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

Webパフォーマンスの基礎知識から最適化テクニックまで！ 本書はWebパフォーマンスの実践書『Web Performance in Action』の日本語版です。Webサイトをより速くするためのテクニックを網羅的に、かつ丁寧に解説した一冊です。 Webパフォーマンスの基礎知識から、CSSの最適化、クリティカルCSS、画像のレスポンシブ化・最適化、フォント、JavaScriptの高速化、サービスワーカーを使ったパフォーマンス向上、データ転送の効率化、HTTP/2、gulpを使った自動化まで、Webページ・サイトのスピードをアップするために知っておくべき知識とテクニックを徹底的に解説しています。 【本書の特徴】 ○Webパフォーマンスを向上するためのテクニックやツールを全般的・体系的に学べる ○パフォーマンス向上テクニック、画像・フォントの最適化、HTTP/2と最適化フローを解説 【前提知識】 ○Web開発の基礎知識（HTML/CSS/JavaScript） ※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。 本書は、日経NETWORKに掲載したネットワークプロトコルおよび関連技術に関連する主要記事をまとめた1冊です。 第1部では、プロトコルの基本を学びます。第2部では、イーサネットに関連した5種類のプロトコルを学びます。第3部では、TCP/IP通信の中核となる5種類のプロトコルを解説します。最後の第4部では、Webアクセスやデータ転送、暗号化などを支える5種類のプロトコルを学びます。 ●目次 【第1部 プロトコルの基本を学ぶ】 【第2部 イーサネットと関連プロトコル5種を学ぶ】 【第3部 TCP/IP 通信の中核プロトコル5種を学ぶ】 【第4部 Web アクセスやデータ転送、暗号化を支えるプロトコル5種を学ぶ】

※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。 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。 Apach Hadoop 3/MapR 6.0とエコシステムによるビッグデータ分析基盤の構築の実践ガイド 　Hadoop基盤の方向性の検討や戦略の立案、および、意思決定を行う企画部門 や、実際に基盤構築を行う技術者が、導入前の検討を実践できる内容を盛り込みまし た。具体的には、ビッグデータ処理システムの経緯、目的、Hadoopとその周辺 ソフトウェアの特徴、導入時の検討項目、注意点、システム構成例などの要点を知る ことができます。また、大規模なデータ処理基盤の構築の経験がない技術者でも、 Hadoopをインストールし、使用できるように、一連の手順をステップバイステップで 具体的に記載しています。 　エコシステムとしては、日本の企業においても 導入が積極的に行われているインメモリ型の分析、および、機械学習のフレームワーク を提供するSpark、機械学習エンジンのMahout、従来のRDBMSのSQL文のようなデータ操作を実現するHive、Impala、列指向の分散データベースであるHBase、データの加工や 抽出を行うPig、RDBMSとHadoop間でのデータ転送を実現するSqoop、SNSやログなどの さまざまな種類データをHadoopに取り込むFlumeといった、利用頻度の高いHadoop周辺 ソフトウェアの具体的な構築手順と使用例を網羅しました。これらの多くの事例により、 最新のビッグデータ処理基盤で提供される機能や基本的な使用法を理解できます。