※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。 より良いプログラマになるための実践的アプローチ 本書は、David Thomas and Andrew Hunt, The Pragmatic Programmer 20th Anniversary Edition (Addison Wesley, 2019）の日本語版です。 本書は、より効率的、そしてより生産的なプログラマーになりたいと願うソフトウェア開発者に向けて、アジャイルソフトウェア開発手法の先駆者として知られる二人により執筆されました。経験を積み、生産性を高め、ソフトウェア開発の全体をより良く理解するための、実践的なアプローチが解説されています。 先見性と普遍性に富んだ本書は、入門者には手引きとなり、ベテランでも読み直すたびに得るものがある、座右の一冊です。 第1章　達人の哲学 第2章　達人のアプローチ 第3章　基本的なツール 第4章　妄想の達人 第5章　柳に雪折れ無し 第6章　並行性 第7章　コーディング段階 第8章　プロジェクトを始める前に 第9章　達人のプロジェクト

※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。 ソフトウェア開発の名著、第2版登場！ 　リファクタリングは、ソフトウェアの外部的な振る舞いを保ったままで、内部の構造を改善する作業を指します。本書はリファクタリングのガイドブックであり、リファクタリングとは何か、なぜリファクタリングをすべきか、どこを改善すべきか、実際の事例で構成され、ソフトウェア開発者にとって非常に役立つものとなっています。 　本第2版では、約20年前のオリジナル原稿の構成は変わらないものの、大幅に書き換えられているほか、サンプルコードがJavaからJava Scriptになるなど、現代的にアレンジされています。 第2版翻訳にあたって 初版の「本書に寄せて」 はじめに Chap.1　リファクタリング－最初の例 Chap.2　リファクタリングの原則 Chap.3　コードの不吉な臭い Chap.4　テストの構築 Chap.5　カタログの紹介 Chap.6　リファクタリングはじめの一歩 Chap.7　カプセル化 Chap.8　特性の移動 Chap.9　データの再編成 Chap.10　条件記述の単純化 Chap.11　APIのリファクタリング Chap.12　継承の取り扱い 文献リスト　 訳者あとがき 索引

※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。 ソフトウェア品質に関する膨大な技術を整理、体系化 本書は、ソフトウェア、ITシステムの専門家である著者らが長年取り組んできたソフトウェアの品質について体系立てて整理し、簡潔に解説したものです。第1版発行から13年、第2版から6年が経過し、ソフトウェアを取り巻く環境は大きく変化しました。これを踏まえ、従来の内容を見直し、最新の技術（AI、IoTなど）の品質についても大幅に加筆しました。本書の情報をもとに、ソフトウェアの品質がどのようなものであるのか、どのように品質を確保するか、といった検討が可能になります。ソフトウェアに携わるすべての方におすすめの一冊です。 序章　SQuBOKガイド　概略 第1章　ソフトウェア品質の基本概念 第2章　ソフトウェア品質マネジメント 第3章　ソフトウェア品質技術 第4章　専門的なソフトウェア品質の概念と技術 第5章　ソフトウェア品質の応用領域

※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。 Pythonで音作りをはじめよう！ ・音のプログラミングが音響楽の基本からわかる！ ・音の信号処理もていねいに解説！ ・打楽器・管楽器・弦楽器・鍵盤楽器の音が手もとで作れる！ ・ソースコードはWebからダウンロード可能！ 　 　本書は、コンピュータで音作りをしてみたい方に向けた、サウンドプログラミングの入門書です。音作りに興味があるけど何からはじめたらという初心者のために音響の基本から解説をはじめ、コンピュータでの音の考え方、音を加工するディジタル信号処理の基礎をていねいに説明し、シンセサイザ、エフェクタの音作りなどを解説します。さらに、さまざまな音響合成のテクニックとともに、その具体例として、ゼロから楽器音をつくり出すフルスクラッチ合成のレシピを紹介します。サウンドプログラミングの言語には、音データの読み書きはもちろん、波形、周波数特性、そしてスペクトログラムの描画も簡単に行える、Pythonを採用しています。 　Pythonを使ってサウンドプログラミングの第一歩を踏み出しましょう！ はじめに 目次 第1章　音響学 1.1　純音 1.2　複合音 1.3　音の三要素 1.4　音の大きさ 1.5　音の高さ 1.6　音色 第2章　サウンドプログラミング 2.1　サンプリング 2.2　標本化 2.3　量子化 2.4　 WAVEファイル 2.5　サウンドプログラミング 第3章　コンピュータミュージック 3.1　五線譜 3.2　音階 3.3　音符 3.4　強弱 3.5　拍子 3.6　テンポ 3.7　音楽の三要素 3.8　コンピュータミュージック 3.9　自動演奏 第4章　MIDI 4.1　MIDI 4.2　ノートオンとノートオフ 4.3　ノートナンバー 4.4　ベロシティ 4.5　プログラムチェンジ 4.6　プログラムナンバー 4.7　パーカッションマップ 4.8　MIDIファイル 4.9　DTM 4.10　自動演奏 第5章　ディジタル信号処理 5.1　周波数分析 5.2　スペクトログラム 5.3　楽器音の周波数分析 5.4　フィルタ 第6章　シンセサイザ 6.1　音響合成のアプローチ 6.2　アナログシンセサイザ 6.3　オシレータ 6.4　時間エンベロープ 6.5　加算合成 6.6　減算合成 6.7　FM合成 6.8　カープラス・ストロング合成 6.9　音のリアリティ 第7章　エフェクタ 7.1 リバーブ 7.2 ディストーション 7.3 コンプレッサ 7.4 イコライザ 7.5 モジュレーション 7.6 デチューン 第8章　ミキシング 8.1　モノラル再生とステレオ再生 8.2　音像定位 8.3　ミキシング 8.4　音楽制作 8.5　ボーカルキャンセラ 第9章　打楽器の音をつくる 9.1　グロッケンシュピール 9.2　トライアングル 9.3　チューブラーベル 9.4　マリンバ 9.5　シロフォン 9.6　ティンパニ 9.7　シンバル 9.8　銅鑼 9.9　ハイハットシンバル 9.10　バスドラム 9.11　タムドラム 9.12　スネアドラム 第10章　管楽器の音をつくる 10.1　フルート 10.2　ピッコロ 10.3　クラリネット 10.4　オーボエ 10.5　バスーン 10.6　サキソフォン 10.7　トランペット 10.8　トロンボーン 10.9　ホルン 10.10　チューバ 第11章　弦楽器の音をつくる 11.1　バイオリン 11.2　ビオラ 11.3　チェロ 11.4　コントラバス 11.5　ハープ 11.6　アコースティックギター 11.7　エレクトリックギター 11.8　エレクトリックベース 11.9　スラップベース 第12章　鍵盤楽器の音をつくる 12.1　パイプオルガン 12.2　リードオルガン 12.3　ハープシコード 12.4　アコースティックピアノ 12.5　エレクトリックピアノ 索引

※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。 教育現場のデータを活かすために！ 　本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説するものです。 　中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。 　本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。 　教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。 【準備編】 第1章　Rの使い方 【基本編】 第2章　記述統計―テスト結果の概要を知りたい 第3章　層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい 第4章　t検定―2つのテスト結果を比較したい 第5章　分散分析・多重比較―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい 第6章　効果量―指導法による成績の違いを調べたい コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい 第7章　相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい 【発展編】 第8章　回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい 第9章　因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい 第10章　構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい コラム 潜在ランク理論―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい 第11章　クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい 参考文献 索引

※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。 Pythonを使って制御工学を学ぶための入門書 本書は，各所でわかりやすく，かつ，実用的と好評をいただいているPythonを使って制御工学を学ぶための入門書の改訂版です． 「使ってみる，やってみる」を通して，制御工学を体感することができます． よりわかりやすさを追求して構成を見直し・追記したほか，ライブラリの最新版に合わせてPythonコードを修正しています． これから制御工学に携わる方々にとって必読の書です． 第1章　制御とは 第2章　Pythonの基礎 第3章　制御のためのモデル 第4章　制御対象の振る舞い 第5章　閉ループ系に注目した制御系設計 第6章　開ループ系に注目した制御系設計 第7章　アドバンストな制御系設計 付録　数学とプログラムの補足

※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。 RTOS（組み込みOS）による開発を基礎から実践的に解説 組み込みOSの標準仕様であるITRONのオープンソース実装（HOS）を用いて、組み込みOSによるプログラミングを具体的に解説する。既刊のITRON関連書と異なり、組み込みOSによる開発の基本から簡単なアプリケーションの作成までを実際に手を動かしながら学習できる。ターゲットとするマイコンはH8。 第1章 開発を始める前に 1.1 ITRONはRTOS 1.2 Hyper Operating System（HOS） 1.3 開発に必要なもの 1.4 できれば準備したいもの 1.5 カーネルライブラリの構築 第2章 初めてのITRONプログラミング 2.1 サンプルプログラムを動かそう 2.2 タスクを2本走らせてみよう 2.3 タスクの起動順を変更する 2.4 もう1つタスクを追加する 第3章 ITRONのさまざまな機能を体験する 3.1 タスク管理機能 3.2 タスク付属同期機能 3.3 自タスクの遅延実行 3.4 タスク間通信 3.5 周期ハンドラ 3.6 割り込み処理 3.7 組み込みシステムにRTOSが必要な理由 第4章 RTOSの基礎知識 4.1 タスクとタスクコンテキスト 4.2 プロファイル 4.3 RTOSを構成する3つの状態 第5章 HOSのソースで見るITRONの機能 5.1 スケジューリングとディスパッチ 5.2 割り込みハンドラと割り込みサービスルーチン 5.3 μITRONの時間管理 5.4 アラームハンドラ 5.5 資源の排他制御とセマフォ 5.6 デッドロックと優先度逆転 5.7 メモリ管理 5.8 メールボックス、メッセージバッファ、データキュー 5.9 CPU例外、タスク例外機能について 5.10 コンフィギュレータ 5.11 HOS-V4におけるサポート状況 5.12 まとめ 第6章 ITRONによる開発の実際（簡易ゲーム機の作成） 6.1 ハードウェア仕様を考える 6.2 ハードウェア構成 6.3 ソフトウェア構成を考える 6.4 小型ゲーム機のプログラム構築 6.5 スタックサイズの再割り当て 6.6 ゲームの進行（プログラムの動作） 6.7 まとめ 付録A HEWによる開発について A.1 HEWの入手方法 A.2 HEWによるHOS-V4カーネルライブラリの構築 A.3 HEWにプロジェクトを登録する A.4 HEWでコンフィギュレータを使用する（カスタムビルドフェーズ） A.5 HOS-V4のアプリケーションをビルドするまで A.6 HEWの最適化機能について 付録B GCCによる開発について B.1 GCCの入手方法 B.2 GCCによる開発手順

※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。 英語とHaskellで学ぶ関数プログラミンの入門書（日本名：関数プログラミング入門，in English！［第3版］） 　本書は、Haskellを用いて関数プログラミングの入門的な内容を英語で解説した書籍です。多くのプログラミング言語はもともと英語が母体であり、プログラミング自体を英語で学習することは、日本をはじめ特に非欧米語圏の人々にとって、きわめて重要かつ有用です。 　なお本書では、日本の学生の英語での学習を支援するために、本文中の重要キーワードについては、適宜、日本語の訳や解説を加えています。本書を読み進めれば，英文の読解力と情報関係の専門用語の知識を自然に得ることができ，今後，英語論文や英文原書を読みこなすための確かな力が身につきます。 1 About Functional Programming 　関数プログラミングについて 2 Basic Syntax and Evaluation Model 　基本文法と評価モデル 3 Variables　変数 4 Functions　関数 5 Lists and Tuples　リストとタプル 6 Conditions　条件の表現 7 Recursion　再帰 8 Pattern Matching　パターンマッチ 9 Advanced Typing　さらに進んだ型付け 10 Selected Applications　応用例 11 Towards Logic Programming 　論理プログラミングに向けて 12 Concluding Remarks　おわりに APPENDIX A APPENDIX B APPENDIX C

※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。 アナログ電子回路の定番教科書、待望の改訂！ 本書は、具体的数値を含んだ多数の例、問題、演習問題を交えて、トランジスタ回路、集積回路の解析・設計へとつながることを目指してまとめた教科書です。 第2版にあたっては、全体を見直すとともに、初版「第6章　集積基本電子回路」を「集積化アナログ電子回路」とし、電子回路の集積化を主題として見直しました。 第1章　電子回路に必要な基礎 第2章　トランジスタの動作と等価回路 第3章　小信号基本増幅回路 第4章　トランジスタの高周波等価回路と小信号増幅回路の周波数特性 第5章　負帰還増幅回路 第6章　集積化アナログ電子回路 第7章　演算増幅器回路 第8章　発振回路 第9章　変復調回路 第10章　コンピュータによるシミュレーション 問題解答・演習問題解答

※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。 ベクトル自己回帰（VAR)に特化した実用書 　本書はRを使ってベクトル自己回帰（VAR：vector autoregression analysis）分析を行うものです。理論に関する疑問、モデル構築に関する疑問、分析ツールをRで書くことの疑問など、VARに関する疑問に答え、実証分析を行ううえで役に立つ情報を提供します。 　改訂2版では、「ヒストリカル分解」を章として拡充するとともに、構造安定性に関する仮説検定を追加し、単位根仮説検定のトピックを更に充実しました。また、本書で使用するRパッケージやR関数に関して再検討を行い、「CADFtest」を本書で使用するRパッケージに含めました。 第２版によせて まえがき 第1章　Rについて 第2章　VAR分析の紹介 第3章　時系列分析の基礎 第4章　VAR分析の基礎 第5章　ラグ次数の選択問題 第6章　単位根検定 第7章　共和分検定 第8章　撹乱項に関する仮説検定 第9章　推定と識別問題 第10章　係数パラメータに関する仮説検定 第11章　インパルス応答分析 第12章　推定後のモデル変換 第13章　インパルス応答分析の区間推定 第14章　予測誤差の分散分解 第15章　グランジャー因果性検定 第16章　ヒストリカル分解 第17章　その他のVAR分析 あとがき 本書を終えるにあたり 索引 参考文献 分布表

※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。 Rによる実践と分析のセオリーを把握 数学の苦手な文化系の学生，実務者向けに、分析スキルの習得および理解を目的としてまとめたデータサイエンス（統計学）の入門書です。計算はRに任せ、数学的な理解よりもまずは実践・実際的な理解を促します。 実際の課題（研究課題）を取り上げ、それを解くためのセオリーおよびデータ分析、結果のまとめ方、最後にまとめ（考え方）と類題といった構成で解説することで、目的（テーマ）に応じた分析の流れを学ぶことができます。 【このような方におすすめ】 ◎卒論・修論，仕事で推測統計を使ったデータ分析を試みている文系の学生・実務者 ○文系研究者でデータ分析を使ってみたいと思ってる人やその予備軍 【主要目次】 準備 Chapter 0　Rはじめの一歩―これだけで使えるR― 第1部 Chapter 1　グラフを描き、記述統計量を出す―Rエディタを使う― Chapter 2 　統計分析はじめの一歩―標準化と統計的仮説検定― Chapter 3　同じ人の異なるテストの平均点を比較する―TOEIC のReading とListening はどちらが難しいのか― Chapter 4　異なる人のテストの平均点を比較する―音楽的能力は音楽経験の有無で異なるか― Chapter 5　サンプルの小さい外れ値のある二条件（群）を比較する―電話をかける頻度に性差はあるか― Chapter 5 発展　三条件（群）以上の対応のない順序データを比較する―サッカー選手はポジションによって性格が異なるか― Chapter 6　二つの変数の関係性を数値化する―音楽的能力と数学の力の相関― 第2部 Chapter 7　2×２のクロス集計表を分析する―ボディランゲージは聞き手の理解を促進するか― Chapter 8　名義変数の関係性を数量化し理論化を試みる―高校の時に好きだった科目と理系大学での所属学科に関連性はあるか― Chapter 8 発展　名義変数間の関係性を２次元で表現―対応分析－ Chapter 9　テキストマイニング―パートナーに求めるもの― 第3部 Chapter 10　同じ人の三つ以上の平均を比べる―理科嫌いは小中高のどこではじまるのか― Chapter 11　二つの要因の絡みを浮き彫りにする―TOEIC リスニングのスコアはどうすれば上がるのか― Chapter 12　複数の変数で一つの変数を説明する―キャンパス学食の満足度は何によって決まるか― Chapter 12 発展　説明変数から二値データを予測する―オンライン授業の印象を分ける要因は何か― Chapter 13　変数に共通する因子を見つける―自分の心配や悩みを相手が受け止めてくれたと感じる言葉とは― Chapter 14　人をグループに分ける―大学入学の動機によって人を分類してみる― 類題の解説・解答 参考図書 別表

※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。 データからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか?! 極値統計学とはデータからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか知るための学問です。 　本書は統計学の基礎、Rの基礎から始め、極値統計学の理論とシミュレーションを実践することが出来ます。特に数理統計学で分析できない内容、コンピュータを使ったデータ分析が必要なため、データサイエンティストやSEなどにも役立つものです。 第1章　概要 第2章　統計の一般論 第3章 　Rの基本 第4章　極値統計の基本 第5章　極値統計法の推定法 第6章　ブロック最大データと上位r 個データ GEV モデルとrGEV モデル 第7章　閾値超過データ 一般パレートモデルと点過程モデル 第8章　時系列データ 第9章　極値理論の数理 第10章　補遺

※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。 回帰分析の「正しい」使い方をRで徹底解説！ Rコードの記法を更新し、プログラミングマニュアルとしての側面を強化した第２版登場！ 機械学習や計量経済学を含むデータサイエンスの重要性がますます高まっている中、本書は「因果分析」を中心テーマに据え、関連する内容がこのテーマに収まるように構成し、経済学を中心とする社会科学における回帰分析の「正しい」使い方を徹底解説するものです。 テーマを回帰分析による因果分析に絞り込むことで、高校数学程度の知識でも理解できるよう必要とする数学を最小限にとどめ、また多くの分析例に加えて、多数の例題および解答・解説を収録します。さらに用いられる数学・統計学については、適度な難易度の説明とともに、数値シミュレーションによる直感的・ビジュアル的な解説を多く盛り込みます。 また、巻末の付録には、統計処理言語Rのダウンロード方法などを掲載することで、プログラミングマニュアルとしても使用できるよう構成しています。 第２版では、Rコードの記法を更新し、実データを用いたより実践的な演習を多く追加することで、プログラミングマニュアルとしての側面を強化しています。 Part I　基礎編 第１章　回帰分析の目的 第２章　統計の基礎知識 第３章　確率論の基礎 第４章　回帰分析の基礎 第５章　推測統計の基礎 第６章　相関関係と因果関係 第７章　外生変数と内生変数 Part II　実践編 第８章　ランダム化実験 第９章　マッチング法 第10章　不連続回帰デザイン 第11章　操作変数法 第12章　パネルデータ分析 第13章　実証分析の手順 付録１ R の基本 付録２　数学的補足

※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。 データの要約からモデル解析まで、簡単クッキング！ 本書は、R＆RStudioを使ったデータ分析の新しい入門書です。連続データやカテゴリデータの要約、シミュレーションや統計的検定の考え方、ベイズ解析、モデル解析までを、レシピのスタイルで手順を追って画面操作、ソースコード入力、出力された数値やグラフの解釈方法などを説明します。データ分析が必要となるシーンや具体例を都度示しながら解説していますので、Rや統計学についてはじめて学ぶ方も安心して読み進めることができます。 Part 1　カルビが売れ残りすぎる×連続データの要約 Part 2　アンケートが雑すぎる×カテゴリデータの要約 Part 3　思い込みが激しすぎる×ベイズ解析のコンセプト Part 4　室温が変わりすぎる×モデル解析 Part 5　説明が後ろすぎる×R&RStudioの基本と補足

※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。 論文執筆や学会発表のための統計解析手法が、しっかり身に付く！ 国際的なEBM (Evidence-Based Medicine) の潮流をうけ、各医学雑誌は研究の再現性について非常に厳しい目で論文を審査するようになってきました。そのため、正しい統計リテラシーに基づき精確なデータ分析や統計解析を行うこと、また、その結果をわかりやすく可視化し表現することは、臨床医・研究者にとって不可欠といえます。 本書は、統計学の基本事項を学んだ方が実践的な統計解析を行うための橋渡しとなるような内容で構成しました。統計解析のツールとして、プログラミング言語Rとその統合環境RStudioを採用し、Rの導入のハードルが低くなるよう配慮しています。また、事例ごとに、データ分析や統計解析の手法と考え方、Rの記述、分析・解析結果の表現をその都度解説し、統計解析の考え方と関連するRのスキルをまとめて、手を動かしながら実践的に身につけることができる流れとしました。 1章　RとRStudioの準備や基本操作 2章　データの読み込みと前処理 3章　変数の種類と記述統計 4章　統計的仮説検定 5章　回帰モデル 6章　多変量回帰モデル 7章　結果のアウトプット 付録 参考文献

※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!! 「手を動かしアプリを動かしながら学ぶ」をコンセプトにしたPyTorchの入門書です。「解説」と「コード作成」を柱とした構成で、主な特徴は次の通りです。 ・最低限の知識でアプリ開発までを実現できる。 ・実用性のあるアプリを作りながら学ぶ。 ・実用性のあるアプリにより学習モチベーションが上がる。 「株価の予測」「画像分析」「感情分析」アプリを開発します。アプリづくりの面白さを通し、読者に楽しみながらPyTorchを学んでいただくものです。 Chapter1　スタートアップ Chapter2　PyTorch の基本 Chapter3　ニューラルネットワークの基本 Chapter4　畳み込みニューラルネットワーク　～画像分類プログラムを作る～ Chapter5　再帰型ニューラルネットワーク（時系列データの予測）　～株価予測プログラムを作る～ Chapter6　再帰型ニューラルネットワーク（テキストデータの分類）　～映画レビューの感情分析プログラムを作る～

アジャイル開発とは何だったのか、その原点を再考する新訳 優れた技術力と良好な人間関係をもってしてソフトウェア開発を成功に導く、ケント・ベックによるXP（エクストリームプログラミング）のすべてを集約した名著“Extreme Programming Explained: Embrace Change” の新訳版。アジャイル開発の原点を知る、必読の一冊です。 ★このような方におすすめ エクストリームプログラミング（XP）の実践を考えている、ソフトウェア開発プロジェクトのマネージャ・リーダー・チームリーダー。 よりよく仕事がしたいと考えているプログラマ。 ピアソン版のXPの読者

※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。 ツールの操作からレポートのまとめ方まで、データ分析のキホンが身につく！ この本は、データ分析の初心者、とくに文系の方を対象とした社会経済に関するデータ分析の入門書です。 前半は、プログラミング言語に抵抗のある方でも取り組みやすいよう、Excelで記述統計の解説を行います。Excelの基本操作もフォローするので、パソコンが苦手な方でも大丈夫です。 後半に入ったら、データ数が多い場合の分析方法をR（R Studio）で解説していきます。Rについても、もちろんインストールから使い方を説明します。経済データの分析でよく使われる回帰分析をしっかり理解し、レポートとしてまとめられるよう、ていねいに解説していきます。 卒論などで大量のデータ分析を必要とする文系学生のほか、アンケートなどのデータ分析が必要だけれど、数学が苦手な社会人の方にもおすすめです。 【本書の特徴】 ・ ExcelやRを使用した経済に関する例題および演習問題を、各章に掲載しています。数式を追うだけでなく、手を動かして実際の分析方法を身につけることができます。 ・ 演習問題には公的統計データを使用しているため、常に最新の情報を分析しながら学べます。 ・ExcelやRは、パソコンに苦手意識のある方でも取り組みやすいよう、使用方法をていねいに解説します。 Chapter 1　データと変数の種類 Chapter 2　データをグラフ化しよう Chapter 3　一つの変数による記述統計―中心と散らばりの統計量 Chapter 4　二つの変数による記述統計―相関係数と回帰分析 Chapter 5　推定の考えかた Chapter 6　検定の考えかた Chapter 7　回帰分析での推定と検定 Chapter 8　ダミー変数を用いた回帰分析 Chapter 9　レポートの作成

※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。 実験、調査、検査などで得たデータに統計モデルを用いて解析する手法を例題でやさしく解説します。 　本書では対象データに適した統計分布、つまり統計モデルを適用し、解析する方法を基礎から説明します。この場合、「最小二乗法」は使えないため、「最尤法」を使います。データに合った統計モデルを使うことで、より精度の高い予測、判断ができます（この解析するプロセスを統計モデリングとよぶ）。さらに、この解析手法はベイズ統計学に繋がっていきます。 はじめに 第1章　データ解析のための準備 1.1　四則計算と対数・指数計算 1　四則演算 2　指数と対数 1.2　条件（場合）分け 1.3　順列と組み合わせ 1.4　集合 解答 第2章　統計および確率 2.1　データ 2.2　度数分布表とヒストグラム 2.3　データの代表値 1　平均 2　中央値 3　最頻値 4　分散 2.4　事象と確率 2.5　確率の性質 2.6　条件付き確率 2.7　独立事象 2.8　確率変数 1　確率変数とは何か 2　確率変数の平均と分散 3　確率変数の加法と乗法 解答 第3章　確率分布 3.1　離散型確率分布 1　ベルヌーイ分布 2　二項分布 3　ポアッソン分布 4　負の二項分布 5　多項分布 6　超幾何分布 3.2　連続型確率分布 1　正規分布 2　対数正規分布 3　指数分布 4　ワイブル分布3 5　ガンマ分布 6　ベータ分布 7　一様分布 3.3　確率分布に基づくデータの捉え方 3.4　代表的な確率分布の平均と分散 3.5　確率分布の近似 1　二項分布の正規分布への近似 2　ポアッソン分布の正規分布への近似 3　超幾何分布の二項分布への近似 解答 第4章　確率分布へのデータのフィッティング：最尤法 4.1　確率分布へのデータのフィッティング 4.2　モーメント法 4.3　最尤法 1　最尤推定量の求め方 2　パラメーターの存在範囲 3　各種確率分布の適用 解答 第5章　統計モデルの適用 5.1　統計モデルとは何か 5.2　計数データと計量データ 5.3　離散型および連続型統計モデル 5.4　代表的な統計モデルの特性 1　二項モデル 2　ポアッソンモデル 3　負の二項モデル 4　正規モデル 5.5　統計モデルの選択 5.6　統計モデルの比較指標 5.7　尤度の重要性 5.8　まとめ：統計モデルの適用手順 1　対象とするデータの特徴の把握 2　データに適した統計モデルの選択 3　候補統計モデルによるデータ解析 4　最適な統計モデルの選択 5　統計モデルの検証 6　総合的判断 第6章　計数データの解析：単一条件下 6.1　二項モデルによる解析 6.2　多項モデルによる解析 6.3　ポアッソンモデルによる解析 6.4　負の二項モデル 6.5　離散型統計モデルの選択 6.6　正規モデルによる解析 6.7　0を含まない計数データの解析 6.8　0が過剰の計数データの解析 6.9　度数分布データの解析 解答 第7章　計量データの解析：単一条件 7.1　正規モデル 7.2　指数モデル 7.3　ワイブルモデル 7.4　連続型統計モデルの選択4 7.5　確率分布からの乱数データ生成 解答 第8章　複数条件下のデータ解析 Ⅰ 8.1　用量反応関係 8.2　回帰分析 8.3　統計モデル 8.4　最小二乗法 8.5　正規分布に基づいた単回帰分析 8.6　正規モデルによる重回帰分析 8.7　比率データの解析：ロジスティック回帰分析 8.8　計数データの解析 解答 第9章　複数条件下のデータ解析 Ⅱ 9.1　指数回帰モデル 9.2　ワイブル回帰モデル 9.3　回帰分析のポイント 解答 第10章　各種のデータ解析手法 10.1　ブートストラップ法 10.2　モンテカルロ法 10.3　応答曲面法Response Surface Method 解答 練習問題　解答 索引

※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。 SPSSでの多変量解析手法と操作をマスター SPSSはSPSS社が開発・販売している統計ソフトで国内シェアはNo.1となる。本書はSPSSを使った多変量解析の入門書である。SPSSの操作テクニックはもちろんのこと、実務で必要な統計分析の方法もわかりやすく解説した。 はじめに 第1章　統計分析の目的とは 第2章　SPSS の基本操作 第3章　統計分析の基礎 第4章　クロス集計、独立性の検定 第5章　平均値の差の検定と分散分析 第6章　単回帰分析 第7章　相関と偏相関 第8章　重回帰分析 第9章　ダミー変数と回帰診断 第10章　パス解析 第11章　変数の合成と主成分分析 第12章　因子分析 第13章　クラスター分析 第14章　ログリニア分析 第15章　論文作成法：統計分析の利用法とは 参考文献 索　引

※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。 ローカルLLMでファインチューニングとRAGを学ぼう！ 本書は、公開されている大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を使ってローカル環境に独自のチャットボットを構築することを目標に、LLM のファインチューニングと RAG (Retrieval Augmented Generation) の基礎と、そのプログラミングについて学ぶものです。 ChatGPTの台頭により、高性能なチャットボットへの期待が急速に高まっています。しかし、そのチャットボットの核となるLLMは基本的に言語モデルであるために、幻覚（誤った情報）を生成してしまいます。とくに、LLMはローカルな情報や最新の情報は持っていないため、それらに関する質問に対しては正しい回答が期待できません。また、ChatGPTのようにLLMが外部のサーバにある場合、自社データや顧客データを入力することには抵抗があると思います。 本書では、そういった課題を解決するために、公開LLMをファインチューニングしたり、公開LLMを使ったRAGを構築したりすることで、よりニーズに沿ったチャットボットを構築します。こういった調整を行って構築したチャットボットは、特定の分野について深く正確に回答してくれるようになります。 <本書のポイント> ・LLMについての基本事項を学べます。 ・LLMのファインチューニングの方法とRAGの構築方法を学べます。 ・解説したプログラムをウェブサイトで配布します。 はじめに／目次 第1章　大規模言語モデル 1.1 言語モデルとは 1.2 言語モデルとチャットボット 1.3 日本語特化のLLM 1.4 LLMの利用 1.5 この章で使用した主なプログラム 第2章　ファインチューニング：言語モデルの追加学習 2.1 基本的な学習の処理 2.2 Trainerの利用 2.3 訓練データをDatasetへ 2.4 collator 2.5 保存されたモデルからの文生成 2.6 Early Stoppingの導入 2.7 この章で使用した主なプログラム 第3章　Instruction Tuning：指示に基づくファインチューニング 3.1 Instruction Tuningとは 3.2 Instruction Tuningの学習データ 3.3 Instruction Tuningの学習データの作成 3.4 Instruction Tuningの実行 3.5 Instruction Tuningモデルによる文生成 3.6 この章で使用した主なプログラム 第4章　大規模言語モデルのファインチューニング 4.1 LoRA：低ランク行列によるファインチューニング 4.2 PEFT：効率的にファインチューニングするためのライブラリ 4.3 LoRAモデルによる文生成 4.4 QLoRA：LoRAに量子化を利用する ① 量子化とは ② bitsandbytesの利用 4.5 Prompt Tuning：プロンプトの効率的なチューニング法 4.6 この章で使用した主なプログラム 第5章　RAG：検索を併用した文生成 5.1 RAGとは 5.2 FAISSによるデータベースの構築 ① パッセージの作成 ② パッセージのベクトル化 ③ ベクトルデータベースの構築 5.3 RetrievalQAとOpenAIのLLMによるRAGの構築 5.4 RetrievalQAと公開LLMによるRAGの構築 ① プロンプトの作成 ② HuggingFacePipelineを利用したLLMの設定 ③ プロンプトの変更 5.5 RAGの各種パーツの変更 ① WikipediaRetrieverクラスの利用 ② Wikipediaからの自前データベースの作成 ③ Document LoaderとDocument transformersによるデータベースの作成 ④ キーワードデータベースの検索 ⑤ 量子化モデルの利用 5.6 HyDE：仮想的文書作成による検索法 5.7 RAGの性能向上のために検討するべき要素 5.8 この章で使用した主なプログラム 第6章　ChainlitによるGUIのチャットボット 6.1 インストール 6.2 Chainlitの基本プログラム 6.3 OpenAIのLLMを使ったチャットボットのGUI 6.4 公開LLMを使ったチャットボットのGUI 6.5 RAGを利用したチャットボットのGUI 6.6 Chainlitのサーバでの稼働 6.7 この章で使用した主なプログラム あとがき／索引／奥付

※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。 Cursorを使ってAIを活用したプログラミングをはじめよう！ 〔本書のポイント〕 ・AIを活用してコードを書かずにプログラミングができる！ ・まだ一から書いてるの？　AIを活用して業務効率化！ ・ノーコードではじめるPythonとReactのハンズオン！ ・AIとの対話でプログラミングできるから初心者でも安心！ ・Cursorを使えばより効率的にAIを活用できる！ プログラミングの世界は、生成AIの登場により大きな変革の時を迎えています。これまでのプログラミングは、言語の学習、関連するフレームワーク、ライブラリ、APIの理解、ロジックの組み立て、コードの記述というプロセスが常識でしたが、近い将来、このプロセスは大きく変わろうとしています。 生成AIにより、プログラミングの進め方は劇的に変化します。AIに「こういうプログラムを書いて」と指示をするだけで、自動的にコードが生成されます。生成されたコードを実行し、イメージと異なる点があれば「こう直して」とAIに伝え、修正を繰り返すことで、理想のプログラムに近づけていきます。 自然言語を用いたプログラミングにより、プログラミングはエンジニアだけのものではなくなります。自然言語で指示を出すだけでプログラムを作成できるようになれば、非エンジニア層も日常的にプログラムを作成するようになるでしょう。 こうした変化に対応するため、開発ツールもAIネイティブな設計へと進化しています。その先駆けとなるのが、「AIファーストのコードエディタ」や「AIペアプログラマーとして設計されたIDE」と呼ばれるCursorです。Cursorの機能を活用してプログラミングを行えば、馬車の時代から自動車の時代へと一気に変わったような、大きな変革を体感できるはずです。 本書では、Cursorの紹介だけでなく、その機能の説明、ケースごとの活用方法、効果的なプロンプトの書き方など、実践的なテクニックを幅広く取り上げています。プログラミング初心者からプロのエンジニアまで、AI を活用した新しいプログラミングのあり方を体験できる一冊となっています。AIネイティブなプログラミングの世界は、まだ未知の領域が多く残されています。本書を通じて、読者の皆さまがこの新しい世界に踏み出し、可能性を探求していただければ幸いです。AIを活用したプログラミングは、生産性の向上だけでなく、創造性を解き放つ新しい扉を開くでしょう。 皆さまが本書を手に取り、AIネイティブなプログラミングの世界を体験することで、新しい時代の担い手となり、プログラミングの未来を切り拓いていかれることを心から願っています。さあ、Cursorを使って、AIとともにプログラミングの新時代を迎えましょう。 （本書まえがきより抜粋） 第1章 Cursor の導入 第2章 Cursor の基本操作 第3章 Cursor の機能説明 第4章 Cursor のカスタマイズ設定 第5章 プロンプト・プログラミング実践例 第6章 Cursor 開発テクニック

※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。 ディープラーニング・アプリケーション開発をAPIを活用してはじめるための入門書。 本書は、API（Application Programming Interface、Web サービスの機能を外部から利用するためのインターフェース）を活用してディープラーニング・アプリケーション開発をはじめるための入門書です。 第1部でAPIおよびディープラーニングの原理と全体像を解説した後、第2部でAPIの実装について、そして第3部では、Google Cloud APIの基本的な活用シーンを解説します。 これからのエンジニアにとって必須の知識を、自ら手を動かして気軽に学べます。 第1部　APIとは？　ディープラーニングとは？ 　1章　APIの原理 　2章　ディープラーニングの原理 　3章　ディープラーニングのしくみ・基礎 第2部　API呼び出しのポイント 　1章　APIを呼び出す環境を構築しよう 　2章　いますぐ使えるAPI：利用可能なクラウドサービス 第3部　いますぐできる2つの活用シーン 　シーン1　テスト採点の自動化：分析情報抽出APIの活用 　シーン2　会話による健康管理サポート：音声操作アプリケーションの活用

※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。 ※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。 化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書 本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。 これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。 第1部　Python と統計の基礎知識 第1章　Pythonの基礎 1.1　Pythonの使い方 1.2　データセットの読み込み・保存 第2章　データの図示 2.1　ヒストグラム 2.2　箱ひげ図 2.3　散布図 2.4　相関行列 第2部　データ解析・機械学習の基礎 第3章　多変量データとデータの可視化 3.1　多変量データ 3.2　データの前処理 3.3　主成分分析（Principal Component Analysis：PCA） 3.4　階層的クラスタリング 3.5　［発展］非線形の可視化手法：t-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE） 第4章　化学データを用いたモデリング 4.1　回帰分析（regression analysis） 4.2　クラス分類（classication） 第5章　回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲 5.1　モデルの適用範囲（Applicability Domain：AD）とは？ 5.2　データ密度 5.3　アンサンブル学習法（Ensemble learning） 第3部　化学・化学工学データでの実践のしかた 第6章　材料設計，分子設計，医薬品設計 6.1　材料設計 6.2　分子設計，医薬品設計 6.3　化学構造の表現方法 6.4　化合物群の扱い 6.5　化学構造の数値化 6.6　化学構造の生成 6.7　化合物のデータセットを扱うときの注意点 6.8　具体的なデータセットを用いた解析 第7章　時系列データの解析 7.1　化学プラントにおける推定制御・ソフトセンサー 7.2　時系列データ解析の特徴 7.3　モデルの劣化と適応型ソフトセンサー（Adaptive Soft Sensor） 7.4　データ解析・機械学習による化学プラントのプロセス管理（異常検出，異常診断） 第8章　Datachemical LABを用いた化学・化学工学のデータ解析・機械学習 8.1　Datachemical LAB 8.2　材料設計 8.3　分子設計 8.4　適応型ソフトセンサー 8.5　Datachemical LAB による材料設計・分子設計・プロセス設計・プロセス管理

※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。 業務効率化の武器となるRPAツール、UiPathを動かして学び、基礎から応用まで身につける！ 　本書は、情報収集、レポート作成、データ転記、システム登録、Excel操作などの定型的作業を自動化できるRPAツールの中で、国内で1,500社以上が導入しているUiPathの使い方を詳解しています。 　豊富な図を用い、初めてでも理解できるように解説します。自動化システムの開発を体験することで、自分の業務に応用するための技術を身につけることができます。 はじめに Part1　UiPathの基礎を学ぼう Part2　UiPathの画面操作・Excel操作を理解しよう Part3　ワークフローの安定化、保守性向上を身につけよう Appendix UiPath Community Editionのインストール

※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。 料理を支える自然言語処理と画像処理を学ぼう！ クックパッドや楽天レシピなどのレシピサービスは、多くの方にとってなじみ深い、日常的に使用するものです。ほかにも、写真を撮るだけで食事が記録できるアプリや、トレーに載せた食品をスキャンすると精算ができる画像認識型のレジなど、身の回りには食に関係する情報技術が多数存在します。 本書は、そういったレシピや料理画像を題材として、言葉や画像を扱う技術について解説します。 たとえばクックパッドには、投稿されたレシピの文章を解析して、自動的にカテゴリ分けする機能があります。これには、自然言語処理という言葉を扱う技術が活用されています。 また、上で触れた食事が記録できるアプリなどには、投稿された料理写真を解析して、自動的に料理を認識する機能があります。これには、画像処理という画像を扱う技術が活用されています。 こういった自然言語処理や画像処理の技術を概説したのち、研究や開発に使用できるデータセットや、実際のサービスにおける活用事例を紹介します。さらに、自然言語処理と画像処理を複合的に用いる、クロスモーダルな処理についても紹介します。 また、最後には、自然言語処理や画像処理をより深く学びたい方に向けて、推薦図書の案内も掲載しています。 「まさに料理に関する情報サービスの開発に携わっている！」という方にはもちろんですが、これから自然言語処理や画像処理を学びたい方、言語と画像のクロスモーダルな処理について学びたい方、新しい研究テーマやサービス開発のアイデアを見つけたい方、さらには単純に料理とAIという組み合わせに興味のある方まで、技術に興味のある方には幅広く楽しんでいただける内容です。 第1章 はじめに――なぜ料理と情報処理なのか？ 第2章 料理と自然言語処理 第3章 料理と画像処理 第4章 料理とクロスモーダル処理――複合的なアプローチ 第5章　おわりに――料理と情報処理のこれから

※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。 組込みソフトウェア開発の現場がよくわかる！ 　本書は、組込みソフトウェア開発の現場の知識を学ぶことができる実務入門書です。 　現場で必要となる知識をQ&Aの形式で整理し、現場に配属された新人・若手エンジニアの成長の流れ（配属前→プログラマ→エンジニア→チームリーダー）に沿ってまとめているので、どこでこの知識が必要になるのかを具体的にイメージしながら仕事の要点をつかみ、学んでいくことができます。 　全体に平易に、先輩が現場の流れを教えてくれるようなかたちで記述しているので、教科書的な記述が苦手な方にもお勧めできる一冊です。 1章　組込み開発現場に入る前に（最初の疑問） 2章　プログラミングとテスト（プログラマの視点） 3章　内部設計とプログラム設計（エンジニアの視点） 4章　チームのリーディング（チームリーダーの視点）

※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。 ソフトウェアの中で，最も重要かつ基本的なOSの基礎知識をわかりやすく整理． 　ソフトウェアの中で，最も重要かつ基本的なオペレーティングシステム（OS）の基礎知識をわかりやすく整理した教科書． 　現在のカリキュラムやセメスタ制といった大学・高専の実情に対応してコンパクトな説明を心がける一方，現在広く使用されているUnix系OSとWindowsなどの具体例を取り上げ，初学者が無理なく理解できるようにしている．また，演習問題も充実させている． 第1章　OSの概要 1.1　なぜOSが必要か 1.2　OSの構成 1.3　OSの歴史 1.4　組込みシステムのOS 1.5　スーパーコンピュータのOS 演習問題 第2章　コンピュータのハードウェア 2.1　ハードウェアの概要 2.2　プロセッサ 2.3　メモリ 2.4　ハードウェアクロックとタイマ 2.5　入出力装置 2.6　ブートストラップ 演習問題 第3章　プロセス 3.1　プロセスとスレッド 3.2　スケジューリング 3.3　排他制御と同期 3.4　プロセス間通信 演習問題 第4章　メモリ管理 4.1　メモリ管理とは 4.2　物理記憶ベースのメモリ管理 4.3　仮想記憶 4.4　動的リンク 4.5　共有メモリの実現 演習問題 第5章　ファイルシステム 5.1　ファイルシステムとは 5.2　ファイル 5.3　ディレクトリ 5.4　ファイルの保護 5.5　ファイルシステムの実装方法 5.6　さまざまなファイルシステム 演習問題 第6章　入出力制御 6.1　入出力のしくみ 6.2　入出力完了の検出 6.3　割込みレベル 6.4　内部装置との関係 6.5　デバイスファイル 6.6　外部装置の一般化 6.7　ディスク装置 6.8　SSD 6.9　バッファキャッシュとページキャッシュ 演習問題 第7章　Unix系OS 7.1　Unix系OSの概要 7.2　Unix系OSの実装方法 演習問題 第8章　Windows 8.1　Windowsの概要 8.2　システムアーキテクチャ 8.3　カーネルモード 8.4　環境サブシステム 演習問題 第9章　コンピュータやOSの仮想化 9.1　仮想化技術とは 9.2　仮想化のアプローチ 9.3　コンテナ技術 演習問題

※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。 コンパイラ定番の教科書、待望の改訂！ 『情報工学入門選書　コンパイラ』を見直し、新たに第2版として発行するものです。 プログラミングの基礎知識のある人を対象とし、「コンパイラを構成するアルゴリズムの理解」「コンパイラ作成支援（yacc、lex）ツールの理解」「コンパイラを自分で作成できる」を主たる目的としています。付録には、コンパイラの作成演習と実例を示しています。 第1章　言語処理系とは 第2章　形式言語と形式文法 第3章　字句解析 第4章　構文解析 第5章　型の検査と表管理 第6章　実行時環境 第7章　中間コード生成 第8章　目的コード生成 第9章　最適化とそのほかの話題 付録A　コンパイラ作成演習 付録B　サンプルコンパイラ 参考文献

※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。 統計解析の定番ソフト「R」が、EZR（Easy R）で手軽に使いこなせる！ 本書は、統計解析の定番ソフト「R」がGUIで使いこなせる「EZR（Easy R）」を活用して、初心者でも手軽に統計解析ができる方法を解説する入門書です。 EZRを使えば、コンソール入力を行わなくても、マウスでサクサク解析を進めることができます。しかも、EZRの開発者である著者が専門とする医療分野を中心に、統計解析の現場で活用されている本格的なパッケージなので、安心して使うことができます。 本書では、多くの方に親しみやすいテーマを扱いながら、日常生活から実務まで役立つ統計解析の基本的な考え方をやさしく解説するとともに、サンプルデータを用いたわかりやすい事例をとおして、EZRを操作しながら統計解析手法の基本を押さえることができます。 EZRと本書で、サラっとカンタンに、統計解析を始めましょう！ プロローグ　雨の文化祭と統計学 第1章　結婚するならスポーツ選手？　～平均値と中央値～ 第2章　テストの偏差値で一喜一憂　～分散と標準偏差～ 第3章　引越し先の家賃は高い？　～ｔ検定、相関、回帰分析～ 第4章　新製品でアンケート調査　～比率の検定と多変量解析～ 第5章　SNS？　友人の紹介？　長続きするのはどんなカップル？　～生存解析～ 付録

※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。 SystemVerilogによる回路設計を実践的に解説 SystemVerilogによるFPGA/ASIC 設計方法を解説する入門書です。 SystemVerilog は、はデジタル回路設計のデファクトスタンダードであるVerilog HDLを拡張した言語で、検証に関する機能が強化されています．Verilog HDLは、ライバルであるVHDLに比べて比較的書きやすい言語といわれています。 本書は、若い技術者や学生向けに最近のSystemVerilogによるデジタル回路設計を解説するものです。FPGAへの実装やデジタル回路自体の基礎からSystemVerilogによるRISC V（リスク ファイブ）設計、Verilog HDLと比較しての注意点など、実践的な内容を解説しています。 第1章　ハードウェア記述言語による FPGA/ASIC 設計 第2章　FPGA への実装入門 第3章　ディジタル回路入門 第4章　SystemVerliog による順序回路設計 第5章　SystemVerilog による FPGA の設計と実装 第6章　SystemVerilog による ASIC 設計 第7章　SystemVerilogとVerilog HDLの対比と記述の罠

※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。 C言語の定番入門書、待望の改訂版登場！ 　1991年に発行以来、好評を頂いている『C言語によるプログラミング ―基礎編―』を第3版として大幅改訂。初めてC言語を学ぶ方のために、C言語の文法の修得を中心として、プログラミングに必要な基礎知識をさまざまな例題に基づいて解説します。 　プログラミングを学習する際の数多くの疑問やトラブルを解消し、プログラミングテクニックも豊富に解説しています。本格的なシステムプログラミングへの足がかりを得ることができる内容です。 【第3版の改訂内容】 ・1色刷りから2色刷りへの変更 ・Cのバージョンや開発環境などをはじめとした、古くなった情報を一新 ・サンプルコードの書き方を、より初学者にわかりやすい形に統一 ・総合演習として11章を追加 1章 プログラミングの基礎知識 2章 プログラミング入門 3章　変数と式 4章 制御の流れ 5章 関数 6章 配列 7章 文字列 8章 ポインタ 9章 構造体とユーザ定義型 10章 ファイル 11章 実用的なプログラムへの応用 付録

※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。 良いプログラムを書くための必須知識をまとめたテキストであり、五輪の書。 本書は、長年にわたって数多くの優秀なシステムエンジニア、プログラマーに愛読されてきた、良いプログラムを書くための必須知識をまとめたテキストです。 　うまくつくられたプログラムは、理解しやすく実行効率も高いものですが、一方、そうでないものは解読も困難なうえに、やたら時間や領域をくいます。さらに、そのようなまずいプログラムには、えてしてミスや内容的な誤りも隠されているものです。 　本書は、新たなアルゴリズムで新たなプログラミングを行うために覚えておかなくてはいけない必須知識、そしてアルゴリズムの設計、実現における基礎を、実用上の価値に重点を置いてまとめています。 　今回の改訂においては、多くの読者の声をよく参考にして、よりわかりやすく、簡明になるよう見直しを行ったほか、接尾辞木について新たな解説を加えています。 　システムエンジニア、プログラマーとして活躍される方の五輪書です。 第1章　アルゴリズムとその計算量 第2章　基本的なデータ構造 第3章　順序つき集合の処理 第4章　整列のアルゴリズム 第5章　アルゴリズムの設計 第6章　アルゴリズムの実現 付記：Cメモ 演習問題：ヒントと略解

※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。 Ｃ言語をつかった数値計算の方法を具体的なシミュレーションで学ぶ Ｃ言語の文法は、ひと通り学んでいるものの自分でプログラミングするとなかなかできないという方を対象に、数値罫線とシミュレーションについて解説した書籍。物理シミュレーション、確率的シミュレーション、エージェントベースの数値シミュレーションなどを実例で示している。「Cによるソフトウェア開発の基礎データ構造とアルゴリズムの基礎から」の姉妹書。 はじめに 第1章　Ｃ言語における数値計算 第2章　常微分方程式に基づく物理シミュレーション 第3章　偏微分方程式に基づく物理シミュレーション 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 第6章　エージェントベースのシミュレーション 付録

※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。 C言語を用いたソフトウェアシステム構築の方法を段階的に学べる！ 本書は、Ｃ言語によるデータ構造とアルゴリズムの話題を軸に、C言語を用いたソフトウェアシステム構築の方法を順を追って示すことで、プログラムを作成するとは何をすることなのかを実例で示す。はじめは簡単なプログラムから始め、構造をもったデータの扱いやファイルの扱いや、それらに関連するアルゴリズムをさまざまな例題を紹介する。 はじめに 第1章　C言語によるソフトウェア開発 1.1　プログラムとは何か、プログラミングとは何か 1.2　プログラミングとプログラミング言語 1.3　ソフトウェア開発の方法 1.4　C言語によるプログラミングを学ぶ意味 第2章　C言語における基本的なデータ型 2.1　基本データ型の役割 2.2　配列の使い方――整列を題材として 2.2.1　C言語の配列 2.2.2　バブルソートによる整列プログラム 2.2.3　クイックソートによる整列プログラム 2.2.4　C言語における配列利用の注意点 2.3　ポインタは何の役に立つのか 2.4　構造体の利用 第3章　制御構造の基本 3.1　制御構造の設計方法 3.2　メニューに従って処理を行う対話型プログラムの設計と実装 3.2.1　トップダウンによるプログラムコードの作成 3.2.2　プログラムの詳細部分の作成 3.3　ソースファイルの分割と多人数での開発 3.4　再帰処理の考え方 第4章　C言語と文字列 4.1　文字列の読み込み・格納・出力 4.1.1　C言語における文字列の扱い 4.1.2　文字列の比較 4.1.3　string.h ヘッダファイルに宣言されている文字列処理関数 4.2　文字列の探索（単純法・BM法） 4.2.1　単純法による文字列の探索 4.2.2　BM法による文字列の探索 4.3　文字列の生成（形式文法） 4.3.1　形式文法を用いた文字列の生成 4.3.2　文字列生成プログラムの実装 第5章　さまざまなデータ構造 5.1　スタックやキューの実現 5.1.1　C言語におけるスタックの実現方法 5.1.2　スタックを使ったアプリケーションの構築 5.1.3　キューの利用 5.2　リスト構造 5.2.1　リスト構造とは 5.2.2　リスト構造の利用例 5.3　木構造とグラフ 5.3.1　木の表現と探索（2 分木） 付録 付録A　Cygwin 開発環境 付録B　ソースファイルを分割した場合のコンパイル作業 B.1　すべてのソースファイルを一括して手作業でコンパイルする場合 B.2　個々のソースファイルをそれぞれ手作業でコンパイルする場合 B.3　make コマンドを利用する場合 付録C　push( ) 関数とpop( ) 関数を呼び出すプログラム simplestack.c 付録D　enquene( ) 関数とdequene( ) 関数を呼び出す プログラムsimplequeue.c 参考文献 索引

※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。 豊富な練習問題でJavaScriptをしっかり身につける 本書はJavaScriptによるプログラミングの入門書です。JavaScriptは、パソコンさえあればGoogle Chromeなどのウェブブラウザとメモ帳を使って今日からでも始められます。本書では、Google Chrome上にメッセージをだしたり、画像を表示したりすることからはじめ、分岐や繰り返しといったプログラミングの基本的な概念、タイマーを使った処理などを解説していきます。最後の章では小さなWebサイトを作ってみることで、JavaScriptの基本を一通り学びます。 ◯本書のポイント1 「プログラミング力が身につく練習問題を豊富に掲載」 プログラミングの勉強は自分でプログラムを書いてみることが一番です。考え方や文法をある程度理解しても、いざ目的を設定してプログラムを書こうとしたとき、どこから手を付けていいのかとなりがちです。そこで本書は練習問題を豊富に掲載し、問題を解くことで読者のプログラミング力が自然と身につくようになっています。 ◯本書のポイント2 「JavaScriptに限定されないプログラミングの考え方を解説」 プログラミング言語にはさまざまな種類があります。ゲームならC++、人工知能ならPython、業務システムならJavaなどと聞いたことがある方もいるでしょう。これだけ聞くと、英語と日本語のように文字から文法から、それぞれで何もかも違うように思われます。でも実は、基本的な文法の構成はどれもほとんど変わらず、いずれかの言語の基本的な考え方を理解すれば、別の言語の習得も容易になります。本書では、JavaScriptに限定されないプログラミングの基本的な考え方をていねいに解説しています。 第１章　初めてのJavaScriptプログラム ─ 世界で一番有名で、一番短いプログラムを書いてみよう 第2章　関数はプログラムのレゴブロック ─ 難しいことはだいたい関数がやってくれる 第3章　人生は選択の連続である ─ 分岐、プラスして変数と演算子 第4章　何万回でも何億回でもヘビーローテーション ─ ループ（繰り返し） 第5章　「オーダーメイド」のレゴブロックを作ろう ─ ユーザー定義関数 第6章　カウントダウンイベント御用達 ─ タイマーを使った定期的繰り返し 第7章　何千個でも、何万個でもまとめて記憶 ─ 配列 第8章　虫取りは人類を救うか ─ デバッグ 第9章　世の中はもの（オブジェクト）でできている ─ オブジェクト指向とは 第10章　ブラウザの中身は全部オブジェクト 第11章　Document オブジェクトとアニメーション 第12章　パソコンの中にも凄腕のイベント屋がいる ─ イベント処理 第13章　プログラムを作る ≒ アルゴリズムとデータ構造を考える 第14章　ウェブサイトを作ってみよう 付録A　JavaScript のその他の構文や関数 付録B　ほかの言語も使ってみよう

※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。 ※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。 問題を最適化と制約充足プログラミングで解く！ 　本書は、最適化問題、自動計画、パズルといった問題について、定式化と解くためのプログラミング手法（アルゴリズム）を、最適化（MIP）と制約プログラミング（CSP、SAT、SMT）のそれぞれの視点から統一的に解説したものです。 　最適化、制約プログラミングともに問題を解くための一手法ですが、近年の最適化技術の利用拡大により、これらを組み合わせたり、比較したりして、問題の特徴にあわせて適切に利用するニーズが増えることが予想されます。しかし、これらの手法は各分野が独自にソルバ（問題を解くソフトウェア）を開発し、発展してきたという経緯から、問題解決手段として総合的に取り扱われてきませんでした。そのため、これらを問題ごとの解法として整理してまとめた情報がなく、問題解決にあたり各手法にどんな特徴があって、どんな問題に有効かといった理解が困難でした。そこで本書では、各種の問題を定式化して、最適化と制約プログラミングのそれぞれの技術で問題を解く方法、手段を解説し、比較的な理解を促します。 　本書によって読者は最適化手法、制約プログラミングを用いて問題を解説することができるようになり、また、それぞれの問題や技術の特徴を理解することができるようになっています。 第1章　最適化問題と制約充足問題 第I部　プログラミング 第2章　ソフトウェアの使い方 第3章　基本的な処理要素 第II部　定式化 第4章　求解式 第5章　範囲の制約 第6章　数あてはめ 第7章　グラフ 第8章　順序処理 第9章　論理

※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。 穴埋めでJavaScriptのスキルアップ Webサイトのプログラミングをマスターしたい、そしてより良いスクリプト作成ができるようになりたいと願うJavaScriptプログラマにベストマッチなのが「穴埋め問題集」の本書です。簡単な穴埋めもありますが、ひねった問題や難問もあり、初心者の基本学習から熟練者の力試しまで、楽しいクイズ形式で進められます。解答には詳細な解説があるので、基礎固めからハイレベルな仕組みまでしっかりと習得できます。 Chapter 0　JavaScriptの実行方法と問題の取り組み方 Chapter 1　基本文法と計算処理 Chapter 2　関数と制御フロー Chapter 3　文字列と正規表現 Chapter 4　データ構造：配列とオブジェクト Chapter 5　ブラウザー環境 Chapter 6　DOMの利用 Chapter 7　ユーザーインターフェースの処理 Chapter 8　非同期処理とAJAX Chapter 9　Node.jsでのサーバーサイド処理

※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。 東京・中野のプログラミングの達人たちが、10歳以上のみなさん向けに、やさしく、わかりやすくプログラミングのコツを解説！ この本と、パソコンさえあれば、だれでも簡単にホームページやゲームがつくれちゃう！ 前半では、Scratch (スクラッチ) というソフトウェアを使って解説しています。スクラッチを使うと、ブロックを組み合わせるだけで、とっても簡単にプログラミングができちゃいます。まず、スクラッチでプログラミングのコツをマスターしてください。 次に、より本格的なプログラミングができるJavaScript（ジャバスクリプト）について、ていねいにわかりやすく解説しています。ジャバスクリプトを使って、ホームページやゲームをつくる方法をまとめています。 東京・中野区のプログラミングの達人たちが、大人になっても本当に役に立つスキルを、10歳以上のみなさんにわかりやすいよう、何度もなんども解説を見直したので、ぜひ読んでみてください。 1． プログラミング教室へようこそ 2． プログラミングに共通した基本 3． Webプログラミングの世界へようこそ 4． 文字の表示方法と変数という入れ物について 5． どっちを実行するか選ぶ（if） 6． 繰り返し処理をする（for） 7． 同じ目的のデータを入れる入れ物（配列） 8． プログラムから違うプログラムを呼び出す（関数） 9． オブジェクトってなんだ？ 10．オブジェクトを動かしてみよう 11．CSS（スタイルシート）ってなんだ？ 12．CSSを使ってみよう 13. ホームページやスロットゲームをつくろう(１) 14. ホームページやスロットゲームをつくろう(２) 15. ホームページやスロットゲームをつくろう(３)

※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。 Juliaを使った数値計算の方法を具体的なシミュレーションで学ぶ 本書は『Cによる数値計算とシミュレーション』および『Pythonによる数値計算とシミュレーション』のJulia版です。JuliaはC言語の高速性とPythonの記述力を同時に兼ね備えた比較的新しい言語で、数値計算などに適しています。 本書ではJuliaの簡単な説明を行ったのち、物理シミュレーション、確率的シミュレーション、エージェントベースの数値シミュレーションなどの具体例を示します。 はじめに 第1章　Juliaにおける数値計算 1.1　データ型とライブラリ 1.2　数値計算と誤差 章末問題1 第2章　常微分方程式にもとづく物理シミュレーション 2.1　質点の1次元運動シミュレーション 2.2　ポテンシャルにもとづく2次元運動シミュレーション 章末問題2 第3章　偏微分方程式にもとづく物理シミュレーション 3.1　偏微分方程式の境界値問題 3.2　ラプラス方程式による場のシミュレーション 章末問題3 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 4.1　セルオートマトンの原理 4.2　ライフゲーム 4.3　交通流シミュレーション 章末問題4 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 5.1　擬似乱数 5.2　乱数と数値計算 5.3　乱数を使ったシミュレーション 章末問題5 第6章　エージェントベースのシミュレーション 6.1　エージェントとは 6.2　マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション 章末問題6 付録 A　Juliaのインストールとパッケージの追加 B　4次のルンゲクッタ法の公式 C　ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明 D　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.jl E　シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索引

※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。 プログラマが素晴らしいキャリアを築くための実践的な考え方と方法を説く 本書は、等身大のプログラマの一人がキャリア開発の重要性を説き、そのための心構えなどを示したもの。「プログラマはビジネス視点を持って意識的なキャリア開発をすべき」という視点から、その実践方法を著者独特の生き生きとした共感できる語り口で伝える。原書は“The Passionate Programmer: Creating a Remarkable Career in Software Development”（The Pragmatic Programmers,2009） 『My Job Went To India オフショア時代のソフトウェア開発者サバイバルガイド』（オーム社、2006年）の改題改訂版。 日本の読者の皆さんへ 本書に寄せて 謝辞 イントロダクション 第1章 市場を選ぶ 第2章 製品に投資する 第3章 実行に移す 第4章 マーケティング……スーツ族だけのものじゃない 第5章 研鑽を怠らない 楽しもう 参考文献 監訳者あとがき

※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。 ソフトウェア開発にかかわるすべての人に贈る、世界的な人気を誇るWebサイト発の厳選コラム かつてExcel VBAの開発を率い、現在ではソフトウェア会社を経営するJoel Spolsky氏は、自身のWebサイト"Joel on Software"にてソフトウェア開発やマネジメントに関する記事を発表し続けてきた。深い洞察力で物事の核心に迫り、それを軽妙な語り口で端的に表現するJoel氏の記事は、世界各国でも有志により翻訳が公開され、すでに日本でも多数の読者を得ている。原書は、それらの記事をJoel氏自身が編纂してまとめたもの。 はじめに 1. 言語の選択 2. 基本に帰れ 3. ジョエルテスト：いいプログラムへの12ステップ 4. すべてのソフトウェア開発者が絶対確実に知っていなければならないUnicodeとキャラクタセットに関する最低限のこと（言い訳なし！） 5. やさしい機能仕様 パート1：なぜわざわざ書く必要があるのか？ 6. やさしい機能仕様 パート2：仕様書とはどんなものか？ 7. やさしい機能仕様 パート3：だけど……どうやって書くの？ 8. やさしい機能仕様 パート4：ヒント 9. やさしいソフトウェアスケジュール 10. デイリービルドは君の友達 11. 手強いバグ修正 12. 5つの世界 13. ペーパープロトタイピング 14. アーキテクチャ宇宙飛行士たちに脅かされるな 15. 射撃しつつ前進 16. クラフトマンシップ 17. コンピュータサイエンスの3つの誤ったアイデア 18. 二文化主義 19. ユーザからクラッシュレポートを自動的に取得する方法 20. 採用面接ゲリラガイド 21. 報奨金有害論 22. テスタを雇わない（間違った）理由、ベスト5 23. 人のタスク切り替えは有害であると考えられる 24. あなたが絶対すべきでないこと PART I 25. 氷山の秘密、明らかに 26. 漏れのある抽象化の法則 27. プログラミングにおけるロード・パーマストン問題について 28. 測定 29. リック・チャップマンの愚かさの探求（あるいは「アホでマヌケな米国ハイテク企業」） 30. この国では犬はどんな仕事をしているの？ 31. 下っ端でも何かを成し遂げる方法 32. 2つの話 33. ビッグマック 対 裸のシェフ 34. 何ごとも見た目ほど簡単ではない 35. 「ここで発明されたものじゃない」症候群を擁護する 36. ストラテジー･レターⅠ：Ben & Jerry's 対 Amazon 37. ストラテジーレターII：鶏と卵の問題 38. ストラテジーレターIII: もとに戻してくれ！ 39. ストラテジーレターIV：ブロートウェアと80/20の神話 40. ストラテジーレターV：オープンソースの経済学 41. マーフィーの法則が吹き荒れた一週間 42. MicrosoftはいかにしてAPI戦争に負けたか 43. Microsoft、羽目をはずす 44. 私たちの.NET戦略について 45. 申し訳ありませんが、リンカをいただけないでしょうか？ 付録：「ジョエルに聞け」選集

※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。 ※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。 Schemeを学ぶための定番書を初翻訳 プログラミング言語Scheme は、Lisp の代表的な方言であり、計算機科学においてプログラミングを学ぶ上でもっとも適した言語のひとつでもあります。 本書は、2010 年10 月発行『Scheme 手習い』（原題：“The Little Schemer, Fourth Edition”）の続編である“The Seasoned Schemer”を翻訳したものです。『Scheme 手習い』同様の対話形式で、状態やスコープ、継続といった、Scheme と計算機科学のさらなる話題を扱っています。 訳者まえがき 序文 はじめに 11章　おかえりなさい、ようこそショーへ 12章　避難しましょう 13章　ホップ、スキップ、ジャン 14章　名前をつけましょう 15章　大人と子供の違い…… 16章　位置について、セット、バン！ 17章　我変わる、ゆえに我あり！ 18章　我変わる、ゆえに我同じなり！ 19章　宝石泥棒 20章　店には何がある？ 後序 索引

※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。 Scheme入門書の定番を翻訳 プログラミング言語Scheme は、Lisp の代表的な方言であり、計算機科学においてプログラミングを学ぶ上でもっとも適した言語のひとつでもある。 本書は、 Daniel P. Friedman and Matthias Felleisen “The Little Schemer, Fourth Edition”（The MIT Press, 1995）を翻訳発行するもの。計算機科学の話題を織り交ぜながらSchemeの基本的な考え方を対話形式で学んでいく、イラスト入りの定番の入門書である。 訳者まえがき 序文 はじめに 1章　おもちゃ 2章　一度、もう一度、さらにもう一度、またもう一度、…… 3章　偉大なるCons 4章　数遊び 5章　*すごい*星がいっぱいだ 6章　影法師 7章　友達と親類 8章　究極のlambda 9章　…… もう一度、もう一度、もう一度、…… 10章　このすべての値は何だ 幕間 索引

※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。 テストプレイだけじゃない！　複雑化したゲームテストを楽しく学べる超入門書 本書は、ゲームテストに初めて携わる方に向けた入門書です。ゲームテストに特化した内容ではありますが、一般のソフトウェアテストの経験がない方にもわかりやすく解説します。 ひと昔前は、テストプレイや倫理チェックのみで終わることもあったゲームテストですが、ソーシャルゲームやスマホゲームの台頭により、ゲームの頒布方式の違い（パッケージ型／運営型）やメモリ拡張による描画等の高度化、また、それまでゲームを専門としていない会社からのゲーム業界参入などから、現在ではテスト設計をもとに計画的に実施されています。 本書は、ゲームテストに初めて触れる方に向けて、複雑化したゲームテストを平易に解説するものです。ゲーム業界から見たゲームテスト、ソフトウェアテストから見たゲームテスト、どちらからも入りやすいように、ベテランのテストエンジニアたちがやさしく解説します。 Stage 0　プロローグ Stage 1　ばぐのたいぐん が あらわれた！ よく遭遇するバグ Stage 2　見つけたバグを観察しよう Stage 3　ゲームテスト≠ゲームプレイ　ゲームテストの種類を知ろう Stage 4　テストってどうやって作るの？　テストのプロセスを知ろう Stage 5　目的から報告まで テストの流れをつかもう！ おまけStage 1　ゲームテスト年表 おまけStage 2　ゲームテスト用語集

※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。 ※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。 ソフトウェアエンジニア必携！ 　ビジネスモデルの変革を見据えたDXが進展する状況下、一方でシステムの老朽化、リリース後の障害および不採算プロジェクトなどの問題が後を絶ちません。 　そこで、本書の第Ⅰ部では、CMMIの最高成熟度（レベル5）を達成した実績から、ソフトウェア開発の「定量的プロジェクト管理」に焦点を当て、独自の生産管理方式（ACTUM）に基づく見積り方式や品質管理・出来高管理方式による「組織ベースライン」の構築、さらに上流工程問題など、ACTUMを応用した幾つかの開発プロセスの改善事例を紹介します。 　第Ⅱ部では、「人間特性」、「関係特性」などに焦点を当て、独自のSRMモデルによるチームエラーの削減、ステークホルダ間での齟齬の改善およびDXの進展に伴う未知の課題などに対応すべく推論力を働かせた課題の解決、さらにマーケティング技法を応用した潜在ニーズの顕在化による問題解決を実事例とともに紹介した一冊です。 第Ⅰ部　定量的プロジェクト管理の導入編 第1章　生産物量と生産性によるソフトウェア開発の生産管理方式 第2章　システムプロファイルごとの要求品質と開発コストとの関係 第3章　要求の定量化に基づく膨らむ要求の制御と手戻りコストの低減 第4章　環境変数を応用したプロセス改善などによる品質と生産性の向上 第Ⅱ部　システムエンジニア・リソース・マネジメントの導入 第5章　SRMモデルとは 第6章　SRMモデルによるチームエラーの削減 第7章　SRMモデルによるステークホルダ齟齬の改善 第8章　SRMモデルによる推論力を働かせた課題の解決 第9章　‘S+SPIN話法’による潜在ニーズの顕在化と問題解決 参考文献 索引

※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。 「いつかはプログラミングしたい！ でも私には難しそう……」と二の足を踏んでいる方。 「プログラミングできたら便利！ でも勉強するのはつまらない……」と敬遠している方。 「プログラミングできたらかっこいい！ でも作りたいアプリとかない……」とあきらめている方。 世界中で大人気の小難しくないプログラミング言語Pythonなら、覚えることも最小限。この本を読んで、楽しいプログラミングの世界に飛び込んでみましょう！ 面白い例題やパズルを楽しみながら、愉快でカラフルなイラストと一緒にかっこいいプログラミングを学ぶことができます。　 本書は、“Python for Kids：A Playful Introduction to Programming”を翻訳したものです。

※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。 ※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。 多様体上の最適化理論の数理を、詳しく丁寧に解説！ 本書は、多様体上の最適化理論について、基礎となる数理から応用例までを解説するものです。 多様体上の最適化理論を学ぶ、あるいは研究する読者は、 ・ユークリッド空間上の連続最適化を一通り学んでおり、その抽象化の仕方の一つとして多様体上への拡張について学ぶ ・多様体論をはじめとした幾何学に慣れ親しんでおり、そうした理論の応用の一つとして幾何学的な最適化を学ぶ ・最適化と多様体に馴染みがあり、両者の融合について学ぶ ・最適化と多様体のいずれにも馴染みがなくとも、具体的な応用問題に興味をもったことをきっかけに、多様体上の最適化理論を学ぶ などのように、背景知識が様々であることを想定し、本書の執筆に際しては丁寧な論理展開による数学的記述を行うことを心がけました。 また、位相空間や多様体およびその周辺の様々な概念については、最適化において必要なもの（ないと困るもの）を挙げながら議論を進めていくスタイルで記述しました。多様体や、多様体上の関数の微分や勾配など種々の概念を定義する際には、最適化において何が必要となるかを随所で強調し、常に多様体上の最適化を目標として読み進められるよう注意しました。 本書の通読の前提とする知識は線形代数および解析学（特に微分法）の基礎的な事柄のみにとどめるとともに、読者の利便性に資するよう、付録で本書の通読に必要な知識をまとめています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理や命題の多くについて、その証明を本文や付録（一部は演習問題）で論じています。 第I部　最適化理論からの準備 第1章　多様体上の最適化の概論 第2章　ユークリッド空間上の最適化の基礎と無制約最適化 第3章　ユークリッド空間上の制約付き最適化 第II部　多様体からの準備 第4章　位相空間 第5章　多様体 第6章　リーマン多様体 第III部　多様体上の最適化 第7章　多様体上の最適化の基礎と無制約最適化の理論 第8章　リーマン多様体上の無制約最適化手法 第9章　多様体上の無制約最適化の応用 第10章　多様体上の制約付き最適化の理論と応用 付録A　集合と写像・線形代数・微分法・群論の基礎 付録B　定理と命題の証明

※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。 生成AI・プロンプトでPythonプログラムを作る ChatGPTをはじめとした生成AIは、プロンプトと呼ばれる自然な言葉で問いかけることにより多種のプログラムを作りだせ、AI駆動開発と呼ばれています。データ分析、AIプログラミング、グラフ描画、Webスクレイピング、Excel作業、Word化、PDF化など業務上様々な便利なプログラムを簡単に作ることができ、ChatGPTでプログラム作りの超時短を実現します。本書では、業務で使うPythonプログラムを例に、その作り方・プロンプト・改良のコツを解説します。なお、読者ご自身の業務で繰り返して使いやすいように、ChatGPT内でのプログラム実行とはせずに、自分のPCで動かします。解説にはChatGPT plus（GPT 4）を使いましたが、無料版や他の生成AIでも応用可能です。 はじめに 利用したChatGPTについて 用語説明 本書の対象読者 本書の動作環境 第1章　AI駆動開発について 1.1　AI駆動開発とは 1.2　AI駆動開発の簡単な例 第2章　ChatGPTとPythonの基本 2.1　ChatGPTとプログラミング支援機能 2.1.1　ChatGPTとは 2.1.2　Data Analysis機能（高度なデータ分析）とは 2.2　ChatGPT Plus（有料プラン） 2.2.1　GPT-4とは 2.2.2　画像や音声を使ったチャットとは 2.2.3　画像の生成 2.3　ChatGPT Plusの利用を始めるセットアップ 2.4　実行環境のセットアップ 2.4.1　Visual Studio Codeのインストール 2.4.2　Pythonの拡張機能のインストール 2.4.3　使用するライブラリのインストールと動作確認 第3章　毎日のExcel作業を自動化！ PythonでExcelを動かしてデータ処理のプロになろう 3.1　日々のExcel作業の課題とPythonによる解決策 3.2　自動化に必要なPythonの基礎知識 PythonでExcelを扱うための必須スキル 3.2.1　データ型や変数 3.2.2　pandasライブラリの基本 3.2.3　Excelファイルの読み込みと書き込み 3.2.4　データの操作と集計（カテゴリごとにExcelのシート化） 3.3　実習1：定例ミーティング用の資料作成を自動化・自動集計とグラフ作成で時間を節約 3.3.1　集計作業の自動化 3.3.2　matplotlibを使用したグラフの作成 3.3.3　seabornを使用したグラフの作成 3.4　実習2：業務報告の自動化 Excelデータから自動でレポート作成 3.4.1　reportlabでのPDFレポート作成 3.4.2　Python-docxでのWordレポート作成 第4章　データ分析とグラフ化で誰でもデータサイエンティストに！ 公開統計データの活用法を身につけてデータサイエンティストへの第一歩を踏み出そう 4.1　公開統計データの有効活用:データ分析の基本から応用まで 4.1.1　ステップ1：データファイルの読み込み 4.1.2　基本的なデータ集計 4.1.3　グラフの作成 4.1.4　レポートの作成 4.2　データ分析とPythonの親和性 Pythonと公開統計データを使った分析の可能性 4.2.1　北海道の人口動態をグラフ化する 4.2.2　関東地方の都県の人口動態をグラフ化する 4.3　実習1：地域別人口動態の分析 -人口増減と高齢化率の関係を解明する 4.3.1　グラフの作成と分析 4.4　実習2：地域別産業構造の分析 -就業者数と主要産業の関連性を探る 4.4.1　データの絞り込み 4.4.2　グラフの作成と分析 4.5　実習3：地域特性と公共サービスの提供 4.5.1　データの絞り込み 4.5.2　グラフの作成と分析 第5章　PythonでWebスクレイピング！情報収集のプロになろう ニュースリリースを把握し、競争力向上力を身につけよう 5.1　業界の最新ニュースの追跡とその重要性 5.2　WebスクレイピングとPythonの関わり Pythonを活用したWebスクレイピングの可能性 5.3　PythonでのWebスクレイピングの基礎知識 5.4　実習1：経済産業省のニュースリリースの収集 5.4.1　Webページからのデータ取得・BeautifulSoupの基礎 5.4.2　特定のキーワードに関するニュースの抽出 5.5　実習2：ニュース情報の定期的な収集 5.5.1　定期的な業界ニュース収集の重要性 5.5.2　Pythonでニュース情報収集のスケジューリング 第6章　Pythonで始めるテキストデータの処理と分析！ 問い合わせ対応の効率化で顧客満足度を向上しよう 6.1　カスタマーサポートの課題とその解決策 6.2　実習1：問い合わせテキストデータの解析 6.3　実習2：問い合わせテキストデータの分類 6.4　実習3：問い合わせテキストデータを用いたサポート業務改善 おわりに　AI駆動開発で非エンジニアでもエンジニアのような仕事ができるようになるか 付録 索引

※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。 TensorFlowで強化学習を実践！ 　アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御，自動運転などで注目されている深層強化学習の基本と実装について，PythonとTensorFlow（TF-Agents），シミュレータとしてOpenAI GymとPyBulletを用いて解説したもの． 　深層学習，強化学習のアルゴリズムを一歩一歩ていねいに解説し，Raspberry Pi＋Arduinoを用いた実応用までを扱っています． 第1章　はじめに 第2章　深層学習 第3章　強化学習 第4章　深層強化学習 第5章　実環境への応用

※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。 ※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。 合格のエッセンスが詰まった一冊！ラクして受かろう！ 　本書は第二種電気工事士の筆記試験の受験対策書として、合格するために必要な知識のみに的を絞って解説した独習用のテキスト「ラクしてうかる！第二種電気工事士　筆記試験」の2022年版です。 　本書は1テーマ見開き2ページで「これだけ覚える（重要事項の暗記）」→「攻略のステップ（問題の攻略法を伝授）」→「過去問の攻略」の3段階の構成になっています。 　無理なく合格ラインに到達できるよう、点数の取りやすい配線図や材料・工具など、目で見て覚えやすいものから順に学習する目次構成になっています。 　また、過去に出題された問題を徹底分析し、過去問題を解くために必要な情報に絞って解説しています。 　読んで（見て）覚える方法や、語呂合わせで覚える方法など、問題を解くための攻略法が詰まっていますので、初めて受験する人、専門的な知識がない方でも無理なく学習できます。 　本書では過去16年間（令和3年下期～平成18年）に出題されたすべての問題を扱っていますので、この1冊で試験対策はバッチリです！ 1章　配線図（図記号と写真） 　1-1　受電点から分電盤 　1-2　遮断器 　1-3　配線 　1-4　照明器具 　1-5　点滅器（接点の構成図） 　1-6　その他の点滅器と開閉器 　1-7　コンセントと取付場所 　1-8　コンセントの極配置 　1-9　各種ボックス 　1-10　電線管 　1-11　その他の器具 　　練習問題 2章　配線図（重要事項） 　2-1　引込線と木造建物の屋側電線路 　2-2　開閉器・過電流遮断器の目的 　2-3　配線用遮断器の極数と素子 　2-4　過負荷保護装置・過電流遮断器の取付け 　2-5　小勢力回路 　2-6　白熱電灯取付用コードと最小断面積 　2-7　地中埋設配線 　2-8　引込口の開閉器の省略 　2-9　接地工事と接地抵抗 　2-10　電路と大地間の絶縁抵抗 　　練習問題 3章　配電図（電気工事用の材料および工具） 　3-1　測定器具 　3-2　各種工事に使用する材料を見てみよう 　3-3　材料の問題にチャレンジ 　3-4　各種工事に使用する工具を見てみよう 　3-5　工具の問題にチャレンジ 　　練習問題 4章　配線図の見方と複線図 　4-1　基本的な複線図の描き方1 　4-2　基本的な複線図をなぞって覚えよう1 　4-3　基本的な複線図をなぞって覚えよう2 　4-4　基本的な複線図の問題にチャレンジ1 　4-5　基本的な複線図の描き方2 　4-6　基本的な複線図の問題にチャレンジ2 　4-7　3路スイッチの複線図の描き方 　4-8　3路スイッチの複線図をなぞって覚えよう1 　4-9　3路スイッチの複線図をなぞって覚えよう2 　4-10　3路スイッチの問題にチャレンジ 　4-11　最少電線本数（心線数） 　4-12　リングスリーブの数と刻印 　4-13　差込形コネクタの種類と最少個数の組合せ 　　練習問題 5章　機器 　5-1　三相誘導電動機 　5-2　照明器具（LEDランプ・白熱電球・蛍光灯） 　5-3　材料・器具の目的や役割 　5-4　工具・材料の使用方法 　5-5　電気工事の種類と工具・材料の組合せ 　5-6　ケーブル・絶縁電線 　5-7　コード 　5-8　配線用遮断器の動作時間 　5-9　その他の器具と機器 　　練習問題 6章　鑑別（写真の名称と用途） 　6-1　材料の名称 　6-2　機器・器具・測定器・工具の名称 　6-3　材料の用途 　6-4　機器・器具・測定器の用途 　6-5　工具の用途 　　練習問題 7章　電気工事の施工方法 　7-1　電線の接続 　7-2　距離（支持点間・曲げ半径・離隔距離） 　7-3　ライティングダクトの施工 　7-4　三相200Ｖルームエアコンの施工 　7-5　リングスリーブによる圧着接続と刻印 　7-6　配線図の図記号と施工方法 　7-7　その他の施工方法 　7-8　施工場所 　7-9　接地工事とその省略 　　練習問題 8章　一般電気工作物の検査 　8-1　竣工検査 　8-2　回路計 　8-3　電線の電圧と中性線の断線 　8-4　絶縁抵抗値と漏えい電流 　8-5　絶縁抵抗の測定 　8-6　接地抵抗値と接地線の太さ 　8-7　接地抵抗の測定 　8-8　検電器・検相器・回転計 　8-9　クランプ形電流計・変流器 　8-10　電圧計・電流計・電力計 　8-11　電気計器の目盛板記号 　　練習問題 9章　法令 　9-1　電圧の種別 　9-2　電気事業法（一般電気工作物の適用） 　9-3　電気工事士法（義務または制限，違反） 　9-4　電気工事士法（一般電気工作物の工事または作業） 　9-5　電気工事業法 　9-6　電気用品安全法 　　練習問題 10章　電気に関する基礎理論 　10-1　合成抵抗の問題を見て覚えよう 　10-2　合成抵抗の問題にチャレンジ 　10-3　オームの法則の問題を見て覚えよう 　10-4　オームの法則の問題にチャレンジ 　10-5　電線の抵抗 　10-6　電線の抵抗の特徴 　10-7　交流の基礎（交流回路の波形と最大値） 　10-8　電力（消費電力および電線路の電力損失） 　10-9　力率 　10-10　発熱量と電力量 　10-11　インピーダンスZと全電流Ｉ 　10-12　三相交流（Ｙ結線と△結線） 　10-13　三相交流（全消費電力および電線路の電力損失） 　10-14　断線 　10-15　断線の問題にチャレンジ 　　練習問題 11章　配電理論および配線設計 　11-1　単相2線式の電圧降下 　11-2　単相3線式の電圧降下 　11-3　三相3線式の電圧降下 　11-4　電線1本当たりの許容電流 　11-5　屋内幹線の設計（幹線の太さを決定する根拠となる電流IW） 　11-6　屋内幹線の設計（幹線の過電流遮断器の定格電流IB） 　11-7　分岐回路の設計（電線a‐b間の許容電流の最小値〔A〕） 　11-8　分岐回路の設計（電線a-b間の長さの最大値〔m〕） 　11-9　分岐回路の設計（配線用遮断器の定格電流とコンセントの組合せ） 　　練習問題 　模擬試験問題 　模擬試験解答

※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。 バージョン管理ツールgitの実践的な解説書 git（ギット）は、オープンソースな分散型のバージョン管理ツールであり、ここ数年で急速にユーザを増やしている。本書は、gitの実践的な解説書である“Pragmatic Version Control Using Git”の日本語版で、ユーザにとって必要な知識を簡潔に解説している。 第I部 分散管理の世界へようこそ 　第1章 Git流バージョン管理入門 　第2章 Gitのセットアップ 　第3章 最初のプロジェクトを作る 第II部 日々のGit 　第4章 追加とコミット：Gitの基本 　第5章 ブランチを理解して使う 　第6章 Gitの履歴を使った作業 　第7章 リモートリポジトリを使った作業 　第8章 リポジトリを整理する 　第9章 基礎を越えて 第III部 管理 　第10章 Gitへの移行 　第11章 GitosisでGitサーバを動かす 第IV部 付録 　付録A Gitコマンドリファレンス 　付録B その他のリソースとツール 　付録C 参考文献

※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。 「ぬいぐるみ」から、コンピュータグラフィックとものづくりの基礎を学ぼう 　本書は、ぬいぐるみなどの手芸作品を題材として、コンピュータグラフィックスの基礎やシミュレーションを用いたものづくりについて解説する書籍です。 　ぬいぐるみの型紙づくりやビーズ細工のデザイン制作などには、「立体を平面に変換しなければならない」「最初から最後まで一本の糸で編めるようにしなければならない」などの制約があります。筆者は、そういった制約をアルゴリズムやシミュレーションによって解決することで、ユーザがインタラクティブにデザインを行えるソフトウェアの開発を行ってきました。本書では、そういったビーズ細工のデザインやぬいぐるみの型紙生成などを支援するソフトウェアを題材に、画像形式などのCGの初歩的知識をはじめとして、モデリング・レンダリング・シミュレーションなどの考えかたを学ぶことができます。本書を通読すれば、CGを用いた課題解決について新しい知見が得られるでしょう。 　CGを使ったものづくり（デジタルファブリケーション）を行っている人にはもちろん、CGの数理的側面に苦手意識を抱いている方や、CGを使った新しいサービスやアプリケーション、研究テーマなどを探している人におすすめです。 ＜本書の特徴＞ ・編みものやビーズ細工などの手芸を題材として、コンピュータグラフィックの基礎が学べます。 ・随所にシステム開発に関連するコラムが挿入されており、CGを使った課題解決の考えかたを学ぶことができます。 ・第8章では、Blenderを使ってモデリングを行います。解説どおりに手を動かすことで、実際に簡単なモデリングを体験できます。 Chapter 0　手芸とデジタルファブリケーション Chapter 1　ステンシル×画像表現 Chapter 2　パッチワーク×陰影処理 Chapter 3　あみぐるみ×形状表現 Chapter 4　ぬいぐるみ×物理演算 Chapter 5　カバー×集合演算 Chapter 6　ビーズ細工×経路計画 Chapter 7　設計製作支援×拡張現実 Chapter 8　Blenderでモデリングしてみよう

※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。 ※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。 ブロックチェーンの導入・運営・管理！ 　現代は、あらゆる場面でデジタル化が瞬く間に拡大浸透するようになりました。その反面、情報の複製や改ざんが簡単に行えるようになりました。そのため、情報の真偽のみならず、情報の正確性・原本性を担保する必要が生じています。 　そういったなか、ブロックチェーンは、情報の正確性や普遍性を担保する仕組みとして注目を浴びています。仮想通貨を実現するための基礎技術から発展して、より信頼性を求められる場面で正確性や普遍性（＝改ざんされない性質）を担保する機能として期待されています。 　本書では、日本発のオープンソース ブロックチェーンフレームワーク「Hyperledger Iroha」（2019.5.6発表）を使用して、ブロックチェーンを構築し、プログラミングやオペレーション、改ざん検知などを、実現するものです。 　なお、本書ではHyperledger IrohaをOracle VM VirtualBox内にUbuntu＆Dockerを利用し、構築しました。短時間の作業で実際のブロックチェーン環境を利用できるようになります。本格導入はもちろん、予備導入、各種実験等に活用できます。 第1章　Hyperledger Iroha概要 第2章　ブロックチェーン環境構築 第3章　VLIによる操作 第4章　Hyperledger Irohaプログラミング 第5章　Webアプリケーションベースの例題 付録　Hyperledger Iroha活用テクニック A.1 ブロックチェーンの改ざん検知 A.1.1　ブロックチェーンの欠損 A.1.2　ブロックチェーンの改ざん①（トランザクションの作成者変更） A.1.3　ブロックチェーンの改ざん②（処理内容） A.2　Ubuntuのインストール手順 A.3　複数Peer構成の構築 A.4　Hyperledger Irohaのバージョンについて A.5　各種ソースコード解説

※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。 ※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。 RStudioのインストール方法から実践事例まで丁寧に解説！ 本書はRStudioの入門書です。RやRStudioを使っていると思わぬエラーメッセージが出てくることがあり、はじめてRを使う人は、どう対処するか悩むことも多いのではないでしょうか。 本書はRやR Studioの初心者が、思わぬエラーメッセージが出てきても困らないよう、インストールからエラーの対処方法まで平易に解説していきます。 また、RStudioに標準で組み込まれているR Markdownは、Rでドキュメントを作成（生成）することが可能です。Rでデータ分析をし、R Markdownで簡単にレポートを作成できるよう、一連の流れについても丁寧に解説することで、R初心者の悩みを解消する1冊を目指します。 はじめに 第I部：Rマークダウンのセットアップ 1. RとRStudioのインストール 2. Rマークダウンのセットアップ 3. R packagesのセットアップ 第II部：Rマークダウンを使った分析とアウトプット 4. Rマークダウンを使った実際の分析事例 5. Rマークダウンを使ったレポート・論文作成 補論. CSVファイルへの変換方法 おわりに 索引

※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。 自然言語処理の標準モデル、BERTを使いこなせるようになる！ 　BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。 　本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング（BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習）、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。 なお、BERTで処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用されるTransformersを、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリとしてPyTorch Lightningを用います。本書ではTransformersやPyTorch Lightningを用いたことがない読者を想定して、その使い方を一から体系的かつ丁寧に解説します。 ▼本書の環境 言語：Python 深層学習フレームワーク：PyTorch ライブラリ：Transformers, PyTorch Lightning 計算環境：Google Colaboratory ▼本書の特徴 ・BERTで実際にさまざまなタスクを解くことができます。 ・使用するデータセットを日本語で統一しています。 ・ライブラリの使い方を一から体系的に説明します。 第1章　はじめに 第2章　ニューラルネットワークを用いた自然言語処理 第3章　BERT 第4章　Huggingface Transformers 第5章　文章の穴埋め 第6章　文章分類 第7章　マルチラベル文章分類 第8章　固有表現抽出 第9章　文章校正 第10章　文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索 付録A　ニューラルネットワークの学習の基礎 付録B　Colaboratoryの使い方

※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。 さまざまな意思決定の数理や現象をPythonで体験して学ぼう！ 　本書は，数理的に扱える意思決定の基礎を，Pythonを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです． 　アンカリング効果の評価法，ベイズ推定に基づいた信憑性の変化，エージェントや強化学習を適用した意思決定，不完備情報ゲーム，集団の意思決定などを解説しています． 　本書では，意思決定のモデルの立て方，意思の測定分析などの説明に重点を置き，計算やシミュレーションの詳細な説明よりはPythonによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります．また，すべてのプログラムはJupyter Notebook形式で配布し，読者の手もとで実行ができるようにしています． 第1章　はじめに 第2章　戦略の微分方程式モデル 第3章　基礎的な意思決定の数理的扱い 第4章　ゲーム理論の基礎 第5章　意思決定のための OR の基礎 第6章　組合せ最適化による意思決定 第7章　マルチエージェントベースモデリングによる意思決定 第8章　強化学習による意思決定 第9章　不確定性を含むゲームでの意思決定 第10章　集団の意思決定 第11章　意思決定とメカニズム・デザインの視点 索引

※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。 穴埋めでPythonのスキルアップ 　プログラムを作れるようになりたい、そしてより良いプログラム作成ができるようになりたいと願うPythonプログラマにベストマッチなのが「穴埋め問題集」の本書です。簡単な穴埋めもありますが、ひねった問題や難問もあり、初心者の基本学習から熟練者の力試しまで、楽しいクイズ形式で進められます。解答には詳細な解説があるので、基礎固めからハイレベルな仕組みまでしっかりと習得できます。問題数は99問。 Chapter 1　基本文法　－リテラル、変数、文字列、式－ Chapter 2　実行制御　－繰り返し、条件分岐、関数、ラムダ－ Chapter 3　データ構造　－リスト、タプル、辞書、集合、クラス－ Chapter 4　例外処理とエラー対応 Chapter 5　正規表現 Chapter 6　入力と出力　－ファイル、システム－ Chapter 7　並行処理 Chapter 8　データサイエンスと機械学習

※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。 Python でさまざまな現象をシミュレーションしよう！ 本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Pythonを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。 うわさの拡散や伝染病の流行、人口予測といった自然科学モデル、リボ払いの計算や在庫管理といった経営・経済モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、GA（遺伝的アルゴリズム）といった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。 本書では、シミュレーションの各モデルの立て方やアイデアの説明に重点を置き、数値計算の厳密な詳細やモデルの数理よりはPythonによる実行を志向します。また、プログラムのほとんどは Jupyter Notebook形式で配布しているので、ご自身の手もとのPCで実行することができるようになっています。 第1章 はじめに 第2章 数値計算と数学の基礎 第3章 アニメーション 第4章 確率モデル 第5章 自然科学モデル 第6章 経営モデル 第7章 ベイズ統計に基づくモデル 第8章 グラフ理論に基づくモデル 第9章 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル 第10章 エージェントベースモデル 第11章 強化学習による意思決定モデル

※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。 プログラミング初心者の小中学生たちが絶賛！ 世界一わかりやすくて楽しくて思考力も使うプログラミング本、待望の初登場！ 『Python（パイソン）』は、人工知能（ＡＩ）、機械学習、データ分析、Web開発などで幅広く使われ、現在世界でもっとも人気のあるプログラミング言語の一つです。 本書で『Python』を体感して、価値ある一歩を踏み出してください！ 【本書の特徴】 1)プログラミング初心者の小学生でもわかる→プログラミング経験ゼロでも大丈夫 2)ストーリー仕立ての会話形式→スラスラと楽しく読める 3)計算・作図・ゲーム作成と幅広く学習できる 4)チェック問題やチャレンジ問題が付いているので、思考力も強化できる 【対象読者】 ・小学生プログラミング教育必修化に伴い、何を教えればいいのか悩んでいる保護者の方々、教育関係者の方々 ・本格的なプログラミングをやってみたいと考えている小中学生の方々 ・プログラミングに興味があるけど、全くの未経験で不安に思っている方々 ・プログラミングを独学しようとしたけど、挫折してしまった方々 Day 1　準備する Day 2　計算する Day 3　描く Day 4　分類する Day 5　創る 特別付録１ 特別付録2 特別付録3

※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。 コンピュータの計算力を目いっぱい使う本！検算にも！ 　本書は、PythonのモジュールであるSymPyを使って、式の展開結果を得たり、計算を行う方法を解説するものです。 　式の展開、計算（方程式を解くほか）は、小学校から高校、大学まで何時間もひたすら鉛筆で書きまくり解を得るレッスンが行われますが、専門家でもなければ、せっかく長時間をかけて身に付けた数学力も年月を経るごとに忘れていってしまいます。しかし、Python＋SymPyを使えば、忘れてしまっても、そもそも苦手でもサクサクで解け、式の展開に時間を使うことなく、結果が得られます。本書では、Pythonにおけるそれらテクニックを多数解説します。 第1章　Sympyとは何か？ 第2章　Pythonの基本の基本 第3章　簡単な式の計算 第4章　初等関数を扱ってみよう 第5章　方程式を解いてみよう 第6章　微分、積分の計算をしてみよう 第7章　線形代数の計算をしてみよう。 第8章　機械学習で現れる計算をしてみよう。 付録 Pythonでの数式に関するスペース／演算子、関数など

※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。 Pythonで対話型のシステムをつくろう！ 　近年、しゃべってコンシェル（NTTドコモ）やSiri（Apple）、Alexa（Amazon）などの音声対話アプリケーションや対話型のデジタルサイネージ、Sota（ヴイストン、NTT、NTTデータ）などのコミュニケーションロボット、電話自動応答など、人工知能技術を活用した知的対話型のアプリケーションが広く世の中に浸透しつつあります。 　本書は、このような人と自然言語で対話するシステム（対話システム）の作り方をハンズオン的に解説するものです。プログラミングしながら、ツールを使いながら、対話システムの開発を体験します。 第1章　対話システムをつくるにあたって 第2章　タスク指向型対話システム 第3章　非タスク指向型対話システム 第4章　Amazon alexa/Google homeへの実装 第5章　発展的な話題

※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。 Pythonで、本格的な機器分析データの解析 化学分析データの処理プログラムをPythonで作ろう、という本です。自ら作ることにより、目的のはっきりした使い勝手のよいものを作ることができます。本書はそのための指南書です。 第1章　機器分析の世界 第2章　Pythonの基礎 第3章　統計の基礎 第4章　データの前処理と可視化 第5章　ケモメトリックスの基礎 第6章　次元削減 第7章　クラスタリング 第8章　回帰 第9章　クラス分類 第10章　フィッティング 第11章　二次元相関分光法

※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。 Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！ ▼この本の特徴 　本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。 　この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。 ▼この本の構成 本書は二部構成です。 第Ⅰ部はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。 第Ⅱ部はケーススタディです。 実際に社会で起こりうる、さまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。 学校のクラス編成やサークル活動における学生の乗車グループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、キャンペーンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。 ▼第1版からの変更箇所 ・5章（車両の配送計画） 問題の理解を助けるために挿絵・最適化結果の可視化を増やし、実装プログラムの解説を充実させました。また、最適化に登場する部品の列挙アルゴリズムについては、計算速度よりも理解しやすさを優先したものに差し替えました。 ・6章（数理最適化APIとWebアプリケーションの開発）にFastAPIやStreamlitの記述を追加 PythonのWebアプリケーション開発のフレームワークであるFlaskに加え、人気のFastAPIやデータサイエンティストでも簡単にWebアプリケーションが開発できるStreamlitについて追記しました。 ・7章（商品推薦のための興味のスコアリング）行列表現に関する説明の調整 簡単な数理最適化問題の行列表現から解説を行い、段階を踏んで理解できるようにしました。さらに、ソースコードの解説を追記することで、プログラムにおける行列の扱い方を理解しやすくなりました。 ▼このような方におすすめ ◎ 数理最適化の実務応用について知りたい方 ◎ 施策の効果最大化や効率化に取り組むビジネスマン（エンジニア・マーケター・リサーチャーなど） ◎ 情報・経済・経営系などの学部や学科の学生 ◎ データサイエンティストを志す方 第Ⅰ部　数理最適化チュートリアル 　第1章　数理モデルとは 　第2章　Python数理最適化チュートリアル 第Ⅱ部　数理最適化のケーススタディ 　第3章　学校のクラス編成 　第4章　割引クーポンキャンペーンの効果最大化 　第5章　最小コストで行う輸送車両の配送計画 　第6章　数理最適化APIとWebアプリケーションの開発 　第7章　商品推薦のための興味のスコアリング Appendix　メソッド・関数早見表

※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。 Pythonで効果検証の実務を学ぼう！ この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。 実務応用しやすい3つの分析手法（A/Bテスト・Difference in Differences （DID）・Regression Discontinuity Design （RDD））について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。 とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。 また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。 本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。 本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。 謝辞／目次 1章　はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論 　1.1 効果検証とはなにか？ 　　1.1.1 本書のねらい：基礎と実務を紐づける 　　1.1.2 本書の特徴 　　1.1.3 効果検証の各手法の特性と使いかた 　　1.1.4 効果検証の目的：意思決定と探索的分析 　1.2 本書の構成 　1.3 想定する読者 　1.4 サンプルコード 2章　A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う 　2.1 Prelude 　　2.1.1 太郎くんの分析の再現 　2.2 施策と効果 　　2.2.1 基本的な用語の確認 　　2.2.2 施策効果と反実仮想 　2.3 バイアス 　　2.3.1 バイアスを含んだ分析の例：ユーザーの性質 　　2.3.2 バイアスを含んだ分析の例：時系列 　　2.3.3 バイアスを含む分析手法の負のループ 　2.4 A/Bテストの基本的な発想 　　2.4.1 ランダムな施策割当によるバイアスの排除 　　2.4.2 施策効果のポテンシャルアウトカムフレームワークによる表現 　2.5 A/Bテストのデザイン 　　2.5.1 A/Bテストの設計 　　2.5.2 データ収集 　　2.5.3 収集したデータの分析と評価 　2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装 　2.7 A/Bテストのアンチパターン 3章　A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う 　3.1 実務におけるA/Bテストの課題 　3.2 A/Aテスト：A/Bテストの信頼性を担保する 　　3.2.1 A/Bテストは頻繁に「失敗」する 　　3.2.2 A/Bテストの失敗は2種類のケースに大別できる 　　3.2.3 A/Aテスト 　　3.2.4 A/Aテストのリプレイ 　3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン 　　3.3.1 クラスターA/Bテスト 　　3.3.2 層化A/Bテスト 　　3.3.3 A/Bテストにおける処置と割り当ての不一致 　3.4 効率的な分析：共変量のコントロール 　3.5 施策効果の異質性：どこで効果があるのか知る 　　3.5.1 セグメントごとにサブサンプルに分割する 　　3.5.2 セグメントの交差項を入れて分析を行う 4章　Difference in Differencesを用いて効果検証を行う 　4.1 DID（差分の差法）：施策実施前後の違いを捉える 　　4.1.1 施策をとりまく4つの状況とよくある分析の仮定 　　4.1.2 DIDの基本的な発想 　　4.1.3 DIDの発想に基づいた施策効果分析の実装 　4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証 　　4.2.1 パネルデータ 　　4.2.2 分析方法 　　4.2.3 DIDによる施策効果分析の実装：文言変化の効果を調べる 　4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する 　　4.3.1 時間を通じて施策効果は変わりうる 　　4.3.2 分析方法 　　4.3.3 DIDによる施策効果分析の実装：イベントスタディのケース 　4.4 パラレルトレンド仮定と検証 　　4.4.1 パラレルトレンド仮定の検証とは？ 　　4.4.2 プレトレンドテスト 　4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか？ 5章　Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う 　5.1 RDDを適用できるシチュエーション 　　5.1.1 クーポン配布施策：クーポンの効果は本当に大きいのか？ 　　5.1.2 閾値によって実施するかどうか決める施策の効果を評価する 　5.2 RDDの仮定と推定 　　5.2.1 RDDの直感的な説明 　　5.2.2 RDDにおける施策効果 　　5.2.3 Sharp RDDの推定 　　5.2.4 rdrobustを用いたSharpRDDの実装 　　5.2.5 RDDの仮定が成り立たないケースとその検証法 　　5.2.6 McCraryの検定の実装 　　5.2.7 共変量のバランステストの実装 　5.3 Fuzzy RDD：処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD 　　5.3.1 rdrobustを用いたFuzzy RDDの推定 　5.4 内的妥当性と外的妥当性：我々はなにを推定しているのか？ 　5.5 bunchingの難しさ 　　5.5.1 操作が発生している例：所得税控除制度 　　5.5.2 bunchingの推定ステップと2つのケース 6章　おわりに：実務における課題と展望 　6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択 　6.2 分析プロセスの“不”可能性 　6.3 データ分析実務者の役割 　　6.3.1 闇落ちするデータサイエンティスト 　　6.3.2 専門知識で意思決定を支える 　6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド 　　6.4.1 施策効果検証の発想を理解する 　　6.4.2 効果検証の発展的なトピックを学ぶ 　　6.4.3 計量経済学を学ぶ 　　6.4.4 実務として効果検証を実践する 著者・監修者略歴／参考文献／索引

※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。 Pythonを使って線形代数学を見える化して学ぼう！ 本書は、大学初年次に学ぶ基礎数学科目の一つであり、具体的なところでは機械学習やコンピュータグラフィックス、ゲームプログラミングなどの基礎となる線形代数を、Pythonを使って学ぶものです。 線形代数は、微分・積分とならび基礎的な数学の一つですが、ふつうに勉強するとベクトル・行列計算が面倒くさく、また定義や概念が多く抽象的な表現も多いため、なかなか理解しづらい学問といえます。 そこで本書は、Pythonによるプログラミングを用いて以下の工夫を施すことで、よりわかりやすく、またビジュアルにベクトルを見るなどの体験を通して、線形代数を学べるようにまとめました。 1）2次元平面や3次元空間のベクトルを視覚的に表現する 2）関数をグラフ化することで、ベクトル計算の意味を理解しやすくする 3）面倒なベクトルや行列の計算をプログラミングで表現する 4）手計算では不可能な高次の線形計算を、具体的なデータ（音や画像）を用いて表現する 5）通常の教科書の演習問題レベルの計算問題をプログラミングによる数式処理で求める 改訂にあたり、全体を見直すとともに、この4年間で変化したPython環境の見直し、カラー画像・3D・動画およびサウンドを閲覧できるQRコードの配置、第9章・第10章の練習問題の追加などを行いました。 本書が、読者の線形代数学のより一層の理解の一助となれば幸いです。 第1章　数学の基礎とPythonによる表現 第2章　線形空間と線形写像 第3章　基底と次元 第4章　行列 第5章　行列の基本変形と不変量 第6章　内積とフーリエ展開 第7章　固有値と対角化 第8章　ジョルダン標準形とスペクトル 第9章　力学系 第10章　線形代数の応用と発展

※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。 AIの基本を、Pythonでやさしく学んで楽しもう！ 本書は、AI（人工知能）技術の基本を、自然言語処理と音声処理をとおしてわかりやすく解説した入門書です。アルゴリズムを平易に解説し、Pythonによるプログラミング例を紹介。さらに、自然言語処理や音声処理への応用例を取り上げ、実践しながらAI技術の基本が理解できるようになります。 第1章　人工無脳から人工知能へ 第2章　文字を処理する　テキスト処理の技術 第3章　自然言語処理の技術 第4章　音声処理の技術 第5章　知識表現 第6章　学習 第7章　深層学習 第8章　対話エージェントの構成 第9章　人工無脳から人工人格へ 付録

※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。 流体力学の数値計算法とPythonによるシミュレーションの考え方が正しく理解できる。 本書は、学生、企業の若手技術者の皆様が、自ら流体力学の数値計算法とPythonによるシミュレーションの考え方を一から学べる書籍です。 流体現象の基礎を学びながら、Pythonによるそのコーディングを紹介する構成としています。Pythonとコンピュータの技術革新は急激に進んでおり、現在ではストレスを感じることなく、Pythonで各種シミュレーションが容易に実施できる環境が生まれています。 これからの研究者、技術者にとって必読の1冊です。 序章　Pythonによるプログラミングの準備 第1章　離散化の考え方 第2章　1次元スカラー移流方程式 第3章　スカラー方程式における時間積分法 第4章　拡散方程式 第5章　システム方程式の解法　その１（方程式の理解） 第6章　システム方程式の解法　その2（実践的な計算法） 第7章　システム方程式における時間積分法 第8章　複雑形状への対応 第9章　実際の課題への対応

※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。 データサイエンスを実応用するための基本を押さえる 　データエンジニアリングは、データサイエンスを現実に意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにすることを指します。 　データサイエンスを機器や分析に実応用するためには、Pythonスクリプトの高速化の知識や、センサ信号の取得、アクチュエータ制御に必須となる通信、インタフェース駆動といった外部デバイスとのデータアクセスの基本と応用についてのスキルの修得が必要となります。本書は、これらのデータをエンジニアリングするための入門的な知識を解説するものです。 1編　基礎編 1．データエンジニアリングとは 2．コンピュータ工学の基礎 3．Intel CPUの工夫 4．デバイスデータアクセスの基礎 2編　高速化 1．少しの工夫で速くなる 2．NumPyの使用 3．C/C++モジュールを呼ぶ 4．マルチプロセス 5．Pythonのコンパイル 6．GPUの使用 3編　デバイスデータアクセス 1．IoT実現化に必要な機能 2．USBを用いたデータ転送 3．Bluetoothを用いたデータ転送 4．有線LANとWi-Fiを用いたデータ転送 5．センサ信号処理と制御の例

※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。 どう考えれば、よいプログラムを作れるのかの解 　データサイエンス時代の今、データ構造とアルゴリズムのセオリーを身に付けるのはデータ処理を行う多数のエンジニアにとって大切なことです。本書は、データ構造とアルゴリズムの普遍的な基礎を、Pythonによるプログラミングの実践を通して丁寧に解説するものです。 ※プログラム開発やデータサイエンスを視野に、主要なアルゴリズムをPythonで実装し、データの動きと該当コードを対比させ、しっかりと解説をしています。 ※例題で使用したサンプルプログラムをオーム社ホームページよりダウンロードできます。アルゴリズムの実際をすぐに体感できます。。 第1章　アルゴリズムをはじめる前に 第2章　準備 第3章　データ構造 第4章　ソートアルゴリズム 第5章　探索アルゴリズム 第6章　木構造 第7章　グラフアルゴリズム 第8章　その他の有用なアルゴリズム

※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。 機械学習による異常検知の基本と応用がわかる！ 本書では、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説します。読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説していきます。 機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。そういった基礎から入りつつ、時系列データを分析する際の手法と注意点（第3章）や、深層学習を用いた応用例（第4章）といった内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。 機械学習の各アルゴリズムの説明や例題などには、Pythonのコードが付いています。 自分でプログラムを実行しながら学べる入門書です。 ＜本書の特徴＞ ・誤差関数を中心に機械学習の原理を理解することで、異常検知の基本が自然と理解できます。 ・基本だけでなく、時系列データに対する異常検知の考えかた（第3章）や、深層学習による応用（第4章）を学ぶことができます。 ・Pythonのコード付きなので、手を動かしながら学習することができます。 第0章　機械学習と異常検知 第1章　機械学習と統計解析の基本モデル 第2章　非時系列データにおける異常検知 第3章　時系列データにおける異常検知 第4章　深層学習による異常検知

※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。 時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!! 　時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。 なお、事例として以下を取り上げます。 ・モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価（自動車ディーラー） ・モニタリング指標の異常検知と要因探索（小売りチェーン） ・売上予測モデルを活用したデータドリブン販促（小売りチェーン） ・離反予測モデルによる離反対策ルールの策定（食品・法人向けビジネス） ・チャーンマネジメントのための離反時期予測（携帯電話サービス） ・LTVマネジメントのためのLTV予測（ECサイト） ・広告・販促効果を見える化し最適化するマーケティング・ミックス・モデリング（スポーツジム） 第1章　ビジネスにおける時系列データ活用 1.1　ビジネス現場は時系列データで溢れている 1.2　ビジネス時系列データでよくある7つの活用事例 1.3　2種類の時系列データ 1 1.4　よく目にする7つの時系列特徴量 1.5　時系列特徴量付きテーブルデータ 第2章　Pythonのデータ分析環境の設定（JupyterLab） 2.1　Pythonのインストール 2.2　Python以外のインストール 2.3　利用するライブラリー（パッケージ）のインストール 第3章　時系列予測モデル構築・超入門 3.1　時系列データを使った予測モデル構築の流れ 3.2　時系列データの特徴把握と前処理 3.3　時系列の予測モデルを構築してみよう 3.4　季節成分が複数ある場合の予測モデル 3.5　多変量時系列データの特徴把握と因果探索 第4章　時系列データを使ったビジネス成果の上げ方 4.1　データでビジネス成果を上げる「データ活用ストーリー」 4.2　時系列データの異常検知 4.3　時系列データの要因探索 4.4　時系列データの将来予測 第5章　時系列データを活用したビジネス事例 5.1　モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価（自動車ディーラー） 5.2　モニタリング指標の異常検知と要因探索（小売りチェーン） 5.3　売上予測モデルを活用したデータドリブン販促（小売りチェーン） 5.4　離反予測モデルによる離反対策ルールの策定（食品・法人向けビジネス） 5.5　チャーンマネジメントのための離反時期予測（携帯電話サービス） 5.6　LTVマネジメントのためのLTV予測（ECサイト） 5.7　広告と販促効果を見える化し最適化するマーケティングミックスモデリング（スポーツジム）

※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。 Pythonによるネットワークプログラミング入門書！ 本書は、Pythonによる実装を前提として、ソケットプログラミングに必要な知識をわかりやすく解説する入門書です。TCP/IPやソケットの原理を説明したのち、Pythonでソケットを実装する基礎的方法を示していきます。さらに、Python固有の機能を用いたプログラミング例（モジュールを利用したサーバ実装など）を紹介します。 ダウンロードできるサンプルプログラムが多数掲載されているので、実際に試しながら読み進めて、知識と技術を身につけてください。 Chapter 1　TCP/IPとソケットの基礎 Chapter 2　Pythonソケットプログラミング Chapter 3　Pythonソケットによるネットワークシステムの構築 Chapter 4　Webシステムに関連するPythonモジュールの活用 Appendix

※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。 Pythonプログラミングの基礎が学べる!! 　Pythonの基礎、オブジェクト指向の考え方を学びながら、簡単なゲームプログラミングの作成まで行います。全15章でPythonプログラミングを一通り学ぶことができ、章ごとに段階を踏んで学んでいけるものです。まずはPythonの独習書として、プログラミングを学びたい方むけにおすすめです。 はじめに 第0章 プログラミングとは 第1部　アクションゲームの作成演習 第1章　Python の実行環境 第2章　アニメーションの導入 第3章　イベントによる対話的処理 第4章　プログラムの拡張 第2部　オブジェクト指向プログラミング演習 第5章　クラスとモデリング 第6章　集約とポリモーフィズム 第7章　継承、オーバーライド 第8章　リファクタリング 第3部　パズルゲームの作成演習 第9章　MVC による機能の分離 第10章　モジュール化 第11章　探索アルゴリズム 第4部　ライブラリを利用したゲーム作成演習 第12章　ライブラリの利用 第13章　スコープ、実体と参照 第14章　Sprite とGroup 第15章　風船割りゲーム 付録A　エラー図鑑 関連資料

※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。 PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう！ 本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。 ・ PyTorch（パイトーチ）とは？ 2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世界的にユーザーが多く、GitHubで公開されるディープラーニングのプログラムもPyTorchで作られたものが多数存在します。 ・ 物体検出とは？ 画像認識の一分野で、画像から特定の物体の位置と、その物体のカテゴリ（クラスタ）を検出する技術です。 ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました（例：2012年の画像認識コンテストILSVRC）。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。 本書は、PyTorchの使いかたを習得することと、物体検出の各種アルゴリズムを理解して自力でプログラムを作れるようになることを目的とします。前半はPyTorchについて解説し、後半は物体検出の代表的なアルゴリズムを解説しながら、PyTorchでの実装例を示します。 ＜本書の特徴＞ ・PyTorchを使って物体検出アルゴリズムを実装できるようになります。 ・Pythonによるサンプルコードを例示＆配布し、自分で手を動かしながら理解を深められます。 第1章　PyTorch によるプログラミング 第2章　物体検出アルゴリズムSSDの実装 第3章　SSDに関連した話題

※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。 Rの表現力の高さであるプログラミングと可視化を最大限に解説した！ Rは、フリーな統計解析ソフトとしてのイメージが強いが、簡潔で直感的に解法を表現することができるプログラミング言語としての価値も高い。 本書は関数型言語の性質を多く取り入れたRのプログラミングと、オブジェクト指向により、情報を可視化できるグラフィックスを解説。 （※当書籍は、2008年5月に九天社から発行された書籍に対して、改訂・加筆を行いオーム社から再発行するものです） 第I部　環境編 第1章　対話環境への招待: R のエッセンス 第2章　ドキュメンテーション 第3章　デバッグの方法 第4章　バッチ処理 第II部　プログラミング編 第5章　プログラミング 第6章　データ型 第7章　データの集合 第8章　演算子 第9章　関数 第10章　制御構造 第11章　算術関数/文字列関数/データ集合の関数 第12章　ベクトル演算型プログラミング 第13章　例外処理 第14章　入出力及びオペレーティングシステム 第15章　オブジェクト指向とクラス 第III部　グラフィックス編 第16章　グラフィックス基礎 第17章　グラフィックス応用 付録A　パッケージの作り方 付録B　R の起動オプション 付録C　練習問題の解答

※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。 プログラミング言語Elixirを学ぶ Elixir（エリクサー）は、並行処理を得意とするプログラミング言語 ErlangのVM（エンジン部分）を基盤とし、Erlangよりもなじみやすい 文法を採用したプログラミング言語です。 本書は、RubyやElixirの伝道師として、そして「達人プログラマー」として知られるDave Thomas氏による、 プログラミング言語Elixirの定番解説書、Programming Elixir 1.6 （Pragmatic Bookshelf, 2018）の日本語訳です。基本的なプログラミングから、 並行処理、さらなる応用へと順を追って進む構成になっています。 本書を読むことで、Elixirらしいプログラミングを学ぶことができます。 第2版では、内容が大幅にアップデートされ、Elixir 1.6以降に対応しただけではなく、 開発ツールの利用を含めたアプリケーション開発の実際についての解説が、より充実したものになっています。 またこの日本語版第2版には、Elixir 1.6以降の周辺事情や、開発現場で 知っておきたい情報をまとめた補遺が追加されています。 Elixir作者による前書き 　はじめに（正当化のむなしい試み、再び） 　第1章　赤いカプセルをとれ 第 I 部　伝統的なプログラミング 　第2章　パターンマッチ 　第3章　不変性 　第4章　Elixirの基礎 　第5章　無名関数 　第6章　モジュールと名前付き関数 　第7章　リストと再帰 　第8章　マップ、キーワードリスト、セット、構造体 　第9章　寄り道：型とは何か？ 　第10章　コレクションの処理 ── EnumとStream 　第11章　文字列とバイナリ 　第12章　制御フロー 　第13章　プロジェクトを構成する 　第14章　ツールの利用 第 II 部　並行プログラミング 　第15章　複数のプロセスを使う 　第16章　ノード ── 分散システムの要 　第17章　OTP：サーバ 　第18章　OTP：スーパーバイザ 　第19章　さらに複雑な例 　第20章　OTP：アプリケーション 　第21章　タスクとエージェント 第 III 部　より高度なElixir 　第22章　マクロとコードの評価 　第23章　モジュールのリンク：ビヘイビアとuse 　第24章　プロトコル ── ポリモーフィック関数 　第25章　かっこいい機能いろいろ 付録A　例外：rais、try、catch、throw 付録B　型仕様と型チェック 付録C　参考文献 付録D　Elixir 1.6以降の状況と開発運用の実際 付録E　日本語版に寄せて

※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。 Haskellの特徴を凝縮したコンパクトな教科書 Haskell（ハスケル）は純粋関数型言語として注目を集めているプログラミング言語。 本書は、関数プログラミングの専門家が題材を厳選して著したものであり、すでに国内のHaskellユーザたちからの評価も高い。これからHaskellを始めようという人はもちろん、既存の入門書を購入している人たちにもお勧め。 第1章　導入 第2章　はじめの一歩 第3章　型とクラス 第4章　関数定義 第5章　リスト内包表記 第6章　再帰関数 第7章　高階関数 第8章　関数型パーサー 第9章　対話プログラム 第10章　型とクラスの定義 第11章　切符番号遊び 第12章　遅延評価 第13章　プログラムの論証 付録A 標準ライブラリ 付録B 記号表 付録C 訳者による関数の解説 付録D 訳語一覧

※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。 プロジェクトマネジメント入門書の決定版、PMBOK第7版に対応！ 　プロジェクトマネジメントの知識体系であるPMBOKガイドの第7版発行を受け、『プロジェクトマネジメント標準 PMBOK入門（PMBOK第6版対応版）』を第7版に対応させてまとめました。 　2021年に発表されたPMBOK第7版は、これまでの10個の知識エリアから構成される開発プロセスベースの記述から、12個の原理・原則と8個のパフォーマンス領域へと、大きく用語や構成が改訂されました。 　開発手法においても、これまでのウォーターフォール型（予測型）中心の記述から、アジャイル（適応型）を含めた選択式（ハイブリッド型）になり、そのマネジメント内容もプロジェクトごとに調整するテーラリング（カスタマイズ）の考え方が前面に出た内容となっています。 　大規模な改訂によって現代的に改められた一方、具体的なプロジェクトマネジメントの手法よりも考え方の面が強くなり、開発プロセスに準じた記述でもないことから、プロジェクトマネジメントの初学者にとっては何から手を付けるべきなのか、どのように進めるべきなのかがわかりにくくなったとも言われています。 　本書は、主にプロジェクトマネジメントの初学者を対象として、プロジェクトマネジメントの基礎を解説し、実践の糸口をつくることを目的としてまとめてきました。今回の第7版対応版にあたっては、第1章～第3章をこれまでのPMBOKおよびPMBOK第7班の解説にあて。第4～8章の開発フェーズでは事例を見直して、さらに用語を第7版にあわせることで、初学者の学習と実践を助けるものとしました。また、付録の失敗事例にはアジャイル開発の例を加えて、アジャイル開発における注意点を示しました。 序章　プロジェクトマネジメントの世界へようこそ 第1章 プロジェクトに関する基礎知識 第2章 プロジェクトマネジメントの心得 第3章 プロジェクトマネジメント活動 第4章 PMBOK を利用したプロジェクトマネジメント実践 計画フェーズ 第5章 PMBOK を利用したプロジェクトマネジメント実践 要件定義フェーズ 第6章 PMBOK を利用したプロジェクトマネジメント実践 設計・開発フェーズ 第7章 PMBOK を利用したプロジェクトマネジメント実践 テスト・移行フェーズ 第8章 PMBOK を利用したプロジェクトマネジメント実践 運用・保守フェーズ 付録 プロジェクト失敗の原因を探せ

※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。 ベイジアンネットワークの知識と実践がわかる ベイジアンネットワークは因果関係を確率によって表示したグラフネットワークで、原因と結果の関係性を数値的に、またグラフィカルに示すことができるため、近年注目されています。 本書ではベイジアンネットワークの基本的な知識と、実際に実務の現場でどのようにベイジアンネットワークが使われているかの実践例を説明します。BayoLinkSというソフトウェア（体験版）を用いた実際の分析方法も紹介しています。 〈執筆者一覧〉（五十音順） 小野　義之 北村　章 阪井　尚樹 佐藤　雅哉 鈴木　聖一 野守　耕爾 本村　陽一 安松　健 株式会社NTTデータ数理システム 第1章　機械学習（AI技術）を使うと何がいいのか 第2章　ベイジアンネットワークとは何か 第3章　BayoLinkSでベイジアンネットワークを体験する 第4章　思考力を拡張させるベイジアンネットワーク 第5章　ID-POS データとベイジアンネットワークによる顧客行動分析 第6章　因果連鎖分析とベイジアンネットワーク 第7章　テキストデータにおけるベイジアンネットワークの適用 第8章　ベイジアンネットワークと予測モデル化によるデータアクティベーション 第9章　医療分野におけるベイジアンネットワークの応用 第10章　ベイジアンネットワークによる製造情報学の実現 第11章　ベイジアンネットワークの理論 第12章　ベイジアンネットワークの応用

※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。 ※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。 国家試験の出題内容に対応した定番教科書　放射線技術学シリーズの改訂3版！ 　「放射線生物学」の改訂2版は2011年11月に発行し、好評を博してきましたが、この間、ICRP勧告をはじめ、さまざまな基準が改正、変更されたため、全体を通して内容を見直しました。 　教科書としての基本的な枠組みは改訂2版を踏襲しつつも、最新の知見に基づいて内容を構成しています。また、改訂2版よりもさらに内容を充実させ、最近の国家試験の傾向も踏まえた、今まで以上に使いやすい教科書としてまとめてあります。 第1章　放射線生物学の基礎 第2章　放射線生物作用の初期過程 第3章　放射線生物学で用いる単位と用語 第4章　放射線による細胞死とがん治療 第5章　突然変異と染色体異常 第6章　放射線の組織影響 第7章　個体レベルでの放射線の影響 第8章　放射線による発がんと遺伝的影響 第9章　放射線障害の防護 第10章　環境と放射線 付　録　放射線生物学基本用語集 演習問題解答 参考文献 索　　引

※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。 サポートベクトルマシンの理論と実践の基礎・基本が，この1冊で学べる！ サポートベクトルマシンは、データの分類、回帰、はずれ値検知など、機械学習のさまざまな場面で強力かつ柔軟性の高いモデルとして知られています。そのアルゴリズムは直観的であり数学的な曖昧さがないことから、昨今注目されている「機械学習の解釈可能性」というモデルの評価基準に照らしても有力な手法といえます。そのため、自然科学や経済学等の研究成果や経験則的な業務知識をモデルに生かすことも容易です。 本書は、サポートベクトルマシンの理論的枠組みを高校レベルの数学からやさしく展開するとともに、Pythonによるわかりやすい実装例を紹介します。また、応用上重要な非線形サポートベクトルマシンで用いられるカーネル法も、図解や具体例を通してわかりやすく解説します。 第1章　はじめに 1.1　人工知能と機械学習 　1.1.1　人工知能による推論 　1.1.2　人工知能による学習 　1.1.3　機械学習 1.2　機械学習モデル 　1.2.1　モデル 　1.2.2　機械学習モデル 1.3　機械学習分類モデルの作りかた 1.4　サポートベクトルマシンの概要 1.5　サポートベクトルマシンの特徴 1.6　本書の読みかた 第2章　数学の基礎 2.1　ベクトル 　2.1.1　ベクトルとは何か 　2.1.2　位置ベクトル 　2.1.3　三角比と余弦定理 　2.1.4　ベクトルの内積 　2.1.5　点と直線の距離 　2.1.6　Pythonでベクトル 2.2　行列 　2.2.1　行列とは何か 　2.2.2　行列の演算 　2.2.3　転置行列 　2.2.4　半正定値行列 　2.2.5　Pythonで行列 2.3　関数 　2.3.1　関数とは何か 　2.3.2　指数関数 　2.3.3　対数関数 　2.3.4　Pythonで指数関数・対数関数 2.4　微分 　2.4.1　平均変化率 　2.4.2　微分 　2.4.3　合成関数の微分 　2.4.4　指数関数・対数関数の微分 　2.4.5　偏微分 　2.4.6　級数展開 第3章　線形サポートベクトルマシン（線形SVM） 3.1　線形SVM 　3.1.1　線形ハードマージンSVM 　3.1.2　線形ソフトマージンSVM 3.2　線形SVMの最適化 　3.2.1　ラグランジュの未定乗数法 　3.2.2　KKT条件 　3.2.3　線形SVM最適化の方法 3.3　線形SVMによる分類問題の解法 　3.3.1　ペンギン分類モデル 　3.3.2　Pythonでペンギンの分類 　3.3.3　2値分類モデルの評価 　3.3.4　ペンギン分類モデルの評価 第4章　非線形サポートベクトルマシン（非線形SVM） 4.1　非線形SVM 　4.1.1　カーネル法 　4.1.2　カーネル関数の具体例 　4.1.3　カーネル化SVMの定式化 4.2　非線形SVMの最適化 　4.2.1　逐次最小最適化アルゴリズム（SMO） 　4.2.2　非線形SVM最適化の方法 4.3　非線形SVMによる分類問題の解法 　4.3.1　カーネル化SVMによる非線形分類モデル 　4.3.2　カーネル化SVMによる分類問題の解法 　4.3.3　Pythonでアヤメ分類 付録　Pythonの基礎 A.1　開発環境Colab A.2　Python文法の要点 　A.2.1　データ型 　A.2.2　演算子 　A.2.3　条件分岐 　A.2.4　繰返し 　A.2.5　組込み関数 　A.2.6　関数定義 　A.2.7　クラス 　A.2.8　変数のスコープ A.3　Pythonライブラリ群 　A.3.1　NumPy 　A.3.2　pandas 　A.3.3　SymPy 　A.3.4　matplotlib 　A.3.5　scikit-learn 本書を読み終えた後に

※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。 人工知能・人工生命を創って理解できる 【本書の特徴】 ・人工知能・人工生命について，タスク解決のために自身でさまざまに試しながら理解できる． ・人工知能・人工生命について，物理シミュレーションを通して理解できる． ・Unity（C#）による学習環境を提供し，人工知能・人工生命の挙動を視覚的に理解できる． 本書は，人工知能と人工生命の基本技法を理解するための技術書です．人工知能・人工生命を学びたい，自分で創ってみたい学生やITエンジニアが，人工知能・人工生命を自分で創りながら試して理解できるようにまとめています． とくに，物理シミュレーションを通したタスクを実践的に解決することで ・強化学習 ・進化計算 ・ニューロ進化 ・群知能 ・メタヒューリスティックス といった人工知能・人工生命技術について理解することを目的としています． 本書では，さまざまなタスクを解説することで，多様なAI技法を学びます．まず，強化学習およびニューロ進化によるレーシングカーの自動運転を紹介します．入門として，パラメータ操作のみで基本的な学習の実験が可能な環境を提供します．人工知能における学習設計時の重要なポイントを習得できるでしょう． 人工知能・人工生命を創って理解するための学習環境はUnity（C#）で用意しています．各章では，理論の解説とともにデモンストレーションとなるサンプルプログラムを提供し，読者の理解を助けるようにしています． 第1章　人工知能から人工生命へ 第2章　自動運転の学習をしてみよう 第3章　自動運転学習のしくみ：強化学習とニューロ進化 第4章　ニューラルネットワーク 第5章　進化するプログラム 第6章　アリの知恵と巡回セールスマン 第7章　集団行動と群れの知能 第8章　人工生命から人工知能へ

※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。 安全なプログラミング言語 　通常のプログラミング言語では、変数やメモリの保護はプログラマーの責任で行います。この際の配慮不足があったとしても、コンパイルして実行できるプログラムはできてしまいます。その結果は、バグやセキュリティホールにつながるので、プログラマーも強い責任感でのプログラミングが必要です。本書で解説するRust言語は、後発なだけいろいろ考えられており、構文そのものが配慮不足になりにくいしくみであり、また不良なソースコードはコンパイルできません。つまり安全なプログラムを記述しなければコンパイルできないというユニークな特長を持ちます。 第1章　Rust言語 第2章　準備 第3章　Rustの基本 第4章　Rustの最初の難関 第5章　所有権システム 第6章　もっとRustを学ぶ

※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。 RubyでWebアプリ開発をはじめよう！ 本書は、プログラミング言語の文法はだいたいわかったけど、実際にプログラム（アプリ）はどう（あるいは何を）作ればいいの？　という読者向けに、具体的なプログラムの作り方を解説する初心者脱出のための指南書です。 「プログラミング言語の文法書を読み終えた後、実際にアプリを開発しようと思って調べて見ると知らない言葉ばかりで面食らった」「細かなコードは書けるけど、少し規模が大きくなるとどう作ったらよいかわからない」といった状況を打破できるように、本書では小規模なアプリ（Amazonの購入履歴を取得してExcelファイルに出力するアプリ（コマンドライン版と、それを拡張したWeb版））を実際に作りながら、その作り方と開発の流れをていねいに解説します。 第1部 準備編 第1章 作成するアプリと開発の流れ 第2章 必要な機能を実験しよう 第2部 実践編 第3章 コマンドライン版 注文履歴取得アプリを作ろう 第4章 Web アプリ版に必要な機能を実験しよう 第5章 Webアプリ版 注文履歴取得アプリを作ろう 第6章 注文履歴からExcelワークシートを作ろう 第7章 まとめ 付録A サンプルコード 付録B 参考文献 付録C 開発環境の準備 付録D Rubyの復習 用語集

※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。 ※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。 【本書は、2000/10/26に発行した書籍の電子復刻版です】 人気急上昇のプログラミング言語「Ruby」の本格的入門書 Rubyは、Perlと同等以上の機能を持ち、さらに「直観的に楽しくプログラミングできる」という特長を持っている。フリーソフトウェアとして公開されており、Linux(UNIX）やWindowsで動作する。ここ1～2年でユーザが急増しており、今一番ホットなプログラミング言語だ。 本書は、カバーする分野を主にRubyの基礎とテキスト処理に絞って、分かりやすく丁寧に解説する。Ruby界の第一人者を著者に、Rubyの作者自身を監修者に迎えた、入門書として決定版といえる一冊。 第1章 はじめてのRuby 第2章 Rubyの基礎 第3章 オブジェクトとメソッド 第4章 正規表現 第5章 クラスとモジュール 第6章 マルチスレッド 第7章 ネットワーク 第8章 Rubyスクリプト実例集 付録A Rubyの入手とセットアップ 付録B 参考資料

※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。 UNIX/Linuxシステムプログラミングをはじめよう 　本書は、2007年にピアソン・エデュケーションから発行された『例解UNIXプログラミング教室　―システムコールを使いこなすための12講―』の改訂版です。 　本書は、UNIX/Linuxの機能を使ったC言語プログラミングを解説するものです。UNIXは、ファイルの操作やプロセスの制御、プロセスへのシグナル、ネットワーク通信、端末の操作など、多くの高度な機能を持っています。しかし、システムコールによって、このような機能を利用したプログラムを正しく動作するようつくるためには、UNIXの隠れた概念や制約について知っている必要があり、それらを網羅的に覚えるのは困難です。 　本書は、この概念や制約が、それぞれのシステムコールの動作に及ぼす影響を全部覚えるといったアプローチはとっていません。むしろ、必要なときに必要なシステムコールが分かり、それをどう使えばよいのか、そして、その機能には当然どのような制限があるのかが分かるようになるように、UNIXの基本概念とプログラマから見えるUNIXの概観をつかめるよう解説しました。 　本書は単なるインタフェースの解説書ではありません。インタフェースの説明をしつつ、 UNIXの概観（エッセンス）を読者に理解してもらうことで、できるだけ楽に、しかも確かなUNIXシステムプログラミングができるようになってもらうことを目指しました。また、豊富なサンプルコードと演習問題を掲載し、実践的なプログラミングの助けとなるようにしています。 ＜おもな改訂内容＞ ・第0章　UNIXの基礎とシェルの新設：UNIXシステムプログラミングを学ぶ準備として、UNIX にまだ慣れていない読者のために、UNIXとはどのようなものか、どのように操作するかを説明する第0章を新設しました。 ・用語の見直し：旧版では提案も含めて読者にわかりやすい用語を目指していましたが、この新版では、わかりやすさを保ちつつ、広く使われている語を用いるようにしました。 　UNIX自体がすでに成熟しているため、システムプログラミングの部分については小規模な改善を行いました。 　なお、すべてのコードは以下のサイトからダウンロードできます。 https://github.com/kazutomi/reikai-unix-code-samples 第0章　UNIXの基礎とシェル 第1章　Cの復習(1)：マニュアルの読み方、エラー処理、構造体、共用体 第2章　Cの復習(2)：ポインタ、バイトオーダ、複雑な型 第3章　低水準入出力 第4章　標準入出力ライブラリ 第5章　プロセス 第6章　ファイルシステム 第7章　ファイル記述子のコピーとパイプ：dup、dup2、pipe 第8章　ソケット通信入門 第9章　シグナルと競合状態 第10章　端末(1) ：端末、端末ラインディシプリン、termios構造体 第11章　端末(2) ：エスケープシーケンス、cursesライブラリ、擬似端末 第12章　非局所脱出：setjmp、longjmp 参考文献 用語集 索引

※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。 連続最適化アルゴリズムの数理を、詳しく丁寧に解説！ 連続最適化アルゴリズムとは、連続変数の関数についての数理最適化の問題で、適切な近似解を得るための計算手法のことです。古典的な数理計画の問題に限らず、近年ますます応用の広がりを見せている機械学習でも、その各種アルゴリズムにおいて数理最適化のさまざまな計算手法が駆使されています。 本書では、特に、二つの連続最適化に焦点を当て、詳しく丁寧に解説しました。一つ目は、微分不可能な凸関数の最適化、つまり、非平滑凸最適化です。ネットワーク資源割当や信号処理に現れる連続最適化は、非平滑凸最適化として表現ができます。二つ目は、微分可能ではあるが凸ではない関数の最適化、つまり、平滑非凸最適化です。深層学習に現れる連続最適化は、平滑非凸最適化として表現ができます。 また、この二つの最適化のための連続最適化アルゴリズムの性能を決定するステップサイズと呼ばれるパラメータの設定に着目し、その設定に関する理論と応用も詳解します。連続最適化問題の最適解へ進む方向（探索方向）が決まっているとき、その方向へ進む度合いを表すのがステップサイズです。 予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、第2章で本書の通読に必要な知識をまとめ、読者の利便性を高めています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理は、本文中もしくは演習問題としてすべて載せています。さらに、アルゴリズムの実装に資するよう、Pythonのサンプルコードを用意し、ダウンロードできるようにしました。 第1章　はじめに 1.1　連続最適化問題 1.2　連続最適化アルゴリズム 1.3　資源割当や機械学習に基づいたステップサイズ 第2章　数学的準備 2.1　ユークリッド空間の諸性質 　1　ユークリッド空間 　2　行列全体からなる集合 　3　点列の収束性 2.2　微分可能性と平滑性 2.3　凸性 2.4　射影 2.5　非拡大写像 演習問題 第3章　連続最適化と関連する問題 3.1　連続最適化問題と最適解 3.2　制約なし平滑最適化問題 3.3　制約なし非平滑最適化問題 3.4　制約付き非平滑最適化問題 3.5　制約付き平滑最適化問題と変分不等式 3.6　不動点問題 演習問題 第4章　反復法 4.1　反復法の基本的概念 4.2　勾配法と降下方向 4.3　ステップサイズ 　1　定数ステップサイズ 　2　減少ステップサイズ 　3　直線探索ステップサイズ 　4　その他のステップサイズ 4.4　劣勾配法 4.5　近接点法 4.6　収束性と収束率 演習問題 第5章　平滑非凸最適化のための反復法 5.1　最急降下法（Lipschitz連続勾配） 5.2　最急降下法（非Lipschitz連続勾配） 5.3　Newton法 5.4　準Newton法 5.5　共役勾配法 5.6　数値例 演習問題 第6章　非平滑凸最適化のための反復法 6.1　射影劣勾配法 6.2　射影近接点法 6.3　近接勾配法 6.4　FISTA（高速近接勾配法） 6.5　資源割当問題 演習問題 第7章　不動点近似法 7.1　Krasnosel'skii-Mann不動点近似法 7.2　Halpern不動点近似法 7.3　POCS 7.4　不動点近似法の適用例 　1　制約付き平滑凸最適化問題 　2　凸実行可能問題 　3　一般化凸実行可能集合 7.5　資源割当問題 演習問題 第8章　平滑非凸最適化のための深層学習最適化法 8.1　損失最小化問題 8.2　確率的勾配降下法（Lipschitz連続勾配） 8.3　確率的勾配降下法（非Lipschitz連続勾配） 8.4　モーメンタム法 8.5　適応手法（非Lipschitz連続勾配） 8.6　ミニバッチサイズの設定 8.7　ミニバッチサイズの推定 演習問題 付録A　定理の証明と補足 付録B　演習問題解答例 参考文献 索引

※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。 C言語でマイコンの制御をする方法をわかりやすく学べる 　本書は、制御の基礎と、実現するためのC言語によるプログラミング方法を解説した入門書。制御の基礎知識を丁寧に解説し、C言語のプログラミングはLEDを光らせる、モーターを回すなど、簡単な実例を挙げながらわかりやすく解説。C言語についても基礎的なところを解説して、プログラミング解説に備えている。 　最近のロボットキットではGUIを利用した手軽なプログラム作成ソフトを使っているが、そのようなソフトウェアを卒業して、C言語でのプログラムに移行したいユーザーや、高校や大学低学年でのロボット制御実習での参考書、中学校の技術科での「計測と制御」の参考になるような内容を目指す内容。 主要目次 第1章　マイコン制御の基礎知識 第2章　C言語へのステップアップ 第3章　繰り返すことで効率的に制御する 第4章　いくつかの処理を使い分けながら制御する 第5章　制御に必要な情報を管理する 第6章　一部の処理を部品化して効率的に制御する 参考文献