今週のQiita技術書まとめ
2025年6月15日配信
50 個記事を書いてみてわかったこと
はじめに １年ほど毎週記事を投稿してみたので、ポエムでも書こうと思います。 たくさん記事を書くのは苦労の割に、得られたものは少なかった印象で、ここらが潮時だと感じました。 コーディングのアドバイス系の記事は書くのはとても大変 自分の原点とも言えるのが Effective C( で、これはコーディングに役立つ考え方や専門知識が５０程度のアドバイスとして列挙されています。自分もこんな内容を書けたらいい…
Effective C# 6.0/7.0
ジェネリスクとLINQを中心に、 C#プログラムを高速で洗練されたものにする50の方法。 スコット・メイヤー監修によるEffectiveシリーズ待望のC#第3版。 C#を使った開発時に、躓きがちな問題点、 ・高速化 ・効率化 ・可読性の向上 ・メンテナンス性の向上 ・最新機能を盛り込みつつ、後方互換も取らなければならない ・API設計指針 などの解決策を、豊富な実例とともに詳解しています。 単なるサンプルコードの提示だけに留まらず、 「どう違うのか」「なぜそうするのか」「これによって何が得られるのか」を実例による検証とともに解説しています。 ［著者について］ Bil...
DDPMの学習方法
DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）の学習方法を3つの特徴で理解する この記事について 書籍「拡散モデル データ生成技術の数理( Learning ❺ ―生成モデル編( 1. DDPMの概要 1.1 DDPMとは
拡散モデル
テキストに対応する画像を生成するーー従来は困難であった高次元のデータを創り出す生成モデルの技術が注目されている。現在、最高の性能を発揮し、画像・動画・音声・化合物の生成など、多様な応用が期待されているのが拡散モデルである。その数理の心から課題までを世界に先駆けて解説し、理論のさらなる発展を追究する。
ゼロから作るDeep Learning 5
人気シリーズの第5弾。生成モデルの今を実装する！ 人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にありますーーゼロから作る、数式に挑む。
プロンプトエンジニアリング超入門 – プロンプトエンジニアリングは本当に死んだのか？
はじめに 2025年現在、生成AIは高度な文脈理解を備え、簡潔なプロンプトでも適切な応答を生成できるようになっています。また、AIの自己学習機能が向上し、ユーザーが細かく指示を出さなくても、適切な応答を得られるケースが増えています。そのような状況の中で、以下のような記事を目にする機会も増えました。 「Prompt Engineering is Dead（プロンプトエンジニアリングは死んだ）」 確か…
生成AIのプロンプトエンジニアリング
モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく！ 生成AIの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。GPT-3以降の知見をもとに、LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。基本原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成AIのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を網羅的に扱っています。モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく、エンジニア必携の一冊。
【読書感想】プロになるためのWeb技術入門
書籍タイトル：プロになるためのWeb技術入門 読む時間：14:33 はじめに Webエンジニアとして5年間開発に携わってきた中で、「わからないことがあればググればなんとかなる」と思っていたし、「Udemyがあればテキストなんていらない」と感じていた時期もありました。 でも実際には、「調べて終わり（そして忘れる）」ということが多く、系統立てて理解できていなかったり、細かい部分まで理解が追いついていな…
［改訂新版］プロになるためのWeb技術入門
なぜWebシステムをうまく作ることができないのか？--本書は2010年に初版が発行されました。Webに携わるエンジニアだけでなく、Webマーケティング担当者にいたるまでWebの仕組みを根本から理解するための技術書として多くの方々に利用されました。それから10数年の月日が流れ、本書の特徴である技術の根本をていねいに解説するスタイルはそのままにアップデートを図りました。最新のWeb技術を取り入れて全面改訂です。さらに技術を学ぶ上でのさまざまな悩みを解消し、エンジニアとして成長していく手がかりをふんだんに盛り込みました。もちろんサンプルアプリケーションプログラムを試しながら理解を深めていく工夫...
データサイエンティストが知っておきたい！データエンジニアリング入門書５選
はじめに 筆者は、新卒でデータサイエンス関係の仕事に３年半携わったのち、２社目の現職でデータエンジニアリングに初めて触れ、本格的に取り組んでおります。 データエンジニアリングはデータサイエンスとは全く別世界で、周りが何を言っているか？さっぱりわからない時期がありました。 またデータアナリストロールでの入社だったことから、本業のデータ分析に加えデータエンジニアリングも並行して学習しないといけず、かな…
実践的データ基盤への処方箋〜 ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ
データ整備／データ基盤システムの構築／データ分析組織立ち上げのプロがすぐ効くノウハウを教えます！ 「会社内でバラバラになっているデータを集めたが、これから何をしていいか分からない」 「最新技術を利用してデータ基盤をつくったがニーズがなかった」 「頻繁に障害が発生するデータ収集に対応してきたが、そのデータは誰にも利用されていなかった」 「データの意味が分からず、データの意味の聞き込み調査で1日が終わった」 データを活用してビジネス価値を創出したいと考える企業は増えています。そのために、とりあえずデータを集めて、データレイク、データウェアハウス、BIツールなどのソフトウェアを導入したので...
改訂新版 Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門
2021年2月に刊行した「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門」の改訂版です。改訂版の刊行までにデータ基盤に求められる要件は変化し、本書ではその間に進化を続けたGoogle Cloudの各サービスの情報をまとめています。 ー Google Cloudの新サービスの反映：Dataform、Dataplex、BigLake、Datastream、Vertex AI、Geminiなど ー 各種Google Cloudの新機能のアーキテクチャへの反映：BigQuery、Dataflow、Pub/Sub、Cloud Coposer、Lookerなど また非常に広い概...
実践的データモデリング入門
本書は、データベースを中心とした業務システムの開発で必須となる「データモデリング」の解説書である。対象となる業務をＥＲ（Ｅｎｔｉｔｙ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）図で表現するための「トップダウンアプローチ」や「ボトムアップアプローチ」を説明し、最終的にテーブルに実装するまでを具体的に提示している。さらに、単なる理論の解説を超え、データ項目のネーミングやデータモデルの見直しなど、実践的手法を盛り込んだ。モデリングを中心とした質の高いシステム開発を目指す方のために最適な一冊。
改訂新版［エンジニアのための］データ分析基盤入門＜基本編＞ データ活用を促進する！ プラットフォーム＆データ品質の考え方
システムとデータの両面にスポットを当て、データ分析基盤の整備/運用/活用の指針をまとめた入門書。 データ分析の中心にある「データ分析基盤」を取り巻く環境は、大きく変わりました。機械学習/ディープラーニング、マーケティング、需給予測、不正検知を筆頭にデータ利用が多角化し、データ分析基盤に求められる役割も多様化が進んでいます。 本書では、データ分析基盤の「今」に焦点を合わせ、基本用語の整理から歴史、クラウドをはじめとしたインフラ、主要な技術スタック、システムモデル、データドリブンのための可視化＆測定術まで徹底解説。 合わせて、長期視点に立ったユーザー中心の運用に欠かせない「セルフサービス」「...
DX時代のデータマネジメント大全 DX、データドリブン経営、データ利活用から理解する
なぜＤＸが進まないのか、その理由と対策がわかる。外資系コンサルが体系的に解き明かす。ＤＸはシステムを入れて終わりではなく、継続的なものでなければなりません。いくら投資しても継続的に運用できなければ、その効果は得られません。そのためには、まずＤＸにおける自社の現在地を認識し、設定したゴールまでの道筋を作る必要があります。本書は、そのために必要なデータマネジメントの知識を体系的にまとめた入門書です。ＤＸにおけるデータドリブン経営の本質、データの利活用、そしてデータマネジメントの戦略からアーキテクチャ、品質管理、セキュリティといった構成要素まで、データマネジメントの全体像がつかめます。難しい専...