＂インターネットの普及により、ウェブサイトの数が増加し続け、SEO（Search Engine Optimization:検索エンジン最適化）による集客技術が重要になっています。 本書は、最新のSEO技術の全体像をインターネットの起源と検索エンジンの起源にまでさかのぼり、根本的な知識を入門者にもわかりやすく解説しています。 SEO検定4級のスピード合格を目指せる1冊です。＂

SEO検定公式テキストの2022・2023年版が登場！ インターネットの普及により、ウェブサイトの数が増加し続け、SEO(Search Engine Optimization:検索エンジン最適化)による集客技術が重要になっています。 本書は、最新のSEO技術の全体像をインターネットの起源と検索エンジンの起源にまでさかのぼり、根本的な知識を入門者にもわかりやすく解説しています。 SEO検定4級のスピード合格を目指せる1冊です。

前代未聞の検索エンジンミステリー小説！ IT会社社長が殺された事件を捜査中、警察に一通の脅迫文が届く。 「『羽毛布団』のキーワードで1位を取らなければ、天誅を下す」・・・・・・。新人女性刑事の京丸は、SEO業界を捜査するために、SEO会社やホームページ制作会社に聞き取り捜査に向かう。しかし、そこには今まで知らなかった検索エンジンの“裏”が浮かび上がり、ネット業界の闇の部分が広がっていた。果たして、検索結果で上位表示される方法は解明されるのか? そして、IT会社社長を殺した犯人を逮捕することができるのか? ネットビジネスを行う企業はどこも、顧客からのアクセスを増やそうと苦心しています。HPのキーワードいかんでアクセスは大きく違ってくるため、自社サイトの表示順位をあげようと、さまざまな工夫を凝らします。この対応策のことをSEO(search engine optimization、検索エンジン最適化)対策といい、SEO対策に特化したコンサルビジネスも広がりつつあります。 しかし、検索エンジンの仕組みを理解している人はあまりいません。本書では、検索エンジンが、どのようなルールと基準のもとに、どうやって検索結果の順位を決めているのか、がわかります。 本書はストーリーをたどることで、検索エンジン対策を行う心構え、SEO対策を手伝う業者との付き合い方も学べます。

最適化問題へのモデル化と、基本的なアルゴリズムを俯瞰し、最適化という考え方の基礎をしっかりと固める。大事なことは、いつの時代も変わらない。イメージしやすい具体的な例や、理解の定着にかかせない演習問題も充実！ 【推薦の言葉】 数理最適化は、問題解決のための数学である。今では、その成果を実装したソルバーが簡単に手に入るようになった。直面する問題を解決するには、まずそれをモデル化し、適切な最適化手法を適用するという手順を踏む。 本書は、豊富な実例を通して、モデル化の勘どころを説明し、さらに広範な最適化手法それぞれを、基本から分かりやすく解説している。この分野全般を知るための「最適解」として推薦したい。 ――茨木俊秀(京都情報大学院大学学長) 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/introduction-to-optimization/main 【主な内容】 第1章 数理最適化入門 1.1 数理最適化とは 1.2 最適化問題 1.3 代表的な最適化問題 1.4 本書の構成 第2章 線形計画 2.1 線形計画問題の定式化 2.2 単体法 2.3 緩和問題と双対定理 第3章 非線形計画 3.1 非線形計画問題の定式化 3.2 制約なし最適化問題 3.3 制約つき最適化問題 第4章 整数計画と組合せ最適化 4.1 整数計画問題の定式化 4.2 アルゴリズムの性能と問題の難しさの評価 4.3 効率的に解ける組合せ最適化問題 4.4 分枝限定法と切除平面法 4.5 近似解法 4.6 局所探索法 4.7 メタヒューリスティクス

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 SEO的に正しいコンテンツの作り方を解説！ ・SEOの基礎とSEO効果を高めるために重要な「ライティング」の知識を解説。 ・Webサイトの更新/管理を任された人、Webサイトへの訪問数が増えずに悩んでいる人におすすめ。 ■本書の「はじめに」より 　SEO（Search Engine Optimization）とは、検索エンジンを利用して何か情報を調べている方に対し、検索結果として自分のWebサイトやそのページを表示させるための技術です。つまり、SEOを知らないと、せっかく記事を書いたのに、誰にも見つけてもらえず読んでもらえないといったことが起きてしまいます。 　SEOでは、対策することが多く存在します。 ・キーワード分析 ・Webサイト構成の最適化 ・タイトルや見出しなど、HTMLの最適化 ・スマートフォン向けの対策 ・良質なコンテンツの作成 ■なぜSEOとライティングを学ぶのか 「良質なコンテンツほど、検索エンジンでは高く評価される」という前提があり、いかに検索する人が求めていること、知りたいことを満たすコンテンツを作れるか、記事を書けるかが重要です。 　本書は最初に検索エンジンが検索順位を決める基準を学び、基準に適した見出し・リード・本文などの書き方が身につくように構成しています。 　Chapter1でSEOの基礎知識、Chapter2～4ではSEO的に正しいライティングを企画・執筆・編集に分けて解説。Chapter5ではWebサイト構成の最適化方法、Chapter6にて作成したコンテンツの効果測定方法を紹介します。 ■このような人におすすめ ・Webサイトの更新/管理を任された人 ・販売やプロモーション用のWebサイトを制作する人 ・「お問い合わせ数を増やしたい」「商品やサービスを販売したい」「会社やサービスの認知度を上げたい」人　など

★ 実験を効率化する強い味方 ★ もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる！ ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう！ 《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》 ■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。 ■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく！ ■ 入門書であり、実践書。フルカラー！ 【目次】 第1章　データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理 ・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス ・分子設計 ・材料設計 ・なぜベイズ最適化が必要か ・プロセス設計 ・プロセス管理 ・データ解析・人工知能（モデル）の本質 第2章　実験計画法 ・なぜ実験計画法か ・実験計画法とは ・適応的実験計画法 ・必要となる手法・技術 第3章　データ解析や回帰分析の手法 ・データセットの表現 ・ヒストグラム・散布図の確認 ・統計量の確認 ・特徴量の標準化 ・最小二乗法による線形重回帰分析 ・回帰モデルの推定性能の評価 ・非線形重回帰分析 ・決定木 ・ランダムフォレスト ・サポートベクター回帰 ・ガウス過程回帰 第4章　モデルの適用範囲 ・モデルの適用範囲とは ・データ密度 ・アンサンブル学習 第5章　実験計画法・適応的実験計画法の実践 ・実験候補の生成 ・実験候補の選択 ・次の実験候補の選択 ・ベイズ最適化 ・化学構造を扱うときはどうするか 第6章　応用事例 ・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践 ・分子設計 ・材料設計 ・プロセス設計 第7章　さらなる深みを目指すために ・Gaussian Mixture Regression（GMR） ・GMR-Based Optimization（GMRBO）（GMRに基づく適応的実験計画法） ・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証 第8章　数学の基礎・Anaconda・Spyder ・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解 ・最尤推定法・正規分布 ・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理 ・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方