IT・コンピュータ - 丸山弘詩一覧

  • ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ
    4.7
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ビッグデータ時代のSQL活用術・レシピ集 本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。 「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。 ●読者対象 本書では、アクセス解析等を担当する社内の分析担当者と、実装を行うエンジニアの双方を対象として、下記の情報を提示します。 ・データ加工の手法 ・分析に使用するSQL ・レポーティング・分析の手法 分析担当者であれば、アクセス解析ツールが提供する指標やフィルタがなくても、それ以上のことを自らで実践できるようになること、エンジニアであれば、分析業務を十分に理解して、分析担当者や経営層に対して、適切な情報提供やレポート提出、そして助言できるようになることを、目指しています。 ●構成 1 ビッグデータ時代に求められる分析力とは 2 本書で扱うツールとデータ群 3 データ加工のためのSQL 4 売上を把握するためのデータ抽出 5 ユーザーを把握するためのデータ抽出 6 Webサイトでの行動を把握するためのデータ抽出 7 データ活用の精度を高めるための分析術 8 データを武器にするための分析術 9 知識に留めず行動を起こす Chapter1~2は導入部で、Chapter1は基本を解説し、Chapter2で本書で扱うデータやミドルウェアについて説明しています。 Chapter3~8では、具体的なSQLを用いたコード例とともに、ビッグデータ活用の手法について紹介します。 Chapter3では基礎的なSQLの記述やデータ加工の手法について解説し、続くChapter4~8でデータ活用における具体的なシーン別に実践的な「分析手法」と「SQL」を解説しています。 Chapter9ではまとめとして、本書の提供する内容が知識で留まらないよう、データの活用の事例やヒントを紹介します。 ●本書で扱うミドルウェア PostgreSQL、Apache Hive、Amazon Redshift、Google BigQuery、SparkSQLで動作確認を行っています。
  • C++で学ぶディープラーニング
    -
    ※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。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラー(2色)で制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。 ニューラルネットワークの基礎から実装まで、C++のサンプルコードで学ぶ 本書は、ディープラーニング(深層学習)の基礎を学ぶ初級者やソフトウェアエンジニアの方を対象に、ディープラーニングのベースとなっているニューラルネットワークからその派生技術や応用まで、実際に動くC++のソースコードを参照しながら学ぶ内容となっています。前半はニューラルネットワークに関する必須知識を扱い、後半ではニューラルネットワークの派生技術や応用に言及し、徐々に高度な内容となっていきます。 【本書の内容】 Chapter1「ディープラーニング概論」……ディープラーニングの概要と、ニューラルネットワーク構築時に最低限必要なC++プログラミングの知識をまとめます。 Chapter2「ニューラルネットワークのための行列演算と並列プログラミング」……並列プログラミングの重要性とその知識や行列演算を解説します。 Chapter3「ニューラルネットワーク」……パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットワークの最小単位となるユニット、パーセプトロンを重ねたニューラルネットワークの基本形である層状パーセプトロン(MLP)を説明します。 Chapter4「誤差逆伝播」……ニューラルネットワークのパラメーター学習方法である、誤差逆伝播法を詳しく解説します。 Chapter5「C++によるニューラルネットワークの実装」……多層パーセプトロンを用いた手書き数字の画像認識を、実際にコーディングしながら動かすことで、ディープラーニングを体験します。本章では、ニューラルネットワークの基礎が詰まったベーシックな分類モデルを構築することで、処理全体の流れを把握することを目的とします。 Chapter6「学習の最適化と過学習」……機械学習全般で発生する過学習にフォーカスし、ニューラルネットワークでの過学習を抑えるテクニックを紹介します。本章以降から、単なるニューラルネットワークではなく、ディープラーニングの範疇となります。 Chapter7「事前学習」……ディープラーニングがブレイクするきっかけとなった技術の1つであるオートエンコーダーを解説します。 Chapter8「畳み込みニューラルネットワーク」……現在ディープラーニングの花形といわれる畳み込みニューラルネットワークを解説します。主に画像認識で利用され、近年はめざましい成果をあげている技術です。 Chapter9「再帰型ニューラルネットワーク」……再帰型ニューラルネットワークと呼ばれる、自己の出力を入力とする再帰構造となったニューラルネットワークを使い、自然言語処理への応用例を紹介します。統計的機械翻訳や自動応答、音声認識などの分野で、近年のAIの大きな進化の推進役となっている技術です。 本書では開発言語としてC++を採用しています。C++でほぼすべてをスクラッチから実装しており、最終的に完成するコードはディープラーニングのC++フレームワークとして機能します。サンプルコードはダウンロード可能。
  • Swift+Core DataによるiOSアプリプログラミング
    -
    ※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。 Core Dataをマスターして、正しいiOSアプリ設計方法をマスターしよう! Core DataはiOSアプリ開発に使う、オブジェクトやデータ管理の仕組みを提供するフレームワークです。歴史の長いフレームワークですが、複雑なためにこれまで敬遠してきた開発者も多いのではないでしょうか。 本書では、Core Dataそのものの仕組みを解説するとともに、Core Dataとユーザインターフェイスとの連携方法を重点的に解説します。iOSアプリはオブジェクト(データ)だけでなく、ユーザインターフェイス(画面)が必要ですから、Core Dataは画面と連携してこそ意味を持つのです。Core Dataという道具の性能が分かっても、使い方が分からなければ意味がありません。本書ではチュートリアル形式で解説を進めていきます。具体的なアプリを作成しながら、Core Dataの基礎と使い方の両方が習得できます。特につまづきやすい部分では、問題点を明確にするために、エラーの内容を確認しながらコードを修正していくなど、実践的な内容になっています。また、ユーザインターフェイスの実装に不慣れな方でもスムーズに読み進めていただけるように、チュートリアルの中で取り扱うユーザインターフェイス実装の基本事項を、まとめて解説しています。 iOSアプリの開発言語が、Objective-CからSwiftに変わりつつある現状を踏まえ、本書はSwiftを用いて解説を行っています。Objective-CとSwiftとでは、言語の性質の違いにより実装時の注意点も異なるので、以前からCore Dataを用いている開発者の方にも、役立てていただける内容になっています。ぜひ本書を通じて、Core Dataの仕組みと活用法をマスターし、iOSアプリ開発の幅を広げてください。
  • スマートフォンアプリマーケティング 現場の教科書
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    数々の運用実績から導き出された現場のノウハウを凝縮! スマートフォンアプリのプロデュースには、普通のWebマーケティングとはちょっと違う考え方やノウハウが必要とされます。 本書はアプリの企画から、ビジネスとしての組み立て、開発体制の決め方、プロモーション、運用、分析まで、フェーズに沿って簡潔丁寧に解説していきます。 『本書は、アプリ単体でゲームやサービスを提供したい方はもちろん、企業の事業担当者やディレクター職の方でも、アプリを取り巻く全体像を体系的に理解できることを念頭に、各章を用意いたしました。(中略)はじめてスマートフォンアプリに関わる方にとって、制作テクニックだけに留まらず、よりよいアプリ制作の「考え方」を身に付ける一助となれば幸いです。』(著者「はじめに」より) iPhone/Androidアプリのビジネスに関わる人必携の1冊です!
  • ブロックチェーンアプリケーション開発の教科書
    3.0
    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 作って学ぶ、暗号通貨とスマートコントラクトの理論と実践 仕組みから実践までわかる、エンジニアのための「ブロックチェーン」解説書。 「ブロックチェーン」はインターネット以来の発明とも言われており、暗号通貨だけにとどまらず、医療や法律、ゲーム、エンターテイメント、不動産、シェアリングエコノミーなど、さまざまな分野での応用が考えられています。しかし現時点では具体的なプロダクトもまだ少なく、アプリケーションを開発できるエンジニアの数も圧倒的に不足する傾向にあります。 そこで本書は、知識と実践スキルをバランス良く学べるよう、ブロックチェーン界隈の最新情報はもちろん、理解の前提となる暗号学や分散コンピューティングに加え、フレームワーク紹介や実践的なサンプルなどを盛り込み、さらに必要となる経済やビジネスの話題にも深く踏み込んで解説しました。 本書は、ブロックチェーン技術を正しく理解し、アプリケーション開発を実践するスキルを学ぶため、理論的背景や現在の動向を解説する前半と、サンプルコードを交えて、開発の具体例や考え方を実践する後半の2部構成となっています。 ブロックチェーン技術を、理論と実践両面から理解するための1冊です。 ●想定読者 ブロックチェーン技術を理解したいエンジニア、ディレクター MVCフレームワークなどでアプリケーション開発を経験したことがあるエンジニア ●内容構成 Chapter1.ブロックチェーンとは? Chapter2.ブロックチェーン技術の理解 Chapter3.ブロックチェーンアプリケーションの理解 Chapter4.ブロックチェーンプロダクトの比較 Chapter5.ビジネスへの応用 Chapter6.アプリケーション開発の基礎知識 Chapter7.Solidityによるアプリケーション開発 Chapter8.アプリケーション開発のフレームワーク Chapter9.アプリケーション設計の注意点 Chapter10.技術的課題と解決案 Chapter11.ブロックチェーン技術の未来
  • React開発 現場の教科書
    4.0
    ※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。 JavaScriptライブラリReact+Atomic Designの導入によるコンポーネントの設計から実装まで。現場で使える、実務に役立つ知識とノウハウを習得したいエンジニアのための、React実践書です。 Reactはフロントエンド開発に革新的な影響を与えました。従来のJavaScriptライブラリと比較して、構築へのアプローチが変わり、今後のUI開発に対する大きなヒントとなり得ます。本書はそうした視点から、Reactを解説していきます。 Chapter01「Web開発の動向」は品質、コスト、スケジュールの観点から、プロジェクト成功における設計の重要性を明らかにします。 Chapter02「Reactの基本」は、Reactの概要、環境構築、記述方法、JSXを解説します。 Chapter03「Atomic Design」では、注目度の高いUIデザインの設計手法、Atomic Designを解説します。 Chapter04「ソースコードのビルド」ではビルド作業の実際を解説します。 Chapter05「コンポーネントの実装」では、UI開発の基本であるコンポーネントの実装方法を解説します。 Chapter06「CSSの実装」では、UI構築において重要なCSSによるスタイリングについて、構造化設計に沿った実装方法を紹介します。 Chapter07「ロジックの実装」では、UIロジックの根幹の状態管理に焦点を定め、Reduxアーキテクチャを例に組み込み方法を解説します。 Chapter08「プロダクトの品質」では、品質向上や品質維持に繋がる手法と実現するツールを紹介します。

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