今週のQiita技術書まとめ
2019年9月8日配信
ネットワークを学ぶ上でオススメの書籍・サイト
はじめに この記事では、ネットワーク関連業務を遂行する上で、特に役立った書籍・サイトを紹介する 想定読者 - ネットワークエンジニアになりたい方 - 社内NWの構築・管理を行うコーポレートエンジニア・社内SE
500ページ超えの新刊『わかりみSQL』を支える技術
500ページを超える新刊『わかりみSQL』を、技術書典7 (2019-09-22) で出します。 SQL初心者はもちろんのこと、SQLに挫折した人こそ読んでもらいたい入門書になってます。 （好評だった( 解体新書』のSQL版だと思えばだいだいあってます。） 新刊の紹介はこのくらいにして、この記事では「初心者向けの本を書く上で気をつけたこと」と「500ページ執筆を支えるキーボード」の話をします。 初…
20歳の自分に受けさせたい文章講義
「話せるのに書けない！」人のための“文章の授業” どうすれば自分の気持ちや考えを「文章だけ」で伝えることができるのか？ この授業のスタート地点はそこにある。そう、僕らは「話せるのに書けない！」のだ。人に口で伝えることはできても、それを頭の中で文章に変換しようとすると、とたんに固まってしまう。メールの一通すら、うまく書けない。「話すこと」と「書くこと」はまったく別の行為なのだ。決して「同じ日本語じゃないか」などと思ってはいけない。この授業では、現役のライターである僕が、現場で15年かけて蓄積した「話し言葉から書き言葉へ」のノウハウと哲学を、余すところなく伝えていく。学校では誰も教えてくれな...
入門テクニカルライティング
本書では、テクニカルライティングを体系的に学ぶことを目標とした。まず、技術文書の輪郭をとらえ、明確にすることからはじめていこう。技術文書は、どのように構成されているのか。さまざまな技術で応用可能なテーマを調べていく。もちろん、学んだ技術は、実践の場で生かしていくことが必要だ。実践の場でテクニカルライティングを生かすヒントも述べている。本書が、技術文書を書こうとする読者の皆様にとって、力となることを願うものである。
エンジニアのための図解思考再入門講座
エンジニアの情報理解・伝達のスキルを飛躍的に向上する指南書が遂に登場！各種ドキュメント・会話・思考など、さまざまな情報を“図解”して整理し、その本質を理解するノウハウを伝授します。
データ分析の学習にエンジニアへ薦めている本をまとめてみる
はじめに 仕事の都合上、データ分析未経験なエンジニアに集計や基本的なデータ分析手法を使えるように、色々教えてきました。 業務の中で教えながら進められるように工夫はしつつも覚えることが多い領域なので、ある程度は自分で勉強してもらわないといません。 その際に、おすすめしている本を紹介します。 前提として、Pythonに限らず「プログラミングを一定水準以上書ける」「大学レベルの数学が分かる」「ITパスポ…
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！ 「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。 いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。 これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。 【本書の特徴】...
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。
自然言語処理で注目のBERT ~取り敢えず動かしてみる編~
はじめに 業務にて自然言語処理に関わる事が多く、現在注目されているBERTに関して調べたのでまとめてみました。 ※様々な記事から勉強させて頂きましたので、随時引用させて頂いております。 前提事項 下記前提を踏まえた上で、記載内容をご確認ください。
つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。 ［本書で学習できるタスク］ 転移学習、ファインチューニング：少量の画像データからディープラーニングモデルを構築 物体検出（SSD）：画像のどこに何が映っているのかを検出 セマンティックセグメンテーション（PSPNet）：ピクセルレベルで画像内の物体を検出 姿勢推定（...
テスト駆動開発
テスト駆動開発の原点が新訳で蘇る 本書は、自分たちのコードに自信を持って開発を続けたいプログラマ、チームリーダー向けに、テスト駆動開発（TDD）の実践方法を解説した“Test-Driven Development By Example”の日本語版です。テスト駆動開発の考案者であるKent Beck自身によって書かれた原典を、日本におけるテスト駆動開発の第一人者である和田卓人氏が訳しました。 テスト駆動開発とは単にテスト自動化を行うことではなく、ユニットテストとリファクタリングを両輪とした小さいサイクルを回すことで不確実性を制御し、不断の設計進化を可能にする手法であることを、実例を通して学...
エンジニアリング組織論への招待
技術的負債・経営との不和。プロジェクトの理不尽。上がらない生産性。そのすべての正体は不確実性の扱い方の失敗にあった。「コミュニケーションにおける不確実性を減らすには？」「技術的負債を解消する方法とは？」「経営陣とエンジニア間の認識のずれを解消するには？」エンジニアリングにおける、課題を解決する思考の整理方法やメンタリング手法を解説！
Struts1.3.10を勉強したのでまとめてみた
はじめに 2019年の時点でstruts1を用いたWebアプリケーションを新規開発をする事はほとんどないと思いますが、それでもstruts1で構築され、現在でも動いているWebアプリケーションはまだまだ存在すると思います。 今後もプロジェクトで関わる可能性が大いにあるフレームワークですが、すでに枯れた技術でもあり、ほかの技術に比べて、学習できる書籍やサイトがそこまで多くありません。 そこで今回、s…