今週のQiita技術書まとめ
2021年7月11日配信
エンジニア転職して一年経つので自宅学習で使った技術書&Udemyをジャンル別に評価してみた
はじめに 2021年7月でエンジニアになって1年経ちました。 エンジニア転職直後に年収が300万くらい下がり、爆速で市場価値をあげなければ！！というモチベーションで一年間いろいろ勉強してきました。 これまでその内容を振りかえることもなかったので、この機会に自宅学習で使った技術書とUdemyをまとめてみることにしました。 参考資料選びに悩んでいる方の助けになれば幸いです。
プログラミングTypeScript
プログラミング言語TypeScriptの基礎から実践までを網羅的に解説！ プログラミング言語TypeScriptの解説書。TypeScriptの型に関する基礎的な内容からその応用、エラー処理の手法、非同期プログラミング、各種フレームワークの利用法、既存のJavaScriptプロジェクトのTypeScript移行の方法まで、言語全般を総合的に解説します。本書全体を通じて、TypeScriptの洗練された型システムを最大限活用するために、コードをどのように記述すべきか、なぜそうすべきかを学べます。
実践TypeScript
本書は、TypeScriptの「型システム」に関する知識を体系的に学ぶための一冊です。TypeScriptやJavaScriptで、ある程度のアプリケーションを作った経験がある人を対象としているため、アプリケーション構築に必要なノウハウなどは提供していません。TypeScriptの型システムにフォーカスし、その基礎からフレームワークと連携した活用方法まで、より深く解説しています。 本書を読めば「TypeScriptは、スピーディーに品質の高いサービスを開発する上では欠かせない最高のパートナー」だということがわかるはずです。よいライブラリを使えば自動的によいアプリケーションが作れるわけ...
初めてのGraphQL
GraphQLは2015年にFacebookにより公開された、RESTとは異なるアプローチのアーキテクチャ。クエリ言語を用いてデータを操作し、その表現力の高さにより本当に必要なリクエストを送ることができる。本書ではGraphQLの概要と、GraphQLを用いたWebサービスの開発方法を実装例に沿って紹介。
AWSクラウドの基本と仕組み
AWS入門書の決定版 アマゾン ウェブ サービス（AWS）社のプロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田治伸氏、およびテクニカルトレーナ 山田裕進氏の執筆による、AWSの利用を前提としたクラウド入門。 一般的なクラウドコンピューティングの概要、AWSクラウドの基礎知識、概念、テクノロジー、セキュリティ、代表的なサービスなどについて理解できる。付録では、AWSの料金、セミナー・イベントおよびトレーニング、AWS認定、アカウント設定などについて解説。さらにAWSの主なサービスの一覧を掲載。 クラウドコンピューティングおよびAWSについての実用的な情報を求める様々な方に最適。...
Webフロントエンドハイパフォーマンスチューニング
ブラウザのレンダリングのしくみから計測と最適なチューニングまで、速さのための基礎知識と実践技術をあますことなく解説。
インタフェースデザインのお約束
実用的なWebおよびアプリのデザインガイド！ デジタル製品のデザインに役立つ101の指針。製品のユーザビリティや性能を高める上で必須かつ基本のツボ、マスターすれば時間を節約し顧客満足度をアップできるテクニックが101のコンパクトなルールにまとめられています。メッセージが明確で説明もわかりやすいので短時間で気軽に読むことができます。101のルールは、タイポグラフィ、コントロール、カスタマージャーニー、各種要素の統一、UX全般に関わるプラクティスに分類されているのでリファレンス的に読むことも可能です。「よくある落とし穴」を巧みに回避し、自信をもってユーザーのために闘い、すばらしいユーザーエク...
オブジェクト指向UIデザイン──使いやすいソフトウェアの原理
オブジェクト指向ユーザーインターフェース（OOUI）とは、オブジェクト（もの、名詞）を起点としてUIを設計すること。タスク（やること、動詞）を起点としたUIに比べて、画面数が減って作業効率が高まり、また開発効率や拡張性も向上する、いわば「銀の弾丸」的な効果を持つ。ブログや雑誌記事などで大きな反響を得たこの設計手法について、前半部では理論やプロセスを詳説。そして後半部の「ワークアウト（実践演習）」では18の課題に読者がチャレンジ。実際に考え、手を動かし、試行錯誤をすることにより、OOUIの設計手法を体得できる。
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...
【ラビットチャレンジ（E資格）】深層学習day4
はじめに 本記事はJDLA E資格の認定プログラム「ラビット・チャレンジ」における深層学習day4のレポート記事です。 本記事では以下の6つの項目について、要点をまとめています。 - 強化学習 - AlphaGo
AlphaZero 深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門
Google傘下の英国DeepMind社が開発した「AlphaGo」は、2015年に「囲碁」の一流棋士に圧勝したことで、世界中の大きな注目を集めました。それを発展させ、「囲碁」だけでなく「チェス」「将棋」でも最強のコンピュータソフトを目指して作られたのが、2017年末に発表された「AlphaZero」です。 本書では、この最新・最強の機械学習フレームワークである「AlphaZero」の仕組みを解き明かします。「AlphaZero」は、これまでも使われてきた「深層学習」「強化学習」「探索」のアルゴリズムを組み合わせて作られており、それぞれの構成要素を理解することで、全体像を把握できます。...
エミュレータ作ったらCPUを完全に理解した話 〜低レイヤ基礎知識を添えて〜
0-1. はじめに タイトルで釣りました、すみません。 最近低レイヤ技術の学習にハマっていて、先日「自作エミュレータで学ぶx86アーキテクチャ」( (なんで低レイヤを学び始めたのか？などはこちらの記事( で、せっかくなのでその備忘録として書籍を進めていく中でやったことや苦労したことなどをまとめたら、これからCPUや低レイヤを勉強したいと考えている人の参考になるかもしれないと思ったので、記事にするこ…
CPUの創りかた
コンピューターの中核であるＣＰＵという名のブラックボックス。その動作の「超」基本原理から具体的な設計例までを解説。アキバで手に入る部品だけで実際の製作も可能。
統計検定準1級合格したので勉強法まとめ
はじめに 2021年6月20日の統計検定準1級に合格したので勉強方法について簡単にまとめておきます。随時より詳しく加筆できればとは思っています(やる気次第。。) 参考書籍 1数理統計学(稲垣宣生)( 2多変量解析入門-線形から非線形へ-(小西貞則)(
数理統計学
数理系の学生から各分野の研究者まで、統計学の現代的手法を基礎から本格的に学びたい人のための参考書（初版1990年）。2003年発行の改訂版では、確率数学・情報数学の基本的な概念を使って、統計学の数理を明解に論じ、統計解析の章を充実させた。 「第1章 確率変数と確率分布」では、大数の法則と中心極限定理、ポアソン過程とガウス過程に触れ、確率論や確率過程への一歩にもなるように心がけた。「第2章 統計的推測」では、情報量と決定原理を取り上げ、統計的推測の数理を明確にした。「第3章 統計解析」では、直線回帰の項を設け、また回帰分析を全面的に書き直し、尤度解析の節を充実することにより、統計モデルに...
多変量解析入門
1 はじめに 1.1 現象のモデル化 1.2 識別・判別 1.3 次元圧縮 1.4 分類 2 線形回帰モデル 2.1 2変数間の関係を捉える 2.2 多変数間の関係を捉える 3 非線形回帰モデル 3.1 現象のモデル化 3.2 基底関数に基づくモデル 3.3 基底展開法 3.4 正則化法 4 ロジスティック回帰モデル 4.1 リスク予測モデル 4.2 複合リスク予測モデル 4.3 非線形ロジスティック回帰モデル 5 モデル評価基準 5.1 予測誤差に基づく評価基準 5.2 情...
Azure & MS Fundamentals資格の勉強方法 | AZ-900、DP-900、AI-900、PL-900、SC-900
本記事では、AzureおよびMicrosoftのFundamentals資格の勉強方法（の一例）を紹介します。 本記事の対象は、AZ-900、DP-900、AI-900、PL-900、SC-900、の5つとなります。 私が実際に実施してみた内容であり、かつ、私がチームの新メンバに自己学習用に共有している内容です。 単に試験に合格するだけでなく、うまくマイクロソフトが用意しているコンテンツも利用しな…
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（...
【ラビットチャレンジ（E資格）】深層学習day2
はじめに 本記事はJDLA E資格の認定プログラム「ラビット・チャレンジ」における深層学習day2のレポート記事です。 本記事では以下の5つの項目について、要点をまとめています。 - 勾配消失問題 - 学習率最適化手法
［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。