これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ

Inkitt（インキット）はアマチュア作家が小説を投稿、公開できる無料プラットフォームを提供するスタートアップだ。同社はInkittに掲載された小説の「読者による読まれ方」をアルゴリズム分析し、「ヒットセラーになりそうな」小説を選択、別に運営する有料アプリ「Galatea（ガラテア）」で正式に公開するというシステムに乗せて刊行物を次々に世に問うている。また、ストーリー展開のABテストをして読者の反応をみる、といったAI編集機能も実装している。 「ハリー・ポッター」の刊行、出版社13社が断った つまりInkittは、読まれる小説の卵のデータを「読者から」収集、データ解析、選別したのち、有償で販売する、という、古い出版業界の度肝を抜くような新規のビジネスモデルで大成功している出版社なのだ。 同社のコミュニティにはこれまでに少なくとも、700万人の読者と30万人の作家が参加している。また、コロナ

評価指標の重要性 データ分析失敗事例集という書籍を読んで「評価指標って大事だな（小学生並みの感想）」と思ったので、個人的な覚え書きとしてメモ。 データ分析失敗事例集に加えて、ほぼ積読状態だった評価指標入門から、ポイントをまとめます。 評価指標とは何か？どうやって決めるか？ 一番大事な話として、そもそも（この記事では特に機械学習分野での）「評価指標とは何か？」「どうやって決めるか？」という大問題がありますが、私が語るのは恐れ多いので、本記事では省略します。 一番難しくて、重要だからこそ、簡単に説明できないのでこの記事を読んであらためて気になったら、最初に紹介したような本を読んでみると良いかもしれません。 評価指標の分類 機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」と大きく3つに分けられるという話を聞いたことがある人は多いかもしれません。そのうち代表的な「教師あり学習」をさらに大きく

はじめに 2023/08/03発売の「データ分析失敗事例集 ―失敗から学び、成功を手にする―」を知り合いのご厚意により頂いたので、読んでみたところ非常に面白かったので、感想をブログにまとめようと思います。 www.kyoritsu-pub.co.jp 全編通していい意味で社会性フィルターが外れていて、これを出版することは非常な苦労があったと察します。著者に敬意を評して、本ブログでも特に配慮などはせずに感想を書いていこうと思います。(何か問題があったらコメント欄で教えてください。コメントは公開前に自分にメールが来るようになってます。) 本書の概要 本書ではデータ分析の失敗談を短編小説のように楽しむことができる。 技術的な話はあまりないが、一部の専門用語については基本的な理解があると読みやすい。 例えば、BERT, 傾向スコア, Redshift, Tydyverseと聞いて、どういうものでど

はじめに みなさん、プロンプトエンジニアという職業をご存知ですか？👀 ChatGPTを台頭に生成AIが流行してから出来たエンジニアの一種です。 有名な求人サイトでも、『プロンプトエンジニア』と検索すると検索が引っかかるぐらい今の時代に求められている職業です。 ネットでは年収4000万越えのプロンプトエンジニアがいると話題になりました。 今回の記事では、『プロンプトエンジニアになりたい人向け入門書』をまとめました！ プロンプトエンジニアになりたい プロンプトの精度を上げて、生成AIを有効活用したい こんな方には特におすすめしたい記事ですので、是非最後までご覧ください👍🏻 KindleUnlimited 今回紹介する技術書は全て無料で読むことが出来ます KindleUnlimitedを使うことで、これから紹介する本以外にも沢山の技術書を無料で何冊でも読むことが可能です🙌 200万冊以上

つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。

2023年で創業114年を迎える老舗書店「有隣堂」のYouTubeチャンネルが人気だ。開設3年で登録者は24.2万人（23年7月5日時点）。発信を通じてファンを獲得し、動画に出演した書店員に会うためにファンが店頭を訪れるほどだ。「日経クロストレンドFORUM 2023」では、YouTubeやSNSを通じてファンと濃くつながる秘訣を、担当者が本音で語る。オリジナルキャラクターで、同チャンネルMCの「R.B.ブッコロー」も登壇！ オリジナルキャラクターで、有隣堂YouTubeチャンネルMCの「R.B.ブッコロー」（左）。オリジナルグッズを販売した際は、開店前から行列ができるほど（右）

●価格：2420円（税込）●ISBN：9784296201662●発行日：2023年03月06日●著者名：木田浩理、石原一志、佐藤祐規、神山貴弘、山田紘史、伊藤豪 著●発行元：日経BP●ページ数：288ページ●判型：A5 データ分析組織をつくった企業も、「なかなかビジネス成果につながらない」と悩んでいます。データ分析者とビジネス担当者がかみ合わず、一方は「なぜ分析結果を活用しないのか」と思い、もう一方は「そんなことは分かっている。分析してほしいことはそうではない」と思っているのです。このままでは、企業のデータ活用など進むはずがありません。 では、どうすればいいのでしょうか。その答えが本書のタイトルにある「ビジネストランスレーター」なのです。データ分析者とビジネス現場の間に立ち、ビジネス現場が抱えている課題を整理してデータ分析者に渡したり、逆に、データ分析者が出した分析結果をビジネス現場が正

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出

紀伊國屋書店は2月15日、「紀伊國屋書店バーチャル新宿本店」をオープンした。同社では2019年から新宿本店が入る紀伊國屋ビルディングの耐震補強工事を含むリニューアル工事を行い、23年1月に「未来志向の原点回帰」をコンセプトに新宿本店を全館リニューアルオープンした。「紀伊國屋書店バーチャル新宿本店」は27年1月の創業100周年に向けた取り組みで、2月15日は新宿本店2階フロアのバーチャル空間が先行公開された。 「紀伊國屋書店バーチャル新宿本店」内では、かつて創業者・田辺茂一氏が作家や文化人のために創った会員制の「サロン」を再生し新設した「BOOK SALON」なども体験できる。 出版社各社や新宿本店スタッフによるブックフェアが開催され、著者、編集者インタビューなどの動画も公開している。展示商品はバーチャル空間と直結した紀伊國屋書店Webストアで購入が可能だ。

昨今、大規模な言語モデルは企業がさまざまなサービスを提供する際に広く利用されつつある。既に幾つかの企業がこの技術を利用してデータ分析や自社サービスの提供を開始している。 「Microsoft Azure」（以下、Azure）は大規模なスケールアウトが可能なグローバルなパブリッククラウドであり、AI（人工知能）ソリューションを提供する企業がプラットフォームとして活用するケースも多い。Microsoftとしてもこれを活用して自社サービスやプロダクトにAI技術を取り込んでいる。 今回、MicrosoftがAzure OpenAI Serviceの一般提供を開始したことで、ChatGPTの言語モデル「GPT-3.5」やコード生成AI「Codex」、画像生成AI「DALL·E 2」といった最近話題のAIモデルへのアクセスを申請すれば、Azureでこれらを利用したアプリケーションが開発できるようになっ

「最近よく目にするが、それが何なのかはよく分からない」「流行っているようなので使い始めてみたものの使い方がイマイチよく分からない」という技術はないだろうか。技術と言っても、ここでは、最新のテクノロジー、アプリケーション、サービス、ビジネススキルと、幅広いものを指している。今回は、そのような、今こそチェックしておきたい技術について、すぐに分かる5冊を紹介する。 「メタバースでできる100のこと」 「メタバース」というものを、CMでも見かけるし我が社でもやっているようだ、という人は多いだろう。しかし、メタバースが何なのか、何ができるのかについて、すぐに説明できる人はまだ少ない。本書なら、そのような疑問にすぐに答えてくれる。 本書では、メタバースの実際がよく分かる。豊富な事例がページ狭しと紹介されており、メタバースを利用して行われていることや、起きている現象について、様々な分野から知ることができ

●価格：3960円（税込み）●ISBN：9784296112524●発行日：2022年10月17日●著者名：中 寛之 著●発行元：日経BP●ページ数：400ページ●判型：A5 国内では主にITインフラの運用管理ノウハウのフレームワーク／技術者資格として知られてきた「ITIL （IT Infrastructure Library）」。最新バージョンの「ITIL 4」は（以下、ITIL4）は新たなコンセプトの下、DX（デジタルトランスフォーメーション）に求められる要素を盛り込んで生まれ変わりました。DX現場の悩みを解決するフレームワークとして注目を集めており、既に導入を始めた企業も出てきています。 『ITIL 4の基本 図解と実践』（中寛之著）と『ITIL 4ファンデーション試験対策』（武山祐著）は、ITILの知的財産を管理している英PeopleCert／AXELOSの公認を受けた初のITIL

「買わない人＝未顧客」を理解する初めての教科書『“未”顧客理解 なぜ、「買ってくれる人＝顧客」しか見ないのか？』（2022年6月、日経BP発行）。経験豊富なマーケティングサイエンティストであるコレクシアの芹澤連氏が様々なエビデンスに基づいた未顧客理解の原理原則と、日々のマーケティング実務で実践できるフレームワークを、マンガと図表で詳しく解説した書籍です。本連載では「未顧客理解」のエッセンスをお届けします。（技術プロダクツユニットクロスメディア編集部） あなたが何か商売をしているとして、「商品を買う人」と「商品を買わない人」、どちらの話に耳を傾けますか。普通は「買う人」、つまり顧客の声を聞き、顧客のデータを分析すると思います。「買わない人のことを考えよう、買わない人を分析しよう」という商売人はあまりいません。 なぜ「買ってくれる人＝顧客」しか見ないのか？ 売り上げは「顧客数×購買頻度×平均単

(Image by ElasticComputeFarm from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、相変わらず続くCOVID-19の影響*1でデータ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ったままにつき、例年とほぼ同じラインナップになっている点、予めご容赦いただければと思います。 初級向け5冊 総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論 ウェブ最適化 ベイズ統計 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 SQL コメントなど 初級向け5冊 初級向け書籍リストはあまり出入りがないのが通例ですが、今回も微妙に入れ替わりがあります。 総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×

2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス

『機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決』 Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn　著、鷲崎 弘宜、竹内 広宜、名取 直毅、吉岡 信和　訳 2021年10月19日発売予定 408ページ（予定） ISBN978-4-87311-956-4 定価4,180円（税込） 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、柔軟性、持続性、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。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のリファレンスとしても有用な内容となっています。Google Cloudのデータ分析&AI部門トップとして