Pythonはシンプルな構文で読みやすいプログラミング言語ですが、コードをロバストにする機能も備わっています。本書では、Python 3.5から導入された型ヒントを使って、ロバストなPythonコードを記述する方法にアプローチします。全4部構成のうち、Ⅰ部とⅡ部ではPythonにおける型ヒントの位置づけや組み込み型について基本的な事柄をしっかりおさえ、ユーザ定義型を使う方法、部分型、プロトコル、pydanticによる実行時型チェックなど、Pythonの型システムを最大限に活用する方法を詳しく説明します。Ⅲ部は依存関係や設計手法について、Ⅳ部はセーフティネットとして高度なテスト手法を扱います。本書の内容を理解すれば、クリーンで保守しやすいPythonコードが書けるようになります。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の

一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 訳者まえがき まえがき 第I部　Pythonプログラミングの基礎 1章　Pythonの基本 1.1　

Keycloakは、シングルページアプリケーション（SPA）、モバイルアプリケーション、REST APIなどのモダンなアプリケーションに焦点を当てた、オープンソースのIdentity and Access Management（IAM）ツールです。 小規模なウェブサイトから、数百万人のユーザーを抱える大企業まで、さまざまなシナリオの本番環境で使用されています。 本書は、開発コミュニティーのプロジェクトリーダーとコアディベロッパーが著した、Keycloakの包括的な解説書です。インストール方法から、管理コンソールやアカウントコンソールの使い方、本番環境での使用に備えた設定方法、ユーザーの管理、トークンとセッションの管理、SPIによるカスタマイズまでを詳しく解説しています。さらに、アプリケーションのセキュリティーを保護する方法や、OAuth 2.0とOpenID Connect（OIDC）を理

情報化時代が到来し、日常で意思決定をする回数と選択肢の数が急増したことで、推薦システムの需要が高まっています。そのため、昨今では多くのウェブサービスへ新たに推薦システムの導入が検討されることも増えました。本書では、推薦システムの概要から、UI/UX、アルゴリズム、実システムへの組み込み、評価まで紹介し、適切な推薦システムの実装ができるようになります。「実際の仕事に活かす」ことを目的に、著者たちが実務で経験した推薦システムの成功事例や失敗事例を交えながら、実サービスに推薦システムを組み込むという観点を重視した入門的な内容です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版

上層部がDevOpsに理解のない組織で働き、組織構造を変える権限を持っていない開発者であっても、チームにDevOpsを導入するための現実的な方法を紹介します。 重厚な承認プロセス、可視化されていない運用、プロセスの最後でのみ行われるソフトウェアテスト、ノイズだらけのアラート、インシデントから学習しない習慣、時間外のデプロイ、情報のため込みなどを取り上げ、ソフトウェアシステムの開発運用が滞るチームや組織に共通してみられる陥りがちな状況や犯しがちな間違いをアンチパターンとして紹介します。そして管理職やマネージャでなく、エンジニアが実行し、繰り返すことで改善できる具体的な行動を解説します。 組織で必要とされる変化を、エンジニアが行動することで実現する本書は、ソフトウェアシステムをよりよく開発運用したいエンジニア必携の一冊です。 目　次 序文 本書について 1章　DevOpsを構成するもの 1.1

『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイするために、どのような選択肢があるのかを提示します。本書で利用したサンプルコードはGitHubから利用可能です。 まえがき 1章　Pythonとアルゴリズムトレード 1.1　Pythonによるファイナンス 1.1.1　Pythonと擬似コード 1.1.2　NumPyとベクトル化 1.1.3　p

ソフトウェアアーキテクチャとは、ソフトウェアシステムの成功に欠かせない重要な土台です。そのためソフトウェア開発者には、効果的なアーキテクチャを実現するスキルが求められます。本書は、そうした効果的なアーキテクチャを設計、構築、維持するアーキテクトになるために必要なスキルや知識を、現代的な視点から整理して包括的に解説する書籍です。 ソフトウェアアーキテクチャの定義から、アーキテクトの役割、モジュールや結合、アーキテクチャスタイルといったアーキテクチャ設計の基礎、チームやステークホルダーと効果的にコラボレーションしていくために必要なソフトスキルまで、さまざまなトピックについて実践的な例とともに説明します。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正

Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可視化する方法について解説しています。 著者の西尾さんによる本書の解題[リンク] はじめに 1章　word2vecを使ってみる 書き換えてみよう 2章　コーパスを変えてみる text8 単語に分割する（MeCab） CSVからのコーパス作成 Facebook EPWING Wikipedia PDFからの抜き出し まとめ 3章　word2vecの生まれた理由 文章の表現 4章　word2vecの仕組

自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の実践的な入門書です。「自然言語」とは、英語や日本語など人々が日常のコミュニケーションで使う言語のことで、NLPに基づく技術は、モバイル端末におけるテキストの予測や手書き文字認識、検索エンジンにおける統一されていないテキスト内の情報取得、機械翻訳においてはある言語で書かれたテキストの分析と多言語への変換など、広範囲に活用されるようになってきています。本書では、NLPの理論的な基礎、理論、応用をバランスよく解説。本書の例から学び、実際のプログラムを書き、そして実装することを通して、読者はNLPを始めるための実用的な知識と技術を得られるでしょう。 関連ファイル ダウンロードの場所と使用法 Python による日本語自然言語処理（12章の公開版） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情

自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）の本格的な実践書。過去10年間で起きたブレークスルーにより、NLPは小売、医療、金融、法律など、さまざまな分野での利用が増えてきました。急速に利用が拡大する中で、産業界でNLPを使ったシステムを構築するのに必要な知識を学べる講座や書籍は不足していました。本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 第I部　基礎 1章　自然言語処理入門 1.1　実世界での自然言語処理 1.1.1　NLPのタスク 1.2　言語とは何か 1.2.1　言語の構成要素 1.2.2　自然言語処理の難しさ 1.3　機械学習、ディープラーニング、そして自然言語処理の概要 1

インシデント対応には、様々な専門分野の知識が必要です。優れたインシデント対応担当者は、ログ分析、メモリフォレンジック、ディスクフォレンジック、マルウェア解析、ネットワークセキュリティ監視、スクリプトやコマンドライン技術などに精通している必要があり、様々な分野のトレーニングを継続的に受ける必要があります。 本書は、セキュリティ侵害を試みる攻撃者の活動に対し、日常的に予防・検知・対応を行う実務家によって書かれた、実務家のための書籍です。それぞれの専門分野のエッセンスを凝縮し、読者の環境ですぐに応用できるインシデント対応の効果的な技術を紹介します。侵害や情報漏洩がより速いペースで発生し、これまでとは異なる動的なアプローチを必要とする現代の脅威に合わせた最新技術を解説していきます。インシデント対応の理解を深めたいIT専門家、初めてインシデント対応を学ぶ学生、クイックリファレンスガイドを探しているセ

ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確

Facebookが開発したJavaScriptライブラリ「React」の解説書。2013年にオープンソース化されたReactですが、ここ数年で大きな変更が加えられ、またReactを取り巻くエコシステムも大きく変化しました。本書では実際に動くコンポーネントを作りながら、最新のReactの記法について解説しつつ、最新のツールやライブラリも紹介します。初心者から中上級者まで、Reactの今をすばやく学習することができます。 賞賛の声 まえがき 1章　Reactの世界へようこそ 1.1　本書のねらい 1.2　Reactの過去と未来 1.2.1　第2版の変更点 1.3　環境の構築 1.3.1　GitHubリポジトリ 1.3.2　React Developer Tools 1.3.3　Node.jsのインストール 2章　React学習に必要なJavaScriptの知識 2.1　変数の定義 2.1.1　

Facebookが開発したJavaScriptライブラリ「React」の解説書。本書では、サンプルアプリケーションを用いてReact.jsのすべての側面を解説します。「第I部 基礎」でReactコンポーネントの作成と合成を学び、Reactの基本的な使い方を理解します。「第II部 応用」ではワンランク上のコンポーネント作成について学びます。「第III部 ツール」ではReactと共に使用して堅牢なアプリケーションを実装するためのツールについて学びます。最後の「第IV部 実践」では大規模なアプリケーション開発に必要な知識やWeb以外のユースケースについて解説します。読者はコンポーネントベースの最新のフロントエンド開発についての体系的な知識と技術を身につけることができます。日本語翻訳版の本書ではReactの開発環境の構築手順とAPIリファレンスを巻末付録として収録。 目次 まえがき 第I部　基礎

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』の続編の公開レビューを行います。 レビュー期間は2月28日（水）から4月13日（金）までの1ヶ月半です。 レビューはDropboxのコメント機能を利用して行います。 Dropboxアカウントをお持ちの方はどなたでも参加可能です。 https://www.dropbox.com/sh/ev6a40fbagw2qtz/AABF2zxkvo12H7-b25eYxsBKa?dl=0 いただいた指摘内容は、著者と出版社で相談のうえ取捨選択して原稿へ反映させていただきます。 レビューに貢献していただいた方のお名前（あるいはアカウント名）を、本書の「謝辞」の欄に記載させていただきます。もちろん、記載の有無はレビューアの意思に従います。 なお『ゼロから作るDeep Learning ❷』は、全国の有名書店さんやA

シナリオライター／プランナー／ディレクター必携。歴代の人気ゲーム41作品の事例を通して、ゲームシナリオの企画構成テクニックを学べる実用書。ゲームには、どのようなストーリーが最適か？ ストーリーに分岐を入れるべきか？ どのようなエンディングにするか？ そもそもエンディングは必要か？ といった、ストーリー作りの疑問に答えます。魅力的なキャラクターの作り方、感情移入のさせ方、制作コストの注意点など、「ゲームをおもしろくするシナリオ作り」の秘訣を徹底解説。巻末付録には、北米ゲーマーの本音がわかるアンケート調査データを収録。第一線でシナリオ制作中のプロにとっても、クリエイターのタマゴにとっても、必読の一冊です。 サンプルPDF ● 「前付、1章、4章」（11MB） 賞賛の声 著者について 謝辞 監訳者まえがき 意見と質問 1章　ゲームストーリー、インタラクティブ性、そしてプレイヤーが求めるもの 1.

大規模な成功を収めているテック企業（ユニコーン企業）は、スタートアップで機能していたテクニックをエンタープライズ企業レベルにまでスケールさせる方法を見いだし、日々実践しています。Amazon、Facebook、Googleなどは、何万人もの従業員を抱えているにもかかわらず、スタートアップのように働いています。本書はSpotifyでアジャイルコーチやエンジニアの経験を持つ著者がユニコーン企業のソフトウェアづくりと働き方を解説します。 ミッションによってチームに目的を持たせ、スクワッドに権限を与え、信頼する。カンパニーベットを通じて大規模な取り組みを調整する。このような働き方とそれを実現するための文化のあり方を解説し、複数チームが連携しながら質の高いプロダクトを早くリリースし、迅速に技術革新を行うための方法を学びます。 プロダクトのデリバリーにフォーカスする世界有数のテック企業の事例を紹介する

本書は、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターン（データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、対応性、運用性、説明性、公平性などに関するもの）に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集です。すぐ動かせるコード例とデータセットを豊富に含み、手を動かしながら機械学習を学びたい初心者の実践的な入門書としても、現場のデータサイエンティストやエンジニアのリファレンスとしても有用な内容となっています。著者のGoogle Cloudのデータ分析＆AI部門トップとしての豊富な経験に基づく実用本位の一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書

機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部　適切な機械学習アプローチの特定 1章　製品目標からML の枠組みへ 1.1　何が可能であるかを

計算機による計算とは何か、計算できるものとできないものの境界はどこにあるのか―それを明らかにする計算理論は、計算機科学においてもっとも基本的、かつ重要なものです。本書では、概念の説明や、結果の証明にPythonプログラムを利用する実践的なアプローチにより、計算可能問題と計算不能問題、扱いやすい問題と扱いにくい問題があること、文章では簡単に表現できても計算機には解けない重要な問題が数多くあること、効率よく解ける問題と解けない問題があることなどを、計算理論の礎を築いたアラン・チューリングとリチャード・カープの論文の抜粋とともに解明します。チューリングマシン、有限オートマトン、万能計算、非決定性、チューリング還元、計算量クラス、NP完全性などのトピックをカバーしています。 謝辞 まえがき:教科書として使う方へ 全体像 1章　はじめに:計算できるもの, できないものとは 1.1　扱いやすい問題 1