データ分析の書籍一覧

本書は「モダンなAIアプリを開発する」ことを目標にした解説書です。AIアプリの開発という目的を明確にし、そこへの最短経路でデータ分析を行い、分析結果をモデル化し、Webアプリケーションに組み込むことによって、プロダクトをAIアプリに昇華させるためのチュートリアルです。

【目次】
第1章　AIアプリ開発の進め方を知ろう
1.1　目的から考えよう
1.2　AIアプリ開発のステップを知ろう
第2章　Google Colaboratory で環境を構築しよう
2.1　Google Colaboratoryにアクセスする
2.2　データ保存先としてGoogleドライブを利用する
2.3　Markdown記法を積極的に使おう
第3章　Scikit-learnでモデルを構築しよう
3.1　ワインの美味しさを予測してみよう
3.2　探索的データ解析
3.3　Googleドライブをマウントする
3.4　データ準備
3.5　機械学習用データセット作成
3.6　データ分析
3.7　モデリング
第4章　AdobeXDでアプリのUIを設計しよう
4.1　AIアプリ開発においてUI設計が大切な理由
4.2　機械学習に必要なデータをいかに収集するか
4.3　AdobeXDでアプリのUIを設計しよう
4.4　UI設計の手順
4.5　AdobeXDを使って画面をデザインしよう
第5章　Nuxt.jsでAIアプリのフロントを作ろう
5.1　今回作るアプリ
5.2　Nuxt.jsとは
5.3　実際にプロジェクトを作ってみよう
5.4　アプリの構成をVuetifyで作ろう
5.5　APIに投げるためにVuexを実装しよう
第6章　PythonでAPIを作成しよう
6.1　今回、利用する構成
6.2　簡単なAPIを作ってresponderで動かしてみよう
6.3　プロジェクトの構成
6.4　ハンドラを実装しよう
6.5　DBと連携できるようにしよう
6.6　機械学習のモデルを組み込もう
6.7　クライアントとAPIを連結させてみよう
第7章　AIアプリをデプロイしよう
7.1　今回のデプロイ環境の構成
7.2　ローカル環境をDocker化しよう
7.3　DockerイメージをGoogle Container Registryに登録してみよう
7.4　本番環境をKubernetes・GKE・CloudSQLで作成しよう
7.5　ドメインの設定をしよう
7.6　CircleCIで自動でデプロイするようにしよう

技術書典9、第二回技術書同人誌博覧会頒布
政府・公共機関のAPIを使用感と経験を交えてご紹介！あなたの仕事を高効率化するAPIに出会えるかもしれない？APIで得られるデータの活用法は無限大です！

本書では、32団体から提供されている43の政府・公共系の有益なAPIを収録しています。紹介ページにはリクエストとレスポンス例を記していますので、APIを利用する際の参考になります。また、収録APIは全て実際に使用してみた上で掲載しており、使用感・実用度をレビューとして記していますのでご活用ください。

日本を含め世界には様々なAPIがネット上には存在しますが、まだまだ認知されていない現状があります。本書ではそれらのAPIを紹介することで、皆様の「情報収集の効率化」や「複合的なデータ分析」のお役に立てることを願っております。

【Elastic Stack最新バージョン対応！】

本書はBIツールとしての活用が進むElastic Stackの最新バージョン6の概要と周辺ツールの紹介を行い、実務に活かすためのチュートリアルです。ユースケースを交えながら各プロダクトの機能を解説します。
【目次】
第1章　Elastic Stackとは
1.1　主要プロダクトの紹介
1.2　今後のElastic Stack
第2章　GoではじめるElasticsearch
2.1　はじめに
2.2　Elasticsearch環境の準備
2.3　クライアントライブラリの選定
2.4　Elasticsearchでの準備
2.5　Hello, Elasticsearch with Go
2.6　検索の基本
2.7　ちょっと応用
第3章　AWSでLogstashを使ってみる
3.1　実行環境を準備する
3.2　ミドルウェアのインストール
3.3　ミドルウェアの設定
第4章　LogstashのGrokフィルターを極める
4.1　Logstashのコンフィグの大まかな流れ
4.2　環境について
4.3　動かす前のLogstash準備
4.4　Logstashを動かす
4.5　Apacheのアクセスログを取得する
4.6　Apacheのアクセスログを取得するまでのステップ
4.7　Grok Constructorでテスト
4.8　logstashを動かしてみる
4.9　今度は何を取得する？　他
第5章　複数のデータソースを取り扱う
5.1　複数データソースを取り扱うための準備
5.2　Multiple Pipelinesについて
第6章　Beatsを体験する
6.1　Beats Family
6.2　Filebeat
6.3　Metricbeat
6.4　Auditbeat
第7章　Curatorを用いてIndexを操作する
7.1　Curatorとは
7.2　indexの削除
7.3　indexのCloseとOpen
第8章　Kibanaを使ってデータを可視化する
8.1　コミットログを標準出力してみる
8.2　Gitのコミットログをファイルに出力して、データの準備をする
8.3　Elastic Stackの環境構築
8.4　Kibanaを使ってGitのコミット状況を閲覧する
8.5　Discoverでgit logの様子を観察する
8.6　Visualizeで進捗を観察する
8.7　この章のまとめ
第9章　もっと便利にKibanaを利用するために
9.1　みんなに配慮、優しい色合い
9.2　Dashboardの自動セットアップ
9.3　Visualizeの種類が増加
9.4　何気に嬉しい便利機能

【ログ分析ツールSplunkを使ってあらゆるデータを可視化する！】

本書は、あらゆるマシンのログを収集し、検索・分析・可視化するSplunkで動くアプリケーションを作るために、その環境整備からデータの抽出、さらにはアプリを配布するための方法までを紹介した解説書です。
〈本書の対象読者〉
・Splunkのダッシュボードで何ができるか興味がある
・Splunkを利用しているがダッシュボードの使い方がわからない
・Splunkでパネルを並べるぐらいはできるが、それ以上の使い方が知りたい
〈本書で得られる知識〉
・Splunkダッシュボードの概要
・必要なデータの抽出方法
・パネルの作り方
・フォームやドリルダウンなどトークンを利用したダッシュボードの高度な使い方
【目次】
第1章　Splunk Appとは
1.1　ダッシュボードとは
第2章　Splunk Appの新規作成
2.1　Splunk Appのファイル構成
第3章　開発環境の準備
3.1　Dockerコンテナの利用方法
3.2　Splunk管理コマンドの実行　他
第4章　データの入力・フィールドの抽出
4.1　最初に：各設定のApp定義について
4.2　データ入力　他
第5章　ダッシュボードの作成
5.1　ダッシュボードの作成方法
5.2　Dashboard editor　他
第6章　パネルの基礎知識
6.1　パネルに掲載可能なVisualizationの種類
6.2　サーチ画面によるVisualization用クエリーの検討　他
第7章　パネル作成のためのクエリー
7.1　パネル作成のためのクエリーの基本形
7.2　必要なイベントの抽出　他
第8章　フォームを使う
8.1　フォームとは
8.2　フォームの種類　他
第9章　ドリルダウンを使う
9.1　ドリルダウンとは
第10章　Simple XMLの編集
10.1　ソースエディターについて
10.2　Simple XMLの基本的な構造　他
第11章　Appのパッケージング
11.1　パッケージングにあたっての準備
11.2　パッケージングの実行　他
第12章　ユーザーにとって使いやすいダッシュボードを目指す
12.1　ユーザーへのヒアリング
12.2　パネルのレイアウト　他