※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。 シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版！ どこでも試せて繰り返し練習できるから 初心者でもSQLがグングン身に付く！ 初心者でもすぐにSQLを習得できる秘密は、3つのコンセプトにあり！ 【1】シンプルだけれど奥深いSQLが楽しく「わかる」 学習中浮かび上がる読者の疑問をスルーせず、しっかり答えを出して次のテーマに進みます。 このスッキリ流解説によって、副問い合わせや結合、正規化といった初心者がつまずきやすい分野も楽しくマスターできます。 【2】つまずくことなく、今すぐに、何度でも「試せる」 従来、SQLの学習環境を整えるためには、面倒な準備が必要でした。 本書では、PCやスマートフォンのブラウザがあれば今すぐにSQLを実行できるクラウドサービス「dokoQL」を用意し、最初から学習に専念できるようになっています。 【3】自信がつくまで繰り返し「練習できる」 SQLをマスターするには、たくさん書き、たくさん実行し、SQL文と実行結果の因果関係を繰り返し体感することが、遠回りのように見えて一番の近道です。 本書に収録した膨大な特訓ドリルを活用すれば、着実に理解を深めることができます。 第4版では、最新DBMS製品に対応したほか、新付録として「SQLによるデータ分析入門」を追加しました。 RDBやSQLが、近年注目を集めるデータ活用とAIの世界にも繋がっていることを実感できます。 ※dokoQLは新刊購入者用特典です。利用の前にインプレスのWebサイトで「dokoQLご利用上の注意」をご確認ください。

※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。 【定番にして最強の教科書＆問題集です。迷ったらとりあえずこれ！】 シリーズ累計140万部突破！各書店で売上第1位！ やさしいオールインワンタイプの【参考書＆問題集】です。最新の傾向を分析し、出題頻度の高い分野を中心に、イラストや豊富な図解・例え話を駆使して理解しやすく・記憶に残りやすいように説明し、「〇〇とくれば××」方式で重要ポイントを再確認。さらに関連の本試験問題をすぐ解くことで、知識が定着し応用力もつきます。 令和06年版は、最新シラバス8.1に完全対応。科目B対策についても増ページしています。読者特典としてスマホで読める「厳選英略語100暗記カード」や、カバーの裏の「重要用語虎の巻」も利用できます。 ※電子版には、赤シートは付属しません。予めご了承ください。 ■目次 試験の概要 新旧の試験制度の比較 受験申込み 新試験の傾向と対策 試験対策 第1章 コンピュータ構成要素［科目A］ 　　1-01 情報の表現 　　1-02 コンピュータの構成 　　1-03 CPU 　　1-04 CPUの動作原理 　　1-05 CPUの高速化技術 　　1-06 半導体メモリ 　　1-07 補助記憶装置 　　1-08 入出力装置 　　1-09 入出力インタフェース 第2章 ソフトウェアとマルチメディア［科目A］ 　　2-01 ソフトウェア 　　2-02 ジョブ管理とタスク管理 　　2-03 記憶管理 　　2-04 ファイル管理 　　2-05 マルチメディア 第3章 基礎理論［科目A］ 　　3-01 基数変換 　　3-02 補数と固定小数点 　　3-03 浮動小数点 　　3-04 誤差 　　3-05 シフト演算 　　3-06 論理演算 　　3-07 半加算器と全加算器 　　3-08 計測と制御 　　……ほか 第4章 アルゴリズムとプログラミング［科目A・B］ 　　4-01 アルゴリズム 　　4-02 配列 　　4-03 連結リスト 　　4-04 キューとスタック 　　4-05 木構造 　　4-06 データの整列 　　4-07 データの探索 　　4-08 アルゴリズムの計算量 　　……ほか 第5章 システム構成要素［科目A］ 　　5-01 システム構成 　　5-02 クライアントサーバシステム 　　5-03 RAIDと信頼性設計 　　5-04 システムの性能評価 　　5-05 システムの信頼性評価 第6章 データベース技術［科目A］ 　　6-01 データベース 　　6-02 データベース設計 　　6-03 データの正規化 　　6-04 トランザクション処理 　　6-05 データベースの障害回復 　　6-06 データ操作とSQL 　　6-07 SQL（並べ替え・グループ化） 　　6-08 SQL（副問合せ） 　　……ほか 第7章 ネットワーク技術［科目A］ 　　7-01 ネットワーク方式 　　7-02 通信プロトコル 　　7-03 ネットワーク接続機器 　　7-04 IPアドレス 　　7-05 IPアドレスのクラス 　　7-06 インターネットの応用 第8章 情報セキュリティ［科目A・B］ 　　8-01 情報セキュリティ管理 　　8-02 脅威とマルウェア 　　8-03 サイバー攻撃 　　8-04 暗号技術 　　8-05 認証技術 　　8-06 利用者認証とネットワークセキュリティ 第9章 システム開発技術［科目A］ 　　9-01情報システム戦略と企画・要件定義プロセス 　　9-02 ソフトウェア開発 　　9-03 オブジェクト指向 　　9-04 業務モデリング 　　9-05 ヒューマンインタフェース 　　9-06 モジュール分割 　　9-07 テスト手法 第10章 マネジメント系［科目A］ 　　10-01 プロジェクトマネジメント 　　10-02 スコープ・コストマネジメント 　　10-03 タイムマネジメント 　　10-04 ITサービスマネジメント 　　10-05 システム監査 第11章 ストラテジ系［科目A］ 　　11-01 ソリューションビジネスとシステム活用促進 　　11-02 経営組織と経営・マーケティング戦略 　　11-03 業績評価と経営管理システム 　　11-04 技術開発戦略 　　11-05 ビジネスインダストリ 　　11-06 品質管理 　　11-07 会計・財務 　　11-08 知的財産権とセキュリティ関連法規 　　……ほか 第12章 科目B対策 ■著者プロフィール 栢木厚(かやのき あつし)：IT企業のSEなどを経て、現在はフリーで小・中・高等学校の授業におけるプログラミング支援、さらには、講師経験を活かし、執筆活動にあたる。

本書は，DBを使ったアプリケーション開発経験があるエンジニアを対象に，リレーショナルモデルを理解し，より効率的にDB設計を行い，適切にSQLを使いこなすために必要な知識をまとめています。SQLとリレーショナルモデルの関係から述語論理，正規化理論，SELECTの詳しい解説，アプリケーション開発におけるデータ構造，リファクタリング，トランザクションまで理論と実践を併記して解説します。SQLを改めて勉強し直したい人，リレーショナルモデルについてより理解したい人に役立つ必携の1冊です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【仕事に勉強にいつも忙しいあなたのための、効率良く合格できる参考書＆問題集】 シリーズ累計140万部突破！ 非IT系の社会人や学生さんからも絶大な支持をいただいている、ITパスポート受験者のためのやさしいオールインワンタイプの【参考書＆問題集】です。最新の傾向を分析し、広いシラバスの中から出題頻度の高い分野を重点的にまとめました。イラストや豊富な図解・例え話を駆使して理解しやすく・記憶に残りやすいように説明し、「〇〇とくれば××」方式で重要ポイントを再確認。関連の本試験問題をすぐ解くことで、知識が定着し応用力もつきます。 令和06年版は、生成AIなどが範囲になる最新シラバス6.2に対応。本文の表現もより理解しやすくブラッシュアップ。読者特典として「スマホで読める「厳選英略語100暗記カード」や、カバーの裏の「重要用語虎の巻」も利用できます。 ※電子版には、赤シートは付属しません。予めご了承ください。 ■目次 試験の概要 傾向と対策 申込み方法 試験対策 第1章 ハードウェアと基礎理論［テクノロジ系］ 　　1-01 情報に関する理論 　　1-02 コンピュータの構成とCPU 　　1-03 主記憶と補助記憶 　　1-04 半導体メモリ 　　1-05 入出力装置 　　1-06 入出力インタフェース 　　1-07 AI 　　1-08 確率と統計 　　1-09 基数変換 第2章 ソフトウェア［テクノロジ系］ 　　2-01 ソフトウェア 　　2-02 ファイル管理 　　2-03 ファイルのバックアップ 　　2-04 表計算（相対参照と絶対参照） 　　2-05 表計算（関数） 　　2-06 表計算（関数の応用） 　　2-07 ユーザインタフェース 　　2-08 マルチメディア 第3章 システム構成［テクノロジ系］ 　　3-01 コンピュータの形態 　　3-02 システム構成 　　3-03 システムの信頼性 　　3-04 システムの評価 　　3-05 IoTシステムと組込みシステム 　　3-06 ソリューションビジネスとシステム活用促進 第4章 ネットワーク［テクノロジ系］ 　　4-01 ネットワークの構成 　　4-02 無線LAN 　　4-03 通信プロトコル 　　4-04 インターネットの仕組み 　　4-05 通信サービス 　　4-06 Webページ 　　4-07 電子メール 第5章 セキュリティ［テクノロジ系］ 　　5-01 情報資産と脅威 　　5-02 サイバー攻撃 　　5-03 情報セキュリティマネジメント 　　5-04 リスクマネジメント 　　5-05 利用者認証 　　5-06 ネットワークセキュリティ 　　5-07 暗号化技術 　　5-08 デジタル署名と認証局 第6章 データベース［テクノロジ系］ 　　6-01 データベースとデータ操作 　　6-02 データベース設計 　　6-03 データの正規化 　　6-04 データの抽出と論理演算 　　6-05 データの整列と集計 　　6-06 トランザクション処理 第7章 アルゴリズムとプログラミング［テクノロジ系］ 　　7-01 アルゴリズムとデータ構造 　　7-02 擬似言語 　　7-03 プログラム言語とマークアップ言語 第8章 マネジメント［マネジメント系］ 　　8-01 企画・要件定義プロセス 　　8-02 開発プロセス 　　8-03 テスト手法と運用・保守プロセス 　　8-04 ソフトウェア開発手法 　　8-05 プロジェクトマネジメント 　　8-06 タイムマネジメント 　　8-07 ITサービスマネジメント 　　8-08 システム監査 第9章 企業活動と法務［ストラテジ系］ 　　9-01 財務諸表 　　9-02 損益分岐点と資産管理 　　9-03 知的財産権 　　9-04 セキュリティ関連法規 　　9-05 労働関連・取引関連法規 　　9-06 業務分析 　　9-07 データ利活用と問題解決 　　9-08 標準化 第10章 経営戦略とシステム戦略［ストラテジ系］ 　　10-01 第4次産業革命とビッグデータ 　　10-02 企業活動 　　10-03 企業統治と内部統制 　　10-04 経営戦略 　　10-05 情報システム戦略と業務プロセス 　　10-06 マーケティング戦略 　　10-07 技術戦略 　　10-08 業績評価と経営管理システム 　　10-09 ビジネスシステムとエンジニアリング 　　10-10 e-ビジネス ■著者プロフィール 栢木厚(かやのき あつし)：IT企業のSEなどを経て、現在はフリーで小・中・高等学校の授業におけるプログラミング支援、さらには、講師経験を活かし、執筆活動にあたる。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。 日々進化し続ける深層学習技術の基礎をなす知識や考え方を体系的に，応用を俯瞰的にまとめた教科書。 　本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。 　SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。 　本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。 第1章　序論：深層学習登場の前と後 1.1　パターン認識とは 1.2　パターン認識の困難さと深層学習による成功 1.3　深層学習と従来のパターン認識手法の違い 第2章　深層学習以前のパターン認識手法 2.1　深層学習以前のパターン認識の概略 2.2　特徴抽出 2.3　機械学習・パターン認識手法 2.4　クラスタリング 2.5　評価指標 演習問題 第3章　深層学習ネットワーク 3.1　深層学習のアイディア 3.2　パーセプトロン 3.3　多層パーセプトロン 3.4　深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群 3.5　基本ネットワーク構造 演習問題 第4章　ネットワークの学習 4.1　深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア 4.2　誤差関数 4.3　確率的勾配降下法 4.4　誤差逆伝播法 4.5　畳込み層の学習 4.6　学習の実際 4.7　学習した畳込みフィルタの例 演習問題 第5章　学習のための技術 5.1　学習パラメータの初期値 5.2　学習率の設定 5.3　データ拡張 5.4　ドロップアウト 5.5　入力データの正規化 5.6　モデルアンサンブル 5.7　事前学習とファインチューニング 5.8　中間信号の画像特徴量としての利用 5.9　距離学習 5.10　マルチタスク学習 5.11　自己教師学習 5.12　ネットワークを小さくする工夫 演習問題 第6章　系列データへの対応 6.1　再帰型ネットワーク 6.2　1次元畳込み 6.3　Transformer 演習問題 第7章　画像認識への適用 7.1　主な画像認識ネットワーク 7.2　画像認識ネットワーク内部の可視化 7.3　物体検出 7.4　領域分割 7.5　人物姿勢推定 7.6　動画認識 演習問題 第8章　画像生成・変換への適用 8.1　エンコーダ・デコーダ型ネットワーク 8.2　オートエンコーダ 8.3　深層生成モデル 8.4　画像変換 8.5　画像最適化による画像変換 演習問題 第9章　音声処理への適用 9.1　音声認識ネットワーク 9.2　音声合成ネットワーク 演習問題 第10章　自然言語処理への適用 10.1　単語ベクトル 10.2　系列変換モデル 10.3　事前学習モデル 演習問題 第11章　マルチモーダル学習 11.1　マルチモーダル・クロスモーダル 11.2　画像と言語ル 11.3　画像・映像と音声 演習問題 演習問題略解 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。 R/RStudioの操作も、Rの文法も、データ分析・統計解析の方法も、この1冊で！ 本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。 「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」 そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。 本書ではまず1章で、RとRStudioをインストールするところから説明をスタート。それぞれの環境で、どうやってスクリプトを実行したり、結果を確認したりするのかを丁寧に教えています。 （興味のある方向けに、ColaboratoryでのRの実行方法も説明しています） 続いて2章では、Rの文法をしっかりと勉強します。Rの入門書ではおざなりにされがちな文法解説ですが、文法を理解していないと、各スクリプトで何をしているかの理解が深まらず応用が効きません。本書ではRの文法や、プログラミングの考え方もしっかり伝えます。 3章からはいよいよ、スクリプトを動かしながら、データの扱い方を学んでいきます。3章では、Rにおいて「たくさんのデータを扱うための仕組み」として用意されている「ベクトル」や「行列」について使い方を学びます。 4章では2次元のデータを柔軟に管理できる「データフレーム」の操作方法や、テキスト、CSV、Excelなどの各種ファイルからのデータの取り込みや操作方法、一般に配布されているデータセットの扱い方などについて学んでいきます。 5章、6章では、さまざまな視覚化の方法を学んでいきます。データにあったグラフの選び方や各種グラフの作成方法、グラフの細かな調整の方法を知ることができます。 7章からは統計処理について学びます。基本的な集計や、データの特徴を知るための値の調べ方、標準化・正規化の方法や度数分布の作成方法などを身に付けます。 8章ではさらに、二項分布や正規分布、相関係数、検定、カイ二乗分布など、統計分析でよく使うさまざまな分析方法について学びます。 9章では、回帰分析や機械学習について学びます。回帰分析では、データセットを使いながら、単回帰、重回帰分析、さらに予測も行います。機械学習では、「訓練データ」と「テストデータ」に分けての学習と予測を行い、回帰分析以外の機械学習モデルについてもひととおり試します。 ★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！ フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。 ★本書のスクリプトデータ付き 書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。 ★特典PDF付き 本書に収まらなかった内容を購入者限定特典のPDFにしました。Rで地図上にデータを描画する方法をまとめた12ページのPDFです。 ご購入者皆さまにダウンロードしていただけます。 Chapter 1 Rの環境を整えよう Chapter 2 値・変数・制御構文 Chapter 3 複雑なデータの扱い方 Chapter 4 データフレームとデータアクセス Chapter 5 plotによるデータの視覚化 Chapter 6 その他のグラフ機能 Chapter 7 統計処理の基本 Chapter 8 データ分析の基本 Chapter 9 回帰分析と予測 ★特典PDF付き（地図へのデータ描画） 日本初のMac専門月刊誌『Mac+』の頃から主にMac系雑誌に寄稿する。ハイパーカードの登場により「ビギナーのためのプログラミング」に開眼。以後、Mac、Windows、Web、Android、iOSとあらゆるプラットフォームのプログラミングビギナーに向けた書籍を執筆し続ける。 ・ 近著：「Spring Boot 3 プログラミング入門」「C#フレームワーク ASP.NET Core入門.NET 7対応」「マルチプラットフォーム対応 最新フレームワーク Flutter 3入門」「見てわかるUnreal Engine 5 超入門」（秀和システム）、「Google AppSheetで作るアプリサンプルブック」「AWS Amplify Studioではじめるフロントエンド+バックエンド統合開発」（ラトルズ）、「もっと思い通りに使うための Notion データベース・API活用入門」（マイナビ出版） ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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

子どもと向き合えず、雑務に忙殺される教師。心を病み、学校を去る教師。そして着々と進行する教師の非正規化──。学校現場が大きく揺れている。 　「仕事量が多すぎて、自分の子どもに勧める仕事ではない」　「単なるサービス業か?と思ってしまうことがある」　教師たちの気持ちや働き方の現状を無視したまま、新たな施策が押し付けられようとしている。 　教育現場で今何が起きているのか。日本の教育の今を追った。 　本誌は『週刊東洋経済』2014年9月20日号掲載の34ページ分を電子化したものです。 ●●目次●● 先生たちのSOS ルポ1　先生が辞めていく ルポ2　燃え尽きる先生 ルポ3　ブラック化する職場 ルポ4　多忙と疲労の果てに 現役教師・覆面座談会「教師は“24時間受付可能”と思われている」 大公開　忙しい先生の実像と本音 学力世界上位でも低い先生の満足度 Interview「北風だけじゃ耐えられない」教育評論家　尾木直樹 Interview「学力は家庭と学校の力の掛け算」大阪大学大学院人間科学研究科教授　志水宏吉 これが最強・秋田モデルだ! ルポ　広がる子どもの学力格差と貧困 進学塾が教員研修。学力アップにあの手この手 「花まる学園校」の衝撃 (佐賀県武雄市) Interview「公教育はもう限界だ」武雄市長　樋渡啓祐 Interview「メシが食える大人にする」「花まる学習会」代表　高濱正伸 橋下教育改革は何をもたらしたのか 始まった教育のICT利用

※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。 【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。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプル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】 選ばれ続ける最強の定番書! 著者のオリジナルメソッドで合格をつかめ!! 【学習方法と解答テクニックの解説がとにかく詳しい】 ・学習方法とテクニックを100ページにもわたって詳しく解説！ 【ポイントを押さえた要点解説】 ・出題傾向に沿って、見やすく覚えやすいレイアウトで掲載 【思考の流れと手順を踏まえた「午後」解説】 ・考え方の手順がよく分かるから応用が効く 【過去20年分の問題（午前、午後Ⅰ、午後Ⅱ）を提供】 ・試験問題の読み解き方が見える ※ダウンロード期限は2023年12月末までとなります。 【目次】 序章　試験対策（学習方法と解答テクニック） 　学習方針 　午後Ⅱ対策 　午後Ⅰ対策 　午前対策 第1章　SQL 　1.1　SELECT 　1.2　INSERT・UPDATE・DELETE 　1.3　CREATE 　1.4　権限 　1.5　プログラム言語におけるSQL文 第2章　概念データモデル 　2.1　情報処理試験の中の概念データモデル 　2.2　E-R図（拡張E-R図） 　2.3　様々なビジネスモデル 第3章　関係スキーマ 　3.1　関係スキーマの表記方法 　3.2　関数従属性 　3.3　キー 　3.4　正規化 過去問題　令和3年度秋期 本試験問題・解答・解説 　午後Ⅰ問題 　午後Ⅰ問題の解答・解説 　午後Ⅱ問題 　午後Ⅱ問題の解答・解説 付録　データベーススペシャリストになるには 　受験の手引き 　データベーススペシャリスト試験とは 　出題範囲 ※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。 データベーススペシャリスト（DB）攻略に必須の知識について、順を追って丁寧に解説し、ミニ問題＆解説と章末の演習問題をふんだんに挟む知識の定着を図りやすい構成をとり、合格力を着実に高めながら、実務に直結するスキルが同時に身に付く、DB受験者必携のテキストに平成28年度版が登場！ 最近の動向に合わせて、新しいデータベース技術の解説を盛り込み、さらに過去問題解説は本書掲載分（27年度）にプラス、2回分（26年度、25年度）のPDFをダウンロード提供！ DB学習でつまずきやすい、正規化などの基礎理論や、E-R図などの設計分野をじっくり解説しているほか、午後問題の解き方など午後対策も充実し、初歩から学ぶのにも、直前対策にも役立つ、DB受験の友となっています。 さらに、通勤や通学中など、出先での学習に便利な購入者限定特典「スマホで学べる単語帳」と「本書全文の電子版（PDF）の無料ダウンロード提供」も好評継続中！（ダウンロード期間は発売から1年となっています）

ツールとして不可欠な技術をコンパクトに！ ・データベースの活用を目的とし、SQLの操作は「問い合わせ」を中心に、MySQLに準拠して解説！ ・関係データベースの基本とその使い方、データの可視化、NoSQLまで網羅！ ・実践的なデータ分析事例として、Wikipediaダンプデータの分析を紹介！ 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/dbfordatascience 【主な内容】 1章 はじめに 2章 関係データベースの基本 3章 SQLと正規化 4章 データの可視化と分析 5章 NoSQL 6章 実践的データ分析事例 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)

日本の労働者が抱える様々な問題に対して、ILO（国際労働機関）をどう活用しうるのか。非正規労働者の正規化、女性差別の撤廃、大量解雇の撤回、教員の地位の確保、労働者の安全衛生などについて、実際にILO条約を用いながら事態を動かしてきた著者が、数々の実践を紹介。日本が条約の定める国際労働基準を達成することを訴える。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※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。 データベース入門の決定版！ データベースを学びたい初学者に向けて、平易な言葉で基礎を解説した入門書です。 　大規模な情報を効率よく処理するために、いまやデータベースは欠かせないコンピュータの基盤技術となっています。 　本書は、データベース技術に関する、大学・高専の標準的な教科書として、また社会人の方の入門書として、データベース技術のポイントを選んで、それぞれの基本的な考え方，内容をていねいにわかりやすく説明しています。 1章　データベースとは 2章　関係表とは 3章　データベースの代数 4章　関係表の正規化 5章　基底表と視野表 6章　やわらかい内部スキーマ 7章　安全なデータベース

★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★ ・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。 ・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。 【主な内容】 第1章　ベイジアンモデリングとは 1.1 データ解析とコンピュータ 1.2 ベイジアンモデリングの基礎 1.3 代表的な確率分布 1.4 近似推論手法 第2章　確率的プログラミング言語（PPL） 2.1 ベイジアンモデリングとPPL 2.2 自動微分・最適化アルゴリズム 2.3 PyMC3の概要 2.4 Pyroの概要 2.5 NumPyroの概要 2.6 TensorFlow Probabilityの概要 2.7 GPyTorchの概要 第3章　回帰モデル 3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル 3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル 3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル 3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル 3.5 階層ベイズモデル 3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度 3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化 第4章　潜在変数モデル 4.1 混合ガウスモデル 4.2 行列分解モデル 4.3 状態空間モデル 4.4 隠れマルコフモデル 4.5 トピックモデル 4.6 ガウス過程潜在変数モデル 第5章　深層学習モデル 5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル 5.2 変分自己符号化器 5.3 PixelCNN 5.4 深層ガウス過程 5.5 正規化流

「売り手市場」といわれる新卒の就職戦線の裏で、非正規から抜け出せずに苦しむ40代の現実をルポ。少子化や税収減、景気回復の鈍化など、働き盛りであるはずの40代の非正規化が、いかに日本経済のマイナス要因になっているかも解説する。