今週のQiita技術書まとめ
2019年5月26日配信
【個人的】駆け出しエンジニア向け参考書
初めまして SESや特定派遣でインフラエンジニアとして働いてきました。 IT業界の仕組みをようやくざっくりと理解し、 やりたいことも定まってきた社会人5年目の若手です。 目的
痛快!コンピュータ学
21世紀に不可欠となったコンピュータだが、むずかしすぎる。もっと簡単に操作できるように必ずなるが、その根本的なことは理解しなければだめだ。“世界のサカムラ"が解説する決定版入門書!
小悪魔女子大生のサーバエンジニア日記
「可愛いイラストでするする理解できてしまうインターネットの本当の仕組み！」 インターネットの会社でアルバイトをはじめたけど、文系女子大生だしわからないことばかり。 でも、インターネットを支えるサーバ技術・通信技術を自分なりにわかりやすくイラストにしてブログで発表したら、「インターネットの父」村井純先生やいろいろなエンジニアの皆さんが応援してくれるようになりました！ まったくの初心者でも直感的に理解できて玄人技術者までうならせる深い内容……小悪魔ちゃんの解説で楽しくITを学んでみませんか？ ★aico（あいこ） 1990年3月17日生まれ。魚座AB型。 都内の大学のフランス文...
データ分析未経験SEがデータサイエンティストを目指す No.0 [想定ロードマップの概要]
2019/7/8 現在Kaggleのコンペに取り組んでいます。あまりアウトプットができていませんが、インプットは滞りなく進んでますので、どこかでまとめてアウトプットしたいです。 私は現在SIerで勤務していますが、将来的なキャリアアップも兼ねて2019年5月より本格的にデータサイエンティストに向けての勉強を行っています（SIerについての私の愚痴を言ってるだけの記事はこちら( 今後実際に勉強してき…
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...
初めてのSpark
次世代のビッグデータ処理のプラットフォームとして注目されるApache Sparkの総合解説書！ 本書はSparkを初めて使う人から、クラスタ上で本格的な利用をする人までを一通り対象とした総合書籍であり、ビッグデータや機械学習に携わる開発者に広くアピールします
はじめてのパターン認識
パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています． 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法（kNN法） 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマシン 第9章 部分空間法 第10章 クラスタリング 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
ゼロから作るDeep Learning 2
大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る！ コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで...
経済・ファイナンスデータの 計量時系列分析
基礎的な考え方を丁寧に説明すると共に，時系列モデルを実際のデータに応用する際に必要な知識を紹介。〔内容〕基礎概念／ARMA過程／予測／VARモデル／単位根過程／見せかけの回帰と共和分／GARCHモデル／状態変化を伴うモデル 1. 時系列分析の基礎概念 1.1 時系列分析の基礎 1.2 定常性 1.3 ホワイトノイズ 1.4 自己相関の検定 2. ARMA過程 2.1 ARMA過程の性質 2.2 ARMA過程の定常性と反転可能性 2.3 ARMAモデルの推定 2.4 ARMAモデルの選択 3. 予測 3.1 予測の基礎 3.2 AR過程の予測 3.3 区間予測 3.4 MA過程の予測...
戦略的データサイエンス入門
ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。
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。