今週のQiita技術書まとめ
2021年7月25日配信
情報系学部の大学4年間の学びを使った参考書と共に紹介する
はじめに この記事はQiita エンジニアフェスタ 2021「今まで買ってよかった技術書を紹介しよう！」の参加記事です。 このフェスタに参加しつつ、Qiitaに貢献できることを考えた結果、情報系大学生が何を学んでいるかを紹介することを考えつきました。 現時点、Qiitaに大学の参考書の記事はありません。これをきっかけに、様々な情報系学部の参考書が共有されたら、エンジニアにとって役に立つのではと思い…
プログラミング言語C〔第2版〕
本書は，アメリカの標準規格として1988年末に提出されたC言語のANSI規格にもとづいて第1版を全面的に書き直した新版である。ごく常識的に言えば，C言語はリッチー博士がベル研で1973年に開発して以来，多くのプログラマに使われているから，その仕様変更はちょっと不可能ということになるが，アメリカはあえて，そのCの仕様変更・機能拡張をやってのけた。これでCが近代的なプログラミング言語としてよみがえったのだからすばらしい。 本書の付録Cの要約でもわかる通り，ANSI規格による変更（機能拡張）はそう大幅なものではないが，重要な改良点を多く含んでいる。Cによるプログラミングは，これまで自由度があ...
アルゴリズムの基礎
アルゴリズムの真髄を予備知識がなくても理解できるようにやさしく解説した，大学・短大・工専の情報処理教育の初心者向け半期用テキスト。 第1章 アルゴリズムとその解析 第2章 ソーティング 第3章 探索 第4章 文字列パターン照合 第5章 グラフ 第6章 さらに学ぶために
基本からわかる情報通信ネットワーク講義ノート
「情報通信ネットワーク」の要点をしっかり学べる講義ノート！ 本書は、情報通信系学科の専門課目である「情報通信ネットワーク」の教科書・参考書として、ディジタル伝送の基礎技術、形状（トポロジー）、階層構造、プロトコル階層、インターネット技術など必ず学ばなければならない事項にポイントを絞ってていねいにまとめたものです。 実際の講義であれば先生が適宜示す補足事項や内容理解のためのポイントを、“付せん”や“吹き出し”あるいは脚注を用いて随所に配してあるので、教科書としても、講義の予習・復習あるいは独習用の参考書としても最適な一冊です。 1章 情報通信ネットワークとは 2章 ディジタル通信を支え...
コア講義 線形代数
数学を専門としない理工系学部の学生向けに執筆された通年用テキスト。半期13回×2の全26回の講義に対応するよう全26節で構成し、各節の最後には演習問題を置いた。また巻末には、それらの詳しい解答を用意した。 対象読者を考慮して面倒な証明の多くを省略する一方、線形代数学の体系性はきちんと伝わるよう、例を通して必要な証明の理解が得られるように記述に工夫を凝らした。 1．平面と空間のベクトル 1.1 ベクトル 1.2 平面の方程式 2．行列の基礎 2.1 行列 2.2 行列の積 2.3 正則行列 2.4 連立1次方程式（1） 2.5 逆行列 2.6 連立1次方程式（2） 2...
未経験エンジニアが２ヶ月でSAAに合格するまで
自己紹介 ・2021年5月からAWSの学習を始めた29歳男 ・現職はITと異業種の一般事務 ・学習開始まではエンジニアとして全くの素人、経験無し ・プログラミングスクールに入り4月から7月まで受講。一月だけRuby/Ruby on Railsを学習。
ドメイン駆動設計入門で学んだこと #2
はじめに 本記事は以下の書籍を読んで学んだことをまとめることを目的としています。 前回( ドメイン駆動設計入門 ボトムアップでわかる! ドメイン駆動設計の基本 | 成瀬 允宣 |本 | 通販 | Amazon( DDDで出てくる概念
ドメイン駆動設計入門 ボトムアップでわかる！ドメイン駆動設計の基本
学習しやすいパターンが満載！ ドメイン駆動設計をやさしく学べる入門書！ 【本書の概要】 本書は、 『エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計』（ISBN978-4-7981-2196-3、翔泳社）、 『実践ドメイン駆動設計』（ISBN978-4-7981-3161-0、翔泳社） に感銘を受けた著者が贈る、ドメイン駆動設計の入門書です。 【対象読者】 『エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計』や 『実践ドメイン駆動設計』をこれから読もうとしている方、 もしくはすでに読んだものの、「もう少しやさしい入門書も読みたい」 と感じているエンジニアの方を対象としています。 【本書の特徴】 ド...
【超入門】マテリアルズインフォマティクス(MI)とは
マテリアルズインフォマティクス(MI)とは 1. 記事作成の背景 記事作成者は、過去に材料開発に携わっており、 現在はデータサイエンティスト(DS)にシフトするために日々勉強しています。 今回、MIに対して興味を持ったため、記事を作成しました。
マテリアルズ・インフォマティクス 材料開発のための機械学習超入門
機械学習はAI（人工知能）の中核をなす、統計数理に基づいた技術であり、これを含む情報処理技術をフル活用し材料開発を進めていく分野をマテリアルズ・インフォマティクスと呼ぶ。本書は、材料開発に従事する人のための機械学習の入門書である。
実践 マテリアルズインフォマティクス
【材料設計に新たな地平を！】 化学分野の材料開発はこれまで経験と勘に裏打ちされた実験的手法が中心的な役割を果たしてきたが、新物質の発見から実用化までに長い時間とコストを要している。そこで近年では蓄積された多くのデータ・情報を駆使して所望の構造・材料候補を導き出すデータ駆動型科学ーーマテリアルズインフォマティクスの活用が始まっている。 本書ではマテリアルズインフォマティクスを実践するための機械学習法、実験計画法、記述子計算を詳述。プログラムに必要なPythonとGoogle CoLabについても導入から解説している。これからデータ解析に取り組もうと考えている化学分野の方々にとって指南...