※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】 御社のビッグデータから　隠れた“X(宝)”を見つけ出せ! 2013年以降、企業内部で肥大化したビッグデータ(構造化されてない大量のデータ)を利用する動きが活発になってきています。大量のデータを分析することで、ビジネスで言えば商品の売れ筋やトレンド情報の把握、予測などに役立てることができます。 本書は無料で利用できるRという統計ソフトを用いて、ビジネスの現場で役立つ専門的な統計分析について解説した書籍です。Part1では、Rの使い方の基本について、Part2では統計分析の基本を、Part3ではサンプルを元にした本格的なビジネス統計データ分析手法について解説します。全体を通して、入門的な要素を押さえつつ、本格的な分析手法まで丁寧に解説しています。 これ1冊で、ビジネスの現場で活用できる本格的な統計データ行うことができます。またどの業界の方でも入りやすいように身近なサンプルを元に解説します。数式や分析手法など、つまづきやすい部分については適時コラムなどで解説します。なおRは最新の3.Xに対応しています。 ※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。 中原十六世名人による詰将棋問題集 「自然流」と称された棋風で将棋界に一時代を築いた中原誠十六世名人による詰将棋問題集「自然流詰将棋」「続・自然流詰将棋」を合わせて文庫化したものです。 複雑・難解でなく、あくまで「自然」な手の積み重ねによって詰ます、筋の良い問題ばかりを200問収録しています。

※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。 十五世名人VS十六世名人！ 全局集シリーズ第４弾は永世名人対決！ 昭和30～40年代にかけて無敵を誇った大山。 その天下を終わらせ、新たに「棋界の太陽」として頂点に君臨したのが中原だった。 本書は６期連続の対決となった十段戦、大山が13期連続で保持した名人を中原が奪い、世代交代を決定付けた第31期名人戦、63歳にして名人戦の舞台に不死鳥の如く舞い戻ってきた大山が中原に挑戦した第44期名人戦など、タイトル戦での戦いを中心に162局を余すことなく収録。 棋史に残る大名人であり、時代を築き上げた両者の激闘を堪能できる、全ての将棋ファン必携の一冊です。

※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。 ◆BigQuery徹底活用！◆ 2021年2月に刊行した「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門」の改訂版です。改訂版の刊行までにデータ基盤に求められる要件は変化し、本書ではその間に進化を続けたGoogle Cloudの各サービスの情報をまとめています。 - Google Cloudの新サービスの反映：Dataform、Dataplex、BigLake、Datastream、Vertex AI、Geminiなど - 各種Google Cloudの新機能のアーキテクチャへの反映：BigQuery、Dataflow、Pub/Sub、Cloud Coposer、Lookerなど データエンジニアリングの業務について一般的な知識を整理しつつ、Google Cloud 上でどのように構築するのかを、実践経験豊富な著者陣の現場のノウハウとともに説明します。 ■こんな方におすすめ - すでにソフトウェアコードはある程度かけるが、実践的にデータエンジニアリングへの入門をしたい方 - SQL を利用した分析を行っているが、データ基盤がどういう形なのか興味がある方 - すでにGoogle Cloud をデータ基盤として利用しているが、自社の設計について体系的に理解したい方、より良くする方法を探している方 ■目次 第1章 データ基盤の概要 第2章 データウェアハウスの概念とBigQueryの利用方法 第3章 データウェアハウスの構築 第4章 レイクハウスの構築 第5章 ETL/ELT処理 175 第6章 ワークフロー管理とデータ統合 222 第7章 データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計 第8章 BigQueryへのデータ集約 第9章 ビジネスインテリジェンス 第10章 リアルタイム分析 第11章 発展的な分析 - 地理情報分析と機械学習、非構造データ分析

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）

ごく普通のエンジニア仲間3人が、起業からわずか数年で100名規模の会社を作り上げ、数十億円で企業を売却するまでの経緯をもとにした経済小説です。 誰も教えてくれない会社設立の方法、組織が大きくなるにつれて生じる軋轢など、乗り越えるべきさまざまなハードルを、エンジニアならではの性格と発想で乗り越えていきます。問題に直面したときの判断のよりどころとなったのは次の3つの考えです。 - 自由な働き方を追求すること - 有名になることをいとわないこと - 売上にはシビアな判断をすること これらの考えを経営判断に取り入れることで会社は急成長しました。実は3人の性格はバラバラで、これらの考えをピッタリと表すのが3人の性格なのです。創業から売却までのさまざまなストーリーが凝縮されていて、起業したいと考えるエンジニアだけでなく、組織の管理に悩む現役のマネージャ／経営者にとっても重要なヒントが見つかる1冊です。

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。 「穴熊をただの『穴熊囲い』から『穴熊戦法』に昇格させることに成功しました。これが私の将棋史における大きな貢献の一つでしょう」（大内延介九段） 「当然ながら当初の頃は、皆振り飛車穴熊を軽視していました。だから結構勝率は良かったんです。だからだんだんと…。でも10年ぐらいかかりました。プロにこれは容易ならざる戦法だと認められるまでには」（西村一義九段） 「羽生世代が出てきて、どんどん将棋を体系的にしていきました。その中で穴熊を位置付けることによって、穴熊がきちんと評価されるようになったと思います」（福崎文吾九段） 「本当のトッププロ同士ですと、振り飛車穴熊オンリーで戦って、例えば七冠王とか実現したら尊敬しますね。可能性はないわけじゃないと思うんですけど。よほどのひらめきや才能が必要じゃないかと思います」（広瀬章人八段） 本書が第１弾となる将棋戦型別名局集。その名の通り、特定の戦型の名局を100局集め、解説とともに１冊にまとめた書籍です。「穴熊党総裁」と呼ばれた大内延介九段が、当時の中原誠名人と死闘を繰り広げた1975年の名人戦。異端とされることの多かった穴熊が名人戦の舞台に現れ、本格的な戦法として歩みだしたのが40年前のことです。穴熊は、初めから優秀な囲いとして認知されていたわけではありません。玉頭位取り戦法に対して、どうしたら振り飛車側が最善の陣形を組めるのか、という将棋の技術的なテーマから生まれたものです。その後玉頭位取りは衰退し、代わって居飛車穴熊が現れ現在に至ります。この40年で穴熊戦法はどのような技術革新を遂げたのか。100局の名局が築き上げてきた将棋の歴史と、穴熊戦法に身を託して戦ったプロ棋士たちの軌跡をじっくりとご堪能ください。また、本書冒頭には、監修の大内延介九段の他、西村一義九段、福崎文吾九段、広瀬章人八段の計４名のインタビューと自戦解説を収録しています。名棋士たちが語る穴熊観、穴熊マニアならこれは見逃せません

※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。 詰め将棋を解くカギとなる【10の手筋】を紹介。九級から初段まで、全151問を精選した、終盤にも強くなる実戦式の詰め将棋問題集です。いずれも実戦を前提とした問題ばかりです。繰り返し解いていくことで、終盤にも強くなり、将棋の実力アップにつなげられます。

※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。 これ1冊で統計分析の基本知識はカンペキ！ 本書は統計的裏づけのあるビジネスを展開したい人のための1冊です。線形単回帰分析など統計学的知識はもちろん、プロジェクト継続可否の判断法から営業効率の高め方、最適な人件費管理まで、ビジネス統計の基本をコンパクトに解説しています。データを最強の武器にしてビジネスを成功させるためにも、ビジネス統計の知識は手に入れておきたいところ。AmazonやDeNAなど、ビッグデータをうまく活用して業績を伸ばしている企業の事例をはじめ、最適な社員数の割り出し方、営業効率を高める訪問ルートの設定法など、ビジネス統計ならではの施策決定法についても解説しています。さあ、あなたも本書でビジネス統計という伝家の宝刀を手に入れましょう。

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。

ビッグデータ分析をきっかけとして「機械学習」に注目が集まり，ビジネス利用への検討がはじまっています。しかし，実際に「機械学習」を理解しているエンジニアや分析担当者は少なく，うまく活用できていないのが現実です。「機械学習」を利用するにはアルゴリズムの理解，プログラミング技術，ビジネス知識などが必要になってきます。本書では，第1部で機械学習のアルゴリズムやビジネスへの応用方法，流行の深層学習などに触れ，第2部ではPythonを用いた機械学習，画像認識，推薦エンジンなど，サンプルコードをもとに手を動かして試すことができます。機械学習分野で先頭を走る著者陣が，面白く，わかりやすい解説でお届けします。

データサイエンティストはここ数年で生まれた職種です。どんなスキルを身に付ければ良いかはいろいろなところで語られ，現役のデータサイエンティストのスキルもバラバラなのが現実です。さまざまな技術がある中で，本書ではデータ分析者をはじめる前に最低限知っておきたい知識を取り上げます。シェルは知らなくても良いでしょうか？基本的なSQLは書けなくても良いでしょうか？データフォーマットの知識は不要でしょうか？機械学習の基礎知識は不要でしょうか？初学者にとっては避けて通れない知識，現役データサイエンティストにとっては知らないと恥ずかしい知識を登竜門編として１冊にまとめています。

本書は、プロとしてデータマイニングを行うための教養を身に付けるための1冊です。 データを分析するための知識を技術について、統計・エンジニアリング・ビジネス・倫理の基礎知識を解説しています。 データマイニングを始めようとしている人にオススメの1冊です。 【序文より抜粋】 　本書では、データマイニングエンジニアを志す方が、独学で散在している知識を体系的に得られるようになるための基礎的なトピックスを列挙しました。結果的に理論寄りになっていますが、抽象度が高くなりすぎないように配慮しています。またトピックスを提示する順に気を配り、本書を頭から読むことで最も理解が深まるような構成を心がけました。そのために一般的な説明とは多少順番が前後する部分がありますが、ねらいがあってのことです。 　また、エンジニアリング以外のトピックスに比較的多くの紙面を割きました。具体的には、「指標を考える」や「技術者倫理」の章です。さすがに網羅的にとはいきませんが、エンジニアにとって有用と考えられる知識を特に記しました。これも一般的な説明方法は採用せず、エンジニアにとってはわかりやすいたとえ話を採用するなどの配慮をしております。 　このように「データマイニングエンジニアを志す方」に向けて書いてはおりますが、実はほかの分野ですでにご活躍で、その分野のドメイン知識を持ち、しかし何らかの事情で「データマイニングに取り組むことになった方」にこそ、ぜひ読んでいただきたいと考えております。

※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。 「棋界の太陽」VS「光速の寄せ」全101局収録！ 本書は大棋士同士の全対局を収録した「全局集シリーズ」の一冊で、中原誠十六世名人と谷川浩司九段の公式戦98局＋非公式戦３局を全局解説付きで収録するものです。 時代を代表するスター棋士として、３度の名人戦をはじめ数多くの大舞台で激突した両棋士。戦型も矢倉、角換わり、相掛かり、振り飛車とバラエティに富んでおり最高レベルの戦いは並べるだけで当時の熱気が伝わってきます。中原十六世名人の中盤の絶妙の駒さばきや谷川九段の切れ味抜群の終盤は、序盤戦術が進化した現代になっても全く色あせることはありません。 そして、これまでの「全局集シリーズ」とは一線を画す本書最大の特長はなんと言っても巻頭の「永世名人対談　中原誠×谷川浩司」。 本書のために実現した永世名人同士のビッグ対談、その模様を余すところなく収録しています。互いの存在を初めて知ったところから、今だから言える名人戦対局当時の心境、トップ棋士にのみ語ることを許されたタイトル戦での心構え。中原十六世名人が現代将棋に喝を入れ、谷川十七世名人が大晦日の対局を回想します。さらに時代の異なるスター棋士である大山康晴十五世名人、羽生善治九段、藤井聡太七段についてなど、その一言一句が棋史に残すべき貴重な内容となってます。 巻頭特集＋全101局の棋譜解説というボリューム満点の456ページ。 すべての将棋ファンに読んでいただきたい一冊です。

※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。 将棋界最大のライバル対決を全局収録 全局集シリーズ第３弾は中原VS米長！ 昭和18年６月10日、米長邦雄誕生。 昭和22年９月２日、中原誠誕生。 昭和40年９月の初対決から対局を重ねること187局、これは同一対戦カード記録第１位となる大記録です。本書ではその全てを解説付きで収録し、記録に含まれない３局も番外として収めました。 ２人がこれほどまでに対局数を伸ばせたのはタイトル戦で数多く対決したためです。歴史的妙手である「▲５七銀」が飛び出た第37期名人戦、絶妙手「▲６七金寄」で米長が８回目の挑戦で中原からタイトルを奪取した第20期王位戦など、その数実に20回。長年に渡り棋界の頂点をめぐる戦いを繰り広げました。 低段時代から続く二人のライバル物語が棋譜を通して堪能できる、全ての将棋ファン必携の一冊です。

※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。 中原誠十六世名人、棋士人生の集大成!! 「棋界の太陽」と称され、その圧倒的な強さで一時代を築いた著者による自選解説集です。 第１部では大山、升田ら大先達との闘い、米長、加藤ら同世代とのせめぎ合い、谷川、羽生ら後輩との激闘など、名棋士12名との対局を解説。将棋の内容に加え、対局者との裏話や将棋界のエピソードなど、引退した今だから書ける内容もあり、読み物としても楽しめます。 第２部では代表局28局を解説、将棋ファンなら誰もが知っている名局の数々を自ら解説します。さらに第３部の名人戦勝局解説編では名人戦の勝局52局をこちらも解説付きで紹介、十六世名人の軌跡、ひいては棋界の歴史を振り返ることができます。巻末には記録集として、順位戦、タイトル戦を含めた全成績と年譜を収録。棋士中原誠の全てが集約された将棋ファン必携の１冊です。 （日本将棋連盟発行）

人工知能(AI)・機械学習と言ったバズワードを見ることは多くなりましたが、まだまだデータ解析のハードルは高いと考えられています。特に機械学習の入門書には高度な理論や前提知識を必要とされることも多く、学習する過程で挫折しまうことが多いようです。 エンジニアのみなさんにとっては、Pythonの便利なツールを用いてデータに実際にふれて、機械学習の面白さや便利さを体験することも良い学習方法の1つです。誤解をおそれずに言えば、目の前のデータをどう扱えば役に立つのか？を理解してからでも理論を学ぶのは遅くはありません。本書では「勉強になった」で終わることなく現場のアプリーケーションを使うための機械学習の基礎を解説します。

※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。 リアルな8つの事例ごとに、ビジネス上のさまざまな問題を解決に導くまでの分析ストーリーを、実績ある企業の分析実務者2人が解説。各事例のログデータとフリーソフトＲのスクリプトを使って実際に自分で分析の追体験をすることが可能です。

★日常業務を、APIを使ったプログラミングで「本当に」自動化できる！★ 情報収集と競合分析、議事録の自動生成、セールスコピーの作成やデータ分析まで！ DeNAでマーケターの悩みをChatGPT APIを使って解決してきた著者たちが贈る、 徹底的に現場目線で、「仕事が楽になる」にこだわった生成AI活用術！ 【推薦の言葉】 ChatGPTのその先へ！ ここまで充実した状態からスタートできる読者が羨ましすぎる。 ――深津貴之氏（株式会社THE GUILD　代表取締役） Q. APIをまったく知らなくても大丈夫？ A. 大丈夫です！　自分のPCにコピペで業務自動化を試せます！ Q. ビジネス職の方に、チャット以外の生成AI活用について聞かれて困っています。 A. この本に全部載ってます！　Webアプリ化にも挑戦できます！ Q. 生成AI活用の情報を色々と集めているけど、実際の業務では活用できません。 A. APIを使えば、ハイレベルな作業やまとまった処理を一括でこなせます！　生成AIによる業務自動化の一歩先に進んでみましょう！ 【おもな内容】 1章　ChatGPT APIが切り開くAIの世界 2章　ChatGPT APIのセッティング 3章　情報収集と競合分析で調査を楽にしよう 4章　セールスコピーを考えてもらおう 5章　SQL文を生成してデータを抽出しよう 6章　複雑なデータを簡単に分析しよう 7章　会議音声から議事録を自動生成しよう 8章　AIをStreamlitでWebアプリにしよう