今週のQiita技術書まとめ
2018年5月6日配信
AWSの学習・情報収集で使えるサイト一覧
はじめに 4月に入社した新入社員が、ビジネス基礎研修を終え、すでにOJTという名の現場教育・作業が始まっている企業もあるかと思います。 AWSに新しく取りくんでいこうと考えている初心者・入門者の方の手助けになるように、AWSを勉強・学習して業務として使っていくにあたり、参考となる資料を入手出来るサイトや困った場合にAWS情報を調べられるサイト等をコメント付きで整理したいと思います。 Amazon …
RaspberryPi3とZumoとROSで半永久自走式充放電ロボを作成したい_008日目_SLAM_GMapping_LiDAR(A1M8)
zumo32u4 !GitHub stars( <font color="08088A"◆ 前回記事</font RaspberryPi3とZumoとROSで半永久自走式充放電ロボを作成したい007日目SLAMMONO-VO(単眼カメラ視差推定)( <font color="08088A"◆ はじめに</font 前回( は単眼カメラによる視差推定(MONO-VO)という技法を使ってSLAMを行っ…
プログラミングを学び始めた最初の１年間で購入した書籍
はじめに 初投稿です。普段はNW運用をしている若手エンジニアです。 就職するまでIT業界のことはほぼ知らない状態で、入社してからもネットワーク技術の習得で精一杯でした。 そんな私も昨年2017年5月からプログラミングの独学を始め、かれこれ1年が経ちました。 これからプログラミングを始めようとする方の参考にでもなれば、と思い、いくつか紹介してみます。
HTML＋CSSワークショップ
読みながらソースコードを書き進める構成。制作過程を省略せず、ていねいに解説。基本から現場のノウハウまで習得できる。
JavaScript 1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ
【本書の概要】 Webサービスの開発現場で人気のJavaScript。 はじめてJavaScriptに触れる方も多くなってきています。 本書はそうしたJavaScript初心者の方に向けて 簡単なサンプルを作りながら、JavaScriptのプログラムの仕組みを 体験してもらう書籍です。 【対象読者】 JavaScriptのついて、何も知らない超初心者 【1年生シリーズ・3つのポイント】 ・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。 ・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。 ・平易でサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体...
Pythonエンジニアファーストブック
Ｐｙｔｈｏｎの特徴、言語の基本、開発環境の準備、チーム開発、まずは押さえておきたい技術。仕事でＰｙｔｈｏｎを使うならまず知っておきたいことを１冊にまとめました。
基本情報技術者試験のJava問題がちゃんと解ける本
プログラム言語問題（ソフトウェア開発問題。配点（高）＝２０点）の中でもＪａｖａ問題を選択する方のための対策書。また、解答必須である擬似言語問題（データ構造及びアルゴリズム。配点（高）＝２０点）は、Ｊａｖａなどのプログラム言語ととてもよく似ているため、プログラム言語を勉強しておくと、こちらも自然と点が取れるようになる。午後試験のＪａｖａ問題で頻出している内容に注目し、Ｊａｖａがあまり得意でない方でも確実に得点できるよう、解法のポイントを示しながら解説。
計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜
NTT データ数理システム( (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成( Dijkstra 法( + アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～( アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(…
プログラミングコンテストチャレンジブック第2版
プログラミングコンテストの問題を通してアルゴリズムのしくみや考え方を楽しく習得。世界トップレベルの著者たちがコンテストで得た知識やノウハウを難易度別にまとめました。現役プログラマだけでなくプログラマを目指している方にもぜひ読んでいたただきたい１冊。
アルゴリズムイントロダクション（第1巻）第3版
単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく、最終的にアルゴリズム設計に至るまでに、どのような概念が必要で、それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している。
「再現可能性のすゝめ」という本を書きました
共立出版さんのWonderful Rのシリーズで「再現可能性のすゝめ―RStudioによるデータ解析とレポート作成―」という本を書きました。 公式サイト: Amazon: 概要 一言で言うと、表面的にはRStudioとRマークダウン入門みたいな感じですが真の目的は再現可能なデータ解析とレポート作成を実践するための技術を最速で身につけることです。
再現可能性のすゝめ
データ解析とレポート作成の再現性を高めよう。その先には、ボスの笑顔が待っている。 RStudioを使いこなそう。その先には、旨いお鮨が待っている。 Rマークダウンをマスターしよう。その先には、明るい未来が待っている。 本書はRによる再現可能なデータ解析とレポート作成を身につけるための一冊である。 Rがデータ解析のデファクトスタンダードとなった現在，Rの使い方やRによるさまざまなデータ解析手法についての情報は数多く入手できる。しかしどれだけ立派なデータ解析であっても，結果が再現できなかったり，間違いだらけだったり，時間がかかりすぎて完成しなかったりしたら，価値は半減である。 本書では...
ブックマークしてあった、データサイエンスなどの記事約1年分のリンク集（2018年5月ごろまで）
- 個人的にはてぶでブックマークしていた記事、2018年5月初旬ごろまでの、AIだったり分析だったりその他のカテゴリの約1年分くらいのリンク集です。 - 読む前に、あとで読む指定していて、ブックマークに入っていたものも結構含みます。（後ではてぶコメントなど見た際に、賛否両論だった記事などもそのままです） - リンク切れチェックなどは省いたため、切れていたらご容赦ください。 - Qiitaの記事は、…
実践 Deep Learning
機械学習とニューラルネットワークの基礎を学ぶ！ 2000年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのPython★プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Python 3★の基礎があれば誰でも本書を始めることができます。...
Pythonではじめる機械学習
数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書！ バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。
Pythonではじめるデータラングリング
Pythonでデータを扱うための実用的な知識とテクニックを網羅！ タイトルのラングリング（wrangling）とは牛を集めるという意味です。牛を集めてうまく操るカウボーイのように、データを自在に操るためのスキルを身につけた「データラングラー」になろうというコンセプトのもと、データ収集、処理、分析、利用に関わるTIPSとサンプルを豊富に掲載。例題を通じて、効果的なデータの取得、クリーニング、分析、プレゼンテーション方法などを身につけることが可能です。自動化やスケジューリング、大規模データセットの処理、魅力的なストーリー付けの方法なども紹介。脱Excelを図りたいExcelユーザが、スキルア...
非理系出身エンジニアが、数式への抵抗を減らすのに役立ったこと
最近、機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン）( 私も数学（数式）が大の苦手であり、且つ仕事でデータを扱う部署に異動になった際に先輩に色々教われるという環境でもなかったため、自分で試行錯誤して数式に対する抵抗感を減らしてきました。 （少なくとも、異動になったころなどに体験した、「数式が色々出てきて、もうこの本読み進められる気がしない・・無理…
プログラミングのための線形代数
本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...