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Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 『Python Data Science Handbook, Second Edition』への称賛 訳者まえがき はじめに Ⅰ部　Jupyter：Pythonより優れたPython 1章　IPython、Jupyter入門 1.1　IPythonシェルの起動

ソフトウェア品質をプロセスの早い段階から計測し、アーキテクチャの負債や技術的負債の蓄積を検知できるようにしておくことは、ソフトウェアの成功にとって重要です。ソフトウェアアーキテクチャに関するメトリクスを適切に導入できれば、パフォーマンスなどのリスクを軽減し、問題に対処するコストを抑えられます。 本書は、経験豊かな10人のソフトウェアアーキテクトたちが、知っておくべきメトリクスについて、貴重な経験やケーススタディと共に紹介します。 アーキテクチャが目標にどれだけ合致しているかの計測、追跡すべき適切なメトリクスの選択、可観測性/テスト容易性/デプロイ可能性を向上させる方法、アーキテクチャに対する取り組みの優先順位付け、学びに満ちた適切なダッシュボードの構築を解説します。 はじめに 1章　解き放たれた4つのキーメトリクス1.1定義と計測 1.2　メンタルモデルのリファクタリング 1.2.1　最初

時下益々ご清栄のこととお慶び申し上げます。平素より弊社電子書籍をご愛読いただき篤く御礼申し上げます。 弊社では、このたび 令和6年1月10日 より現行弊社ウェブサイトで販売している電子書籍（EBook）の価格を書籍の価格と同額にすることといたしました。 今回、弊社としてこのような判断に至った経緯としては、2008年12月に弊社 Ebook Store を開設した当時、まだ黎明期であった電子書籍の市場を開拓する上で定価の2割引きでの販売を始めました。 それ以降、これまでにDRM Free化、再ダウンロード機能の追加、そしてコロナ禍以降の出版メディア及びコンテンツビジネスを取り巻く環境が変化している中、その間も従来の価格を維持してまいりましたが、昨今の市場環境を鑑み「弊社オライリー・ジャパンのコンテンツ」の価値に見合った形で、書籍、電子書籍の形にかかわらず、同一の価格とする判断に至りました。

Rustは速度や安全性、並行性に優れたプログラミング言語で、ゲームエンジン、オペレーティングシステム、ブラウザなど、さまざまな分野で使われています。Rustは学習が難しい言語だと言われていますが、本書では小さなコマンドラインツールを多数書くことを通して、Rustの機能やテスト方法を素早く学ぶことができます。各章では、Rustの重要な概念を取り上げ、関連するコマンドラインツールを作成しながら学習を進めていきます。Rustの初心者から経験者まで、実際にプログラムを書きながらスキルを向上させたい人に最適な一冊です。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 1章　イントロダクション 1.1　Hello, world! 1.2　Rustプロジェクトのディレクトリ構成 1.3　Cargoを使ったプロジェクトの作成と実行 1.4　統合テストの書き方と実行方法 1.4.1　プロジェクトに依存関係を追加する 1.

本書には、バックアップ、アーカイブ、リストア、リトリーブ、それらを行う上で用いられる手法、ソフトウェア、サービス、バックアップとアーカイブを保存する際に使用されるハードウェアなど、データ保護に関して必要な知識が全て詰まっています。この20年間に現れた新技術についても触れ、従来のバックアップから最新のIT技術までそれぞれの良い点と悪い点を理解することができます。「バックアップとアーカイブの違い」「テープがあるべき場所」「Microsoft 365やSalesforceのようなSaaS製品をバックアップすべきか」といったバックアップ業界で議論される多くのテーマにも決着をつけています。データ保護に関する決定を下すための重要な基本概念を学べる1冊です。 訳者まえがき 序文 はじめに 1章　データへのリスク：我々はなぜバックアップするのか 1.1　人災 1.1.1　事故 1.1.2　悪いコード 1.

いかに高度な機械学習モデルがあったとしても、その性能を左右するのは入力データが優れているかどうかです。時代とともに扱うモデルが進化したとしても、優れた入力データを構築するための特徴量エンジニアリングは常に必要な技術であり、どのような時代においても学ぶ価値があります。 本書は、一般的な特徴量エンジニアリングの手法を概説するとともに、それらの手法をいつどのように使うかについて考えるためのフレームワークを提供します。序盤の章では特徴量エンジニアリングの基本概念や基礎知識を学び、後続章では5つの実践的なケーススタディを通じて特徴量エンジニアリングの具体的手法を詳しく解説します。COVID-19の診断や再犯率のモデリングなど、実社会での活用を想定した実例を通して、自然言語処理やコンピュータービジョン、時系列分析など、さまざまな機械学習ジャンルにおけるパフォーマンス向上のためのヒントが得られます。本書

eBPFは、ネットワーク、セキュリティ、オブザーバビリティなど、さまざまなインフラ関連の分野のプラットフォームとして利用が広がりつつある、近年最も注目されている技術の1つです。本書ではカーネルの機能を拡張する方法として注目度の高いeBPFについて、どんな技術であるか、何ができるかを概観することができます。基本的なeBPFプログラムの書き方を紹介するとともに、仕組みも理解できるようになっています。 訳者まえがき まえがき 1章　eBPFとは何か？ なぜ、重要なのか？ 1.1　eBPFのルーツ：Berkeley Packet Filter 1.2　BPFからeBPFへ 1.3　本番環境に向けてのeBPFの進化 1.4　名前付けは難しい 1.5　Linuxカーネル 1.6　カーネルへの新機能の追加 1.7　カーネルモジュール 1.8　eBPFプログラムの動的ロード 1.9　高性能なeBPFプログ

Linuxスキルをレベルアップする実用的な実践書。本書では、コマンドを組み合わせて複雑なコマンドを作成することで、手動で行われているタスクを自動化するための方法を学びます。具体的には、パスワードの管理、大量のテストファイルの生成、テキストファイルを変換してデータベースのように扱う方法など、現実的なビジネスの問題を解決する方法を明らかにします。単なるテクニックではなく、背後で何が行われているかについても学べるので、Linuxのシェルに対する理解が深まります。それと同時に、Linuxコマンドに関するさらに上級レベルの知識とテクニックが身につきます。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 第I部　主要な概念 1章　コマンドの組み合わせ 1.1　入力、出力、パイプ 1.2　コマンドラインに取り掛かるための6個のコマンド 1.2.1　コマンド① wc 1.2.2　コマンド② head 1.2.3　コマ

メモリフォレンジックは、揮発性情報であるメモリ上のデータを解析し、コンピュータ上でどのようなプログラムが動作し、どのような相手と通信していたかなどの情報を得ることで、不正行為やセキュリティインシデントの証拠を収集するための技術です。本書ではメモリフォレンジックの概念から始まり、オープンソースのツールVolatilityを使った高度なマルウェア解析の手法といった実践的なテクニックを学びます。マルウェアによる事故や複雑な標的型攻撃を調査し対応する技術が身に付くよう、実際の事故から得られたメモリイメージを用いています。本書を通して独自にメモリダンプを作成し、ユーザのアクティビティを調べ、ファイルレスおよびメモリベースのマルウェアの痕跡を検出するスキルを習得することができます。 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部　メモリフォレンジックの基礎 1章　メモリフォレンジックの意義 1.1　メモリフォレンジッ

TOPICS System/Network 発行年月日 2023年11月21日 発売予定 PRINT LENGTH 472 （予定） ISBN 978-4-8144-0052-2 原書 Terraform: Up & Running, 3rd Edition FORMAT Print PDF EPUB 本書は、Terraformのシンプルな宣言的表現によって、コマンド操作で、インフラをデプロイし管理する方法を豊富なサンプルコードを使って解説します。 Terraformがインフラの状態をどのように管理し、ファイルのレイアウト、分離、ロックにどのように影響するかを学びます。またTerraformを使ったサーバクラスタやロードバランサ、データベースのデプロイ、Terraformモジュールでの再利用可能なインフラの作成、ゼロダウンタイムデプロイを実現するための高度なTerraformの文法を解説し

Rustでは並行性を持つプログラムを安全に記述することができます。本書はその並行プログラムの基盤となる、アトミック操作とロックの仕組みについての理解を深め、より安全で効率の良いコードを書くための指南書です。難解だと思われがちなアトミック処理、ロック、メモリオーダリングのような低レイヤを詳細に理解し、アーキテクチャやOSによる相違を知ることで、安全で高性能な並行処理プログラムを実装できるようになります。Rustユーザはもちろん非ユーザにとっても低レイヤプログラミングの優れたリソースとなる一冊です。 序文 まえがき 1章　Rust並行性の基本 1.1　Rustのスレッド 1.2　スコープ付きスレッド 1.3　所有権の共有と参照カウント 1.3.1　static 1.3.2　リーク 1.3.3　参照カウント 1.4　借用とデータ競合 1.5　内部可変性 1.5.1　Cell 1.5.2　RefC

独学、手探りで、“雑に”電子工作を続けてきた3人の“先輩”による電子工作実践書。「完成度は低くてもまずは完成させること」を目標に、作りたいものがあるけど入門書の内容だけでは作れないという初心者や、何を作ったらよいのか思いつかない人を対象とし、最低限の技術を身につける方法、雑に使える電子部品など、限界まで敷居の低いノウハウを紹介。1つの技術で数多くの作品を作る方法、「そのうちやろう」問題への立ち向かい方など、アイデアを生み出し、そのアイデアを完成まで導くマインドセットも紹介します。「雑な作品作りでも大丈夫！」という平和な心で、電子工作、ものづくりの初心者を応援します。 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、すでに修正が施されている場合がありますので、

本書は、ソフトウェアを設計する上で大切な39のガイドラインを提示し、広く認知されている重要な設計原則の真意を解説し、テスト／保守／拡張／再利用に優れたソフトウェアアーキテクチャを示します。長年にわたりその価値を実証して来た古典的デザインパターンを応用／発展させ、さらにその後に生まれた新しいデザインパターンとともに、Modern C++での活用方法を解説します。 まえがき 本書の動機 本書の内容 ソフトウェア設計 Modern C++ デザインパターン 想定する読者 本書の構成 本書が用いる表記 サンプルコードの利用 オライリー学習プラットフォーム 連絡先 謝辞 1章　ソフトウェア設計の技 ガイドライン1：ソフトウェア設計の重要性を理解する 言語機能をソフトウェア設計とは捉えない ソフトウェア設計：依存関係管理と抽象化の技 ソフトウェア開発の3レベル 言語機能ばかりを注視しない ソフトウェア

細胞、ミトコンドリア、DNAの複製・転写、ニューロン、金属結晶など、さまざまな「かがく」にまつわる題材を料理として再現するユニークな料理の本。細胞は太巻き寿司に、ミトコンドリアはとんかつに、血液と免疫細胞はあんみつに、そしてニューロンがいかつくね串になるなど、驚くような20の料理のレシピを紹介、実際につくって食べることが可能です。それぞれのメニューには「かがくの解説」も掲載。科学の基本的な原理を伝える強力な“道具”としての新しい料理の楽しみ方を伝えます。本文オールカラー。 はじめに No.01　動物細胞と植物細胞 × 極太巻き寿司 No.02　核 × クリスピー最中アイスクリーム No.03　ミトコンドリア × チーズインとんかつ No.04　葉緑体 × ベジタブルピタ No.05　ゴルジ体 × 三段オムライス No.06　生体膜 × 野菜たっぷりキーマカレー No.07　体細胞分裂 ×

地理空間データ分析は、地図や道路などのオープンな情報を分析することで、渋滞予測やナビゲーションなどの有用な情報を得る強力な手段です。さらに、衛星に搭載された各種のセンサーによる画像や国勢調査の情報などを組み合わせることにより、森林破壊や人種差別問題などの社会的課題に対する知見を得る「ロケーションインテリジェンス」として活用することができます。本書は、地理空間データ分析に必要な基本的な知識―GIS、データの種類、空間統計学、可視化技術などを紹介し、公開データとJupyter Notebookで提供されているさまざまな社会課題に関するサンプルコードと解説、QGISなどのオープンなツールを利用して実践的に理解を深めることができる一冊です。 はじめに 1章　地理空間データ分析入門 1.1　データの民主化 1.2　データに関する質問 1.3　空間データサイエンスの概念 1.3.1　地図の投影法 1.

本書は、ポートスキャンを用いて攻撃者がネットワークを経由してどのように攻撃してくるのかを具体的な手法を交えて学び、攻撃手法を知ることでセキュリティレベルの向上を目指す書籍です。Scapyを用いてポートスキャナを自作し、ポートスキャンの仕組みや動作原理をしっかりと学びます。そのあとで、脆弱性診断やペネトレーションテストに不可欠なNmap、Nessus、Metasploit Frameworkなどのツールについて解説します。ハンズオンで学習を進めながら徐々にステップアップしていける構成となっています。攻撃者側の思考プロセスを理解し、対策を強化しましょう。付録ではペンテスターのキャリア形成、関係の築き方などにも触れ、著者の豊富な経験からのアドバイスを紹介しています。 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

ビジネスとしての機械学習システムの設計や運用についての解説書。本書では、機械学習の最前線で活躍する著者の豊富な経験と知識に基づき、エンド・ツー・エンドの機械学習システムを設計・構築するための基本原則を明らかにします。訓練データの処理方法、特徴の使い方、モデルを再訓練する頻度、監視すべき項目……このような設計上の決定がシステム全体の目的達成にどのように寄与するのかを、実際のケーススタディを通じて理解します。機械学習プロジェクトを成功に導く上で必要な信頼性、拡張性、保守性、およびビジネス要件の変化への適応性を備えた機械学習システムを設計する包括的なアプローチを本書で学ぶことができます。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 1章　機械学習システムの概要 1.1　機械学習を使うとき 1.1.1　機械学習のユースケース 1.2　機械学習システムの理解 1.2.1　研究分野での機械学習と実現場での機械学

プロダクトマネジメントは、小さなスタートアップから大企業まで、現代の組織にとって重要な役割です。プロダクトマネージャーは、人々が愛する製品を作るとともに、チームに目的と方向性を示して共に働くファシリテーターでもあります。 本書では、プロダクトマネジメントの日々の業務とそれを行う方法を紹介します。プロダクトマネジメントで重要なのはコミュニケーション、組織力、リサーチ、実行の4つのスキルとし、これらを習得する方法を解説します。また、部門を超えた協働とコミュニケーションを促進する方法、ユーザーとの対話やステークホルダーとの協力方法、明確で実行可能な目標設定、チームを結びつけるためのロードマップの使用、限られた時間の優先順位づけなどについても詳述します。 ツールやフレームワーク、ベストプラクティスでは対応できない課題に対処する方法を解説する本書は、プロダクトマネージャー必携の一冊です。 第2版への

ウェブサイトなどで検索を行う際には、多数のドキュメントから検索結果の候補を見つけ出す「マッチング」、その結果を望ましい順序に並べ替える「ランキング」という2つの操作が行なわれています。本書はこのうち「ランキング」の改善に機械学習のアプローチを導入することによって、検索結果の質を高めるプロセスを解説する書籍です。 第Ⅰ部では、機械学習を用いたランキングモデルの導入だけでなく、従来手法での改善、またモデルそのものの改善や各種のテストなど、機械学習システムを導入、運用するプロジェクトの全体を幅広く紹介します。第Ⅱ部ではサンプルのシステムを実際に動作させて、その挙動を体験するハンズオンを行います。巻末の付録では「ベクトル検索と機械学習」について解説しています。 まえがき 第I部　機械学習導入プロジェクト 1章　検索の基本 1.1　検索技術の基本と検索エンジン 1.1.1　検索はどのように使われてい

TOPICS Programming , Game , C/C++ 発行年月日 2023年08月 PRINT LENGTH 452 ISBN 978-4-8144-0041-6 原書 The Rules of Programming FORMAT Print PDF EPUB 全世界で1,000万本に迫る実売数を誇り、日本でも累計実売数100万本を突破（2023年5月時点）した大ヒットゲーム『Ghost of Tsushima (ゴースト・オブ・ツシマ) 』をはじめ、『怪盗スライ・クーパー』などで著名なゲーム制作スタジオ、Sucker Punch Productions（サッカーパンチプロダクションズ）の共同創設者であるChris Zimmermanによる、プログラミングのベストプラクティス集。 全部で21の「ルール」から成り立っており、すべてのプログラマーが知っておくべき本質的な知恵と、

『機械学習システムデザイン ―実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス』 Chip Huyen　著、江川 崇、平山 順一　訳 2023年9月1日発売予定 408ページ ISBN978-4-8144-0040-9 定価4,840円（税込） ビジネスとしての機械学習システムの設計や運用についての解説書。本書では、機械学習の最前線で活躍する著者の豊富な経験と知識に基づき、エンド・ツー・エンドの機械学習システムを設計・構築するための基本原則を明らかにします。訓練データの処理方法、特徴の使い方、モデルを再訓練する頻度、監視すべき項目……このような設計上の決定がシステム全体の目的達成にどのように寄与するのかを、実際のケーススタディを通じて理解します。機械学習プロジェクトを成功に導く上で必要な信頼性、拡張性、保守性、およびビジネス要件の変化への適応性を備えた機械学習システムを設計する包

NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。pandas 2.0に対応した待望の改訂版です。 まえがき 1章　はじめに 1.1　はじめに 1.1.1　どういうデータを扱うのか 1.2　なぜPythonをデータ分析に使うのか 1.2.1　「糊（グルー）」としてのPython 1.2.2　「2つの言語」問題を解決す

今日、私たちはかつてないほどたくさんのプロダクトを作っていますが、その多くは失敗しています。それは作りたいものが完成しないからでなく、間違った製品を作ることに時間やリソースを費やしているからです。 Running Lean（ラニング・リーン）とは、リソースを使い切る前に最初のプランからうまくいくプランへと反復的に移行する体系的なプロセスです。本書では、アイデアをリーンキャンバスに整理するところから、PMF（製品/市場フィット）を達成して、さらに成長を続けるための継続的イノベーションフレームワークを紹介します。さらに、初期のビジネスモデルを形成する効果的なストレステスト、本当の問題を見つけるための課題発見インタビュー、顧客に「あったらいいな」ではなく「欲しい」と思わせる製品構築プロセスについて解説します。 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