本書はPythonプログラミングを通してデータサイエンスの基本知識を「ゼロから学ぶ」ことができる入門書です。読者は架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。第1版の発刊から5年。その間、データサイエンスへの注目はますます高まり、Pythonはバージョンアップが進み、ライブラリは一層充実しました。このような変化に伴い、内容を全面的にアップデート。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理、ネットワーク分析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduce、データ倫理まで、データサイエンスに必要な幅広い知識をカバーします。 正誤表 ここで紹

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。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 1章　イントロダクション 2章　TypeScript：全体像 2.1　コンパイラー 2.2　型システム 2.2.1　TypeScript対JavaScript 2.3　コードエディターのセットアップ 2.3.1　tsconfig.json 2.3.2　tslint.json 2.4　index.ts 2.5　練習問題 3章　型について

さまざまな分野で威力を発揮するPythonは、ファイナンスの分野でも重要なテクノロジーとして急成長を遂げています。本書は、Pythonを使った金融工学の初歩的な基本事項からアルゴリズム取引やデリバティブ分析までカバーし、必要なプログラミング、機械学習や深層学習を利用したデータ分析、統計などについて、数理と実用面から詳しく解説します。「データ駆動型アプローチ」と「AIファーストファイナンス」を軸に、これからのファイナンスに必要な戦略と実践力を体得できることを目的とします。 目次 日本語版まえがき まえがき 第1部　 Pythonとファイナンス 1章　なぜファイナンスにPythonを使うのか 1.1　プログラミング言語Python 1.1.1　Pythonの大まかな歴史 1.1.2　Pythonエコシステム 1.1.3　Pythonのユーザ層 1.1.4　科学スタック 1.2　ファイナンスにお

今日では多くのWebサービスがRESTアーキテクチャスタイルで実装されています。RESTは2000年にフィールディングの論文で提唱された後に爆発的に普及し洗練されてきました。一方で、本書で紹介するGraphQLは2015年にFacebookによって公開されたRESTとは異なるアプローチのアーキテクチャです。GraphQLの最大の特徴はクエリ言語を用いてデータを操作する点です。クエリ言語の表現力の高さによりクライアントは本当に必要なリクエストを送ることができます。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します。認証やファイルアップロードといった実践的なトピックまで踏み込んだGraphQLの実用的な入門書です。 関連ファイル サンプルコード 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

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スペリエンスを提供するプロへと成長させてくれる一冊です。 ●翻訳者による「日本語版のサポートページ」。 ●日本語版独自の8つの追加ルールが収録された「訳者あとがき」のPDF（6MB）。 というわけで、この長すぎる「訳者あとがき」では、原著者があげなかっ