 【読者が得られること】 ・小さいサンプルを手を動かしながら考える癖がつく ・「わかったつもり」が「なるほど、わかった」になる ・オブジェクト指向が身につく ・C#プログラミングが上達する 【対象読者】 ・C#プログラマ ・情報工学系の学生 ・お仕事でC#に触れている方 ・“オブジェクト指向”がイマイチな方 ※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。

人事労務管理の目的は、より多くの収益を出し、業績を向上することである。すなわち、人事労務管理とは経営活動の主軸なのである──。 35年間にわたり、日本全国の社長に経営人事のあり方を指導してきた著者が伝える、「社長が押さえておくべき人事労務管理」の勘所だけをギュッとコンパクトに収めた一冊です。

Pythonのスタンダードがわかる。 わかりやすさを追求した本格的な入門書！ 本書はPythonの入門書です。Pythonはコンパイルのいらない 軽量なプログラミング言語です。その手軽さや文法の学びやすさが 人気であり、入門者がはじめてプログラミングを行なうのに最適な 言語として注目されています。 この書籍は、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けています。 入門者がつまづく箇所を事前に募集したプログラミングがはじめての レビューアーと追求し、プログラミングの「なぜ」を解決できるよう わかりやすさを重視した解説をしています。 この書籍で、インストールから応用まで、Pythonでデータを 扱うための基礎がたのしく身につけることができます！ 【本書の特長】 本書はPythonで本当に使われることに特化しており、 「せっかく覚えたのにこの機能全然使わない」ということが ありません。 入門者でもスラスラとPythonを学ぶことができます。 また、一番つまづきやすい環境構築は図を使いながら、 丁寧に解説しているので、安心してプログラミングの学習を 始めることができます。 【対応環境】 本書はWindows、MacOSの両方で解説をしています。また、Pythonの バージョンは執筆時では最新のPython 3.6.1で解説しています。 ※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。 新米エンジニアからリスキリングまで、業務に必須のクラウド知識を図解でスッキリ整理！ クラウドは今や、あらゆるITシステムの基盤です。本書は「クラウドとは何か？」から「どう導入し、現場で活かすか？」までを、この1冊に凝縮しました。 1テーマごとに「左ページ＝解説」「右ページ＝図解」の見開き展開でサクサク読めるほか、難しいテーマは4～6ページにわたってじっくり解説。初学者でも安心して読み進められる構成です。 POINTやMEMOなどの囲み記事や会話形式の解説を随所に配置し、理解を助ける工夫も満載。新人や異動者が現場で必ず遭遇する専門用語をあえて言い換えずに使い、概念を図解で丁寧に解説します。さらにAWS・Azure・Google Cloudの3大サービスについて共通点と違いを整理しているので、どの現場でも迷わず対応できる知識が身につきます。 【本書で学べること】 ・クラウドの基礎知識と全体像 ・サーバーとネットワークの基本 ・クラウドサービスの種類とマネージドサービス ・管理とセキュリティの実務ポイント ・オンプレミスからの移行とクラウドネイティブ ・導入と活用事例 【こんな人に向いています】 ・クラウドを初めて学ぶ新米エンジニア ・異動や転職でクラウド知識が必要になった方 ・基礎を整理して再確認したいITエンジニア ・ITの基礎知識を学んでおきたい学生のみなさん

※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。 Amazon Web Services（AWS）がはじめてでもわかる！　AWSの入門書です。多数あるAWSのサービス（機能）の中から特に重要なものを厳選して解説。簡単なWebシステムの構築を通して基礎からしっかり身につきます。

※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。 【AWSがはじめてでもわかる！クラウドの入門書！】 Amazon Web Services（AWS)がはじめてでもわかる！　AWSの入門書です。多数あるAWSのサービス（機能）の中から特に重要なものを厳選して解説。簡単なWebシステムの構築を通して基礎からしっかり身につきます。クラウドをこれから始めたい人、クラウドの基礎を知りたい人にも最適！ ■こんな方におすすめ ・Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）を使ってみたい初心者の方 ・クラウドをはじめたい方 ■目次 ●CHAPTER1 Amazon Web Servicesとは何か 　　1-1 クラウドサービスとは 　　1-2 巨大クラウドプラットフォームAmazon Web Services 　　1-3 本書の流れ ●CHAPTER2 AWSをはじめよう 　　2-1 AWSを使うには 　　2-2 AWSアカウントの作成 　　2-3 AWSマネジメントコンソールの基本 　　2-4 各種サービスのダッシュボード 　　2-5 ユーザーを追加する 　　2-6 請求情報を管理する ●CHAPTER3 Webサイトを公開しよう 　　3-1 Webサーバーの仕組みと作り方 　　3-2 S3の特徴と料金 　　3-3 この章での操作の流れ 　　3-4 S3バケットの作成 　　3-5 静的ウェブサイトホスティング機能 　　3-6 バケットポリシーの設定 　　3-7 ファイルをアップロードする 　　3-8 ツールを使ってアップロードする ●CHAPTER4 LEMP環境でWordPressを動かそう 　　4-1 ブログサーバーの仕組みと作り方 　　4-2 EC2の特徴と料金 　　4-3 EC2の操作と通信 　　4-4 この章での操作の流れ 　　4-5 EC2インスタンスを作成する 　　4-6 EC2インスタンスにログインする 　　4-7 nginxのインストール 　　4-8 PHPのインストール 　　4-9 MariaDBのインストール 　　4-10 WordPressをインストールして設定する ●CHAPTER5 データベースを活用しよう 　　5-1 マネージドのデータベースサービスRDS 　　5-2 この章での操作の流れ 　　5-3 RDSのDBインスタンスを作成する 　　5-4 WordPressのデータベースをDBインスタンスに変更する 　　5-5 DBインスタンスの管理 ●CHAPTER 6 固定IPアドレスとドメイン名を使おう 　　6-1 IPアドレス・ドメイン名を設定するには 　　6-2 Elastic IPで固定IPを割り当てる 　　6-3 ドメイン名を使えるようにするには 　　6-4 Route 53でDNSサーバーを作る 　　6-5 ドメイン名を申請する 　　6-6 EC2にドメイン名でアクセスできるようにする 　　6-7 S3バケットにドメイン名でアクセスできるようにする ●CHAPTER7 安全な通信を使おう 　　7-1 通信をSSL/TLSで暗号化するには 　　7-2 この章での操作の流れ 　　7-3 証明書の作成 　　7-4 ロードバランサーを構成する 　　7-5 CloudFrontを構成する ■著者プロフィール 大澤文孝：ITエンジニア、コンサルタント、ライター。フリーのITエンジニアとしてシステム開発などに従事、IT 分野での執筆業や講演も行っている。主な著書に「エンジニアのためのChatGPT 活用入門 AIで作業負担を減らすためのアイデア集」「AWSネットワーク入門 第2 版」「AWS Lambda 実践ガイド 第2 版」（インプレス）、「Amazon WebServicesクラウドデザインパターン」（共著、日経BP）。他、開発者向けの実践書を多数執筆。

いくらダメ上司、困った上司でも、上司は上司。それにあなたも、いつかは上司になる。部下から見下されない上司になるためにも、職場の人間関係を乗り切るスキルを今から身につけておこう。上司との関係に悩む部下が上司とうまく付き合っていくためのヒント集。

※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。 Webとプログラミングの根幹を知ることで、長く使える基礎力を身に付けよう！ ロングセラーが8年ぶりに全面改訂！ 「Webプログラムが、なぜ動くのか、よくわからないんです…」。そんな疑問を解消！ Webの表示の仕組みや、Webプログラミングの仕組みを学んで、仕事で幅広く使える基礎力を身につける本です。PHPやJavaScriptを中心にしつつ、言語に限定されないプログラミングの基本を学ぶことで、さまざまな言語への架け橋になる知識が獲得できます。 ロングセラーが8年ぶりに全面改訂！ 「これからWebプログラミングを学んでみたい」、 「色々なプログラミング言語に通用するような知識が欲しい」。 そんな風に思っている方にぴったりの1冊です。 本書では、例としてPHPやJavaScriptを取り上げながら、様々なプログラミング言語に共通する基本を学習していきます。言語によって少しずつ用語や特徴は違っていますが、根幹を理解しておくことで、新しい言語も短期間で身につけることができるでしょう。 また本書では、インターネットの仕組みや、Webがコンテンツを表示する仕組み、Cookieやセッション、フレームワークやライブラリ、データベースといった技術に関しても、包括的にまとめています。 プログラムに関係する一連の仕組みもちゃんと理解することで、しっかりとした長く使える知識を身につけることができます。 今回の改訂版では、内容をすべて現状に合わせて見直し、変更したほか、チーム開発やコンテナなど、近年の開発環境・体制を説明する章を追加しました。 大澤 文孝（おおさわ ふみたか） 技術ライター。プログラマー。 情報処理技術者（「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」）。 雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当する。近年は、Webシステムの設計・開発に従事。 主な著書に、『ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん』（マイナビ出版）、『いちばんやさしい Python入門教室』（ソーテック社）、『AWS Lambda実践ガイド』（インプレス）、『さわって学ぶクラウドインフラ docker 基礎からのコンテナ構築』（日経BP）、『ゼロからわかる Amazon Web Services超入門 はじめてのクラウド』（技術評論社）、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド』（翔泳社）、『Jupyter NoteBookレシピ』（工学社）などがある。

※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。 豊富な図解で、仕組みをていねいに解説！ JavaScriptは、Webブラウザで実行するプログラムを書くために生まれたプログラミング言語です。ウィンドウを開いたり、クリックするとページの一部が変わったりするギミックを実現するのに欠かせません。また最近では、サーバやIoT分野でのプログラミングにも使われていたりと、使用できる分野も広い言語です。 本書では、これからJavaScriptを学ぶ方や、またはJavaScriptを書いたことはあるけれど、いまいちよく理解できない点がある方を対象に、ゼロからJavaScriptを解説します。 基本的なところから少しずつ、小さなサンプルを動かしながら学んでいきます。プログラミングがまったく初めての方でも無理なく学習することができるように、解説はたくさんの図解を使って行っています。 JavaScriptの基本的な文法はもちろん、オブジェクト、関数、配列、イベントといった、JavaScriptを理解する上で重要な概念もしっかり説明していきます。 また、サーバと連携してプログラムを動かすAjaxや、イベントの伝達の方法の理解といった、少し難しい内容にもチャレンジし、より実践的なプログラミングの力が付けられるように配慮しています。 初心者だけれども、開発の現場に参加することまで見据えて、しっかりと応用の効く基礎力を身に付けたい方にオススメの1冊です。

※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。 Javaの難しい概念がちゃんとわかる！ 本書は、Javaを学習する上で根底となる、基礎固めをするための入門書です。NetBeansを使って、短いプログラミングをしながら、Javaの基礎を学習します。Java 8対応。 型、オブジェクト、クラス、継承など、Javaを理解するのに重要な概念がありますが、これらは説明だけを読んでもなかなかわかりにくく、Java学習の最初に立ちはだかるハードルとなってしまいます。本書ではこういった概念について、実例や多くの図解を用いながら丁寧に説明します。また、理解したつもりでも間違えてしまいやすいポイントを取り上げて、挫折を回避できるように配慮しています。 説明で使う実例についても、なるべく実践の形に近づけ、クラスを新規で自作するのではなく、JavaのAPIクラスライブラリを利用する方法を中心に解説します。また、読み解きにくいJavaのオンラインリファレンスについても、本を読み終わった後の学習で活用していけるように、読み方を説明しています。 Javaをこれから学習する方はもちろん、これまでJavaの本を読んでも理解できないポイントが残ってしまった方、Javaの本を買ったけれどページが多すぎて読みきれなかった方などに、ぜひ読んでいただきたい1冊です。紙面では、Windows 10を使って解説していますが、OS Xでも利用できます。

※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。 2020年からの「プログラミング教育」を見据え、プログラミングに対する関心が高まっています。手軽に取り組めるものとして「Scratch」などでブロックプログラミングが人気ですが、より一般的なコードを記述するコードプログラミングへの応用が効きにくいことが懸念されています。本書はこれからコードプログラミングを学ぶ人のために、JavaScriptを使ったプログラミング方法を解説します。HTMLやJavaScriptのコードを書いてプログラミングの手順を覚え、最終的には本格的な「落ち物パズル」の制作に挑戦します。本文には振り仮名をふり、子どもにも読めるようにしました。また、レッスンごとに無料の練習用ファイルを用意したので、操作がわからなくなったときや、途中から読み始めた場合でも、各レッスンの最初から手順を続けられます。著者はWebプログラミングに造詣が深く、多数の著書がある大澤文孝氏。プログラミングに興味がある小学生とその保護者の方、これを機にプログラミングを学んでみたい大人の方にも適した1冊です。

※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。 ビジュアルプログラミングで楽しく学べる、無料のプログラミング学習プラットフォームが「LINE entry」（ラインエントリ―）です。LINE entryは、プログラミンを学ぶ場所とプログラムを作る場所、みんなの作品を見る場所の入口が1つになっています。そのため操作に迷うことがありません。本書は、ブロックを組んでプログラムを作る方法を丁寧に解説しています。LINE entryに用意されている豊富な教材や素材の使い方、キャラクターの動かし方を各レッスンで紹介しているので、初めてでもすぐにプログラミングを楽しめます。いろんなシーンで使える魅力的なキャラクター素材が用意されているので、いろんな世界観を持った作品をすぐに作れます。また、本書の特典である無料の練習用ファイルを利用すれば、途中からでもレッスンを進められます。まず、完成ファイルを動かしてゲームを楽しんでも構いません。プログラミングを学んでみたい、ゲーム作りを体験したいという児童生徒にオススメの1冊です。

※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。 東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化！ 本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された講座で使われた教材がベースになっています。約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。 本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。 この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。 本書には、さらに以下の3つの特徴があります。 ・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる ・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている ・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある ◆目次 Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎 Chapter 2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎 Chapter 3 記述統計と単回帰分析 Chapter 4 確率と統計の基礎 Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy） Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理 Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化 Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習） Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習） Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法 Chapter 11 総合演習問題 Appendix　本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL

プログラミング入門書として広く活用いただいている『独学プログラマー』の姉妹書が登場。第2弾の本書は、コンピューターサイエンス(計算機科学)の入門書です。 アルゴリズムとデータ構造について、図およびPythonのコードで具体的に示しながら、分かりやすく説明します。 「独学プログラマー」が活躍するうえで役に立つ、基本的な概念と実装を紹介します。 本書に登場するコードは、日経BOOKプラスの本書ウェブページからダウンロードいただけます。詳細な目次ページ（PDF）もそちらからダウンロードいただけます。 独学プログラマーが理解しておくべきもっとも大切な分野を学ぼう！ 私は当時、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレイ校、カリフ ォルニア工科大学を出た優秀なプログラマーと一緒のチームにいました。コンピューターサイエンスを十分に理解している同僚たちの中で、不安で、居心地の悪さを感じていました。独学プログラマーとしてコンピューターサイエンスを学ぶことで、このような不安を最小限に抑えられます。 ――「イントロダクション」より

本書は「Pythonだけ」を学ぶ本ではありません。Pythonを使ってプログラミングを紹介していますが、伝えたい内容はPythonに限らない「プログラミング全般」の知識です。 プログラマになるためのスキルを独学できる本です。Pythonプログラミングの基本を学べるだけでなく、プログラマとして必要なスキル(シェル、正規表現、パッケージ管理、バージョン管理、データ構造、アルゴリズム、仕事の始め方・やり方)もひと通り学べるのが特徴です。 「プログラミングを始めたい」「できればその道でプロを目指してみたい」――そんな読者にオススメです。 本書の著者、コーリー・アルソフ(Cory Althoff)は、「独学プログラマー」です。本書は、彼が独学で、ゼロからプログラミングを学んだ体験に基づいて書かれました。 プログラミングを独学で身に付けるために、著者がPythonを通して学んだエッセンスが書かれています。彼の独学プログラマーとしての学び方は、Amazon.comでの本書の評価を見るとわかるように、多くの人に支持されています。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「AI・機械学習」に焦点を当てます。 　AI・機械学習は自分で一から作るのが困難な分野です。モデルを構築するのに専門知識が必要なだけでなく、数多くのデータを用意したり、それを学習させたりと、大変な労力がかかり、ノウハウも必要です。Google CloudではGoogleが培ってきた学習済みのモデルを使ったり、ユーザーが学習させたりすることで容易にシステムを構築できます。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleがビッグデータとして用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。 　ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine（GKE）を用意しています。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

Pythonでプログラムを作成するときに役立つ機能とライブラリを網羅した，実践的なレシピ集です。本書を使いこなして，Pythonプログラマーとして大きなステップアップが図りましょう。 本書では，Pythonが提供する，環境構築，コーディング規約，言語仕様，オブジェクト指向をサポートするクラス，型をアノテーションとして付けられる型ヒントなどに関する実践で役立つ機能を幅広く網羅しています。さらに標準ライブラリとよく使われるサードパーティライブラリとして，テキスト処理，数値処理，日付・時刻処理，データ型，アルゴリズム，ファイルとディレクトリへのアクセス，データ圧縮・アーカイブ・永続化，特定データフォーマットやインターネット上データの扱い，HTMLの扱い，テスト，デバッグ，暗号，並行処理・並列処理までの活用法を紹介します。よくある使い方，よくあるエラーや周辺知識なども加えられており，プログラミングのヒントが満載です。

データ分析，Web 開発などをはじめ，さまざまな場面で利用されるPython。本書は，これからPython エンジニアになる／なりたい人のための，Pythonによる開発に業務として取り組むために必要な知識と心構え，開発の流れ，事前に準備しておきたい環境の用意などを1 冊にまとめた書籍です。Python 3系による開発の基本，文法はもちろん，スクレイピング，データ分析，Web 開発など，現在開発の現場で求められている知識と開発の流れを学ぶことができます。

基礎理論を飛ばさない！ 推定・検定から統計モデル・機械学習へ！ 本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。 IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、 全てのデータを確認するのは難しくなってきています。 多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。 【本書のポイント】 本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、 読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。 ・データをどのように分析するのか ・なぜそのように分析するのが良いことなのか ・Pythonを使ってどのように分析するのか 【統計学を勉強するためのツールについて】 この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。 PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目を集めています。 Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。 【本書の構成】 本書は全7部構成になっています。 それぞれの部で次のようなことを解説しています。 第1部では統計学の基本を解説しています。 第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。 第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。 第4部からは統計モデルについて学んでいきます。 第5部では正規線形モデルを解説します。 第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。 第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。 統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。 ※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。

統計学の基礎から 統計モデリング、機械学習の入り口まで しっかり学べる！ 【本書の概要】 データサイエンスやAIについて学ぶ上で欠かせない 統計学の知識をPythonを利用して 基礎からしっかり学べる書籍です。 【統計学の学習にPythonを利用する理由】 Pythonは統計学を学ぶのに便利なライブラリが多数用意されており データサイエンス、AIの研究開発に数多く利用されています。 統計学の基礎を学ぶのに格好のプログラミング言語です。 【対象読者】 ・統計学の初学者 ・統計学を学びたいエンジニア 【本書のポイント】 はじめて統計学を学ぶ方でも躓かずに学習できるよう 以下の3つをもとに丁寧に解説しています。 ・データの分析方法 ・分析の意味 ・Pythonによる分析の実践 【目次】 第1部　統計学をはじめよう 第2部　PythonとJupyter Notebookの基本 第3部　記述統計 第4部　確率と確率分布の基本 第5部　統計的推定 第6部　統計的仮説検定 第7部　統計モデルの基本 第8部　正規線形モデル 第9部　一般化線形モデル 第10部　統計学と機械学習 ※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。

最新環境に対応した第3版の登場！ データ分析エンジニア必携の 基本技術を習得できる 【本書の概要】 本書はデータ分析エンジニアに必要な 以下の基礎技術について サンプルを交えながら丁寧に解説します。 ・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3版のポイント】 ・Pythonデータ分析試験の主教材に指定 ・Python 3.13に対応 ・各種ライブラリの最新版への対応 【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。

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。

Jupyter NotebookはPythonユーザを中心に人気の高い，オープンソースのデータ分析環境です。インタラクティブにコードを実行でき，その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では，実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説します。また，可視化に際しては，Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「Bokeh」を中心に解説します。

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。

本書は“Programming the Microsoft Bot Framework: A Multiplatform Approach to Building Chatbots”(Microsoft Press、2017年)の日本語版です。 4部構成で、C#とBot Frameworkを使用したチャットボット開発の知識と方法を、基礎から応用まで順を追って解説します。 訳書では日本語版環境で動作確認を行い、原書発行後に行われた更新をできるだけ反映するよう努めました。

儲ける大切さを説き続け、「才」と「徳」の二つに着目しながら、企業人を育てること。資金の流れを読み取りつつ、会社を強くすること。そして、どんなささいな約束も大切にすること。これらはみな「社長の仕事」。 覚悟を持って進み続ければ、必ず花開くとの信念が、その人を社長の顔にする。人事・経営のプロが本音でつづった、何度も立ち返りたい「社長業・70の原則」。これから社長になる人も、社長として悩んでいる人にも読んでほしい一冊。

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。

※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。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 ハタケ違いのプログラマがカッコイイUIを手に入れる方法 “Bootstrap”とは、ツイッター社が開発したウェブサイトやWebアプリケーションを作成するフリーソフトウェアツール集。 CSSやHTMLだけを使って、一般的なこれまでの作り方で構築すると、知識と時間を要求される動的な演出(タブの切り替えやメニューのロールオーバー時の色付け、アコーディオン形式のメニュー開閉などなど)を、おどろくほど簡単に実装できるテンプレートです。 バックロジックだけではなく、ユーザーインターフェースの面倒も見ることになってしまった不運なプログラマを対象に、労せずにクールなUIを簡便に作れるCSSフレームワークを手取り足取り伝授する1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。

怒鳴り散らす必要はありません。なだめすかす必要もありません。管理者は、おだやかな顔で、部下を納得させられる理論を展開してください。部下にとって、恐いけど尊敬できる上司になるための30箇条。

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！