コンピュータ・ITの書籍一覧

AWSの請求書を見て「高いな･･･」と思われたことはありますでしょうか？
「使った分だけ課金」は初期費用がかからずリーズナブルですが、料金体系が複雑で見通しが難しくなります。使い方次第では思わぬ出費を招くこともあります。

本書はAWSの料金体系についてできるだけ体系的に説明しコスト削減するためのポイントや、コストの可視化・分析・予算管理、コスト最適化についてAWS初心者でもわかりやすく解説します。

○ 第一部　AWS サービスの基礎知識

第１章 Amazon EC2
第２章 AWS Lambda
第３章 コンテナサービス（ECS、EKS）
第４章 Amazon EBS/EFS
第５章 Amazon VPC/データ転送
第６章 Amazon S3
第７章 AWS Pricing Calculator

○ 第二部 AWS コストの可視化・分析・予算管理

第８章 AWS Cost Explorer
第９章 AWS Cost and Usage Report
第10章 AWS Budgets
第11章 コスト配分タグ
第12章 AWS Cost Categories

○ 第三部 コスト最適化

第13章 AWS Trusted Advisor
第14章 AWS Compute Optimizer
第15章 AWS Well-Architected フレームワーク「コスト最適化」

■ 対象読者
・EC2やS3を使っているけどコストを下げたい人
・ネットワーク料金が複雑すぎて諦めている人
・オンプレミスからAWSに移行したいけど、どのぐらいコストがかかるのかわからない人
・AWSを使いたいけどクラウド破産が怖い人
・リザーブドインスタンスやSavings Plansを経理に説明するのが面倒な人
・コスト削減に悩んでいる人

本書では分散ストリーミングプラットフォームのKafkaについて初学者向けに解説しています。Kafka初学者の開発者でもKafkaの基本操作やKafkaアプリケーションの開発の最初の一歩を踏み出せるようになります。

【目次】
第1章　Kafka概要
第2章　Kafkaはじめの一歩
第3章　Producerアプリケーション
第4章　Consumerアプリケーション
第5章　トランザクションによる堅牢なアプリケーションの構築
第6章　Kafka Connectによるデータパイプライン
第7章　Kafka Streamsによるストリーム処理

Linuxの基本的なコマンドを集めた「Coreutils」。真面目に読むと無味乾燥なマニュアルをゆるく楽しく解説しました。lsやcat、cd、touchなどの基本コマンドから、paste、seq、shuf、factor、stdbuf、yes、shredなど、すべての基本コマンドを収録。まずは一読して、必要なときに本書を開いてみて下さい。そう、すでにあなたのスキルがレベルアップしています。
【目次】
・よくあるオプション
・ファイルの中身の出力
・ファイルの書式
・ファイルの一部を出力
・ファイルの要約系
・ファイルの中身を並べる
・テーブルの欄操作
・キャラクター操作
・ファイルリスト表示
・基本的操作
・スペシャルファイルタイプ
・ファイルの属性を変更
・ディスク使用状況
・文字を表示
・条件
・リダイレクション
・ファイル名の操作
・現在の環境
・ユーザの情報
・システムコンテキスト
・SELinux
・変更コマンド
・プロセスコントロール
・遅延
・数値操作
・答え合わせ

今もっとも人気の高いIT関連資格の一つであるAWS認定資格。しかし、エントリーレベルの「AWS認定クラウドプラクティショナー」でも、専門用語が多く、クラウド初心者には敷居の高い資格です。本書は、クラウド初心者の方が資格取得を視野に入れた、クラウドとAWSの基礎を学習するための入門書です。事前に本書で基礎固めを行うことで、試験対策をスムーズに進めることができます。
「1日目」「2日目」のように1日ずつ学習を進め、1週間で1冊を終えられる構成になっているので、計画的に学習を進められます。
1つひとつのAWSサービスについては理解できても、なかなか全体像をつかむのは難しいのではないでしょうか。本書は、全体を通して実際にITサービスを構築する流れを疑似体験できる構成になっています。いま学習している内容がITサービスのどの部分に当たるのかを理解しながら学習することで、試験対策にも！実務にも！役立つ知識が身に付きます。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。

【Visual Studio Code解説の言語と設定ファイル解説！】

本書は、プログラマ向けエディター「Visual Studio Code（VSCode）」のデバッグ機能解説書です。各種言語でのデバッグを行う上で必要となる設定ファイルの内容、それぞれの言語でのデバッグ機能を比較評価しています。（本書は、次世代出版メソッド「NextPublishing」を使用し、出版されています。）
〈本書の対象読者〉
VSCodeのデバッグ機能の仕組みを知りたいプログラマ
VSCodeで各種言語でのプログラミングを行うプログラマ
【目次】
第1章　デバッグ機能とは
1.1　VSCode（Visual Studio Code）について
1.2　デバッグ機能とは
1.3　デバッガを実現するためには
1.4　GDB（GNUデバッガ）
1.5　VSCodeのデバッグ機能のアーキテクチャ
第2章　Debugger UI
2.1　画面構成
2.2　Debugメニュー
2.3　ブレークポイント
2.4　ステップ実行
2.5　データインスペクション
2.6　コールスタック
2.7　デバッグコンソール
2.8　読み込み済みのスクリプト
2.9　コードレンズ
2.10　launch.json
2.11　マルチターゲットデバッグ
2.12　デバッグ実行における標準キーボードショートカット
第3章　デバッグフレームワーク
3.1　package.jsonの実装
3.2　DebugSessionの実装
3.3　初期化要求の実装
3.4　ブレークポイント要求の実装
3.5　停止イベントの通知
3.6　スタックトレース要求の実装
3.7　変数要求の実装
3.8　ステップ実行の実装
3.9　デバッグコンソールの実装
3.10　デバッグプロトコルを総覧して
第4章　各言語のデバッグの機能調査
第5章　Go
第6章　Google App Engine Go
第7章　Node.js: JavaScript and TypeScript for Server-Side
第8章　Chrome: JavaScript and TypeScript for Web Front-End
第9章　React: JavaScript and TypeScript for SPA
第10章　Electron: JavaScript and TypeScript for PC Appliction
第11章　C/C++
第12章　Python
第13章　Ruby
第14章　Ruby on Rails
第15章　PHP
第16章　Java
第17章　C# (.NET Core)
第18章　Bash: シェルスクリプト

本書は、Streamlitを活用してデータ可視化アプリケーションの開発を一から学べる入門書です。Pythonベースで初心者でも簡単に使えるこのフレームワークの利点や使い方を、詳細に解説しています。本書は、データ分析やデータサイエンスの分野での応用に役立つ基本的な機能、設計方法から、実際のアプリ開発におけるベストプラクティスまで網羅。さらに、Snowflakeとの統合やLLM（大規模言語モデル）を活用した高度なチャットボットの開発方法も扱い、Streamlitの実践的な可能性を探求しています。シンプルなインターフェースと直感的な操作性により、WEB開発の知識がなくても美しいインタラクティブアプリが作成可能です。Pythonの基本知識さえあれば、実務に役立つアプリケーション開発がすぐに始められる一冊です。データ活用を加速させるStreamlitの魅力と将来性を、ぜひ体験してみてください。

【目次】
第1章　Streamlitとは
第2章　基本的な機能
第3章　用意されている便利な関数
第4章　実践的なアプリケーション開発
第5章　Streamlit in Snowflakeでのデータカタログの作成
第6章　StreamlitでChatBotを開発する

深く考えずにOAuth2.0を使っていませんか？本書はそんなあなたのためのOAuth2.0入門書です。この１冊で、スコープや認可コードとは何かといった基本的な概念を整理して理解できます。読み終わった時、利用したいAPIのOAuth2.0関連資料や、OAuth2.0の標準仕様を読みこなすための「地図」があなたの頭の中にできるでしょう。
【目次】
第1章　OAuthとは
第2章　OAuthのロール
第3章　OAuthのトークン
第4章　OAuthのエンドポイント
第5章　OAuthのグラントタイプ
第6章　チュートリアル
付録A　OAuth認証について
付録B　S256でのcode_challengeの算出

本書はRaspberry Piと市販のIoTデバイスを組み合わせてスマートホームをDIYするためのガイドブックです。著者が4年間試行錯誤しながら自宅をスマートホームにした経験を元に、Raspberry Piを中心にIoTデバイスを組み合わせる方法をスクリーンショット付きで解説しています。
【目次】
第1章　我が家の例
1.1　物理構成
1.2　論理構成
第2章　スマートホームを作る：基本編
2.1　用意するもの
2.2　Node-REDを起動する
2.3　Node-RED Alexa Home Skill Bridge へ登録
2.4　Node-RED Alexa Home Skill Bridgeでデバイスを追加
2.5　AlexaアプリでNode-REDスキルをインストール
2.6　Hue の設定を確認
2.7　Node-RED に Alexa のノードを追加
2.8　Node-REDでAlexaとスクリプトを接続
2.9　動作確認
第3章　スマートホームを作る：応用編1
3.1　シーリングライトとHueを連動させる
3.2　照明の切り替えをスケジュールする
3.3　音声コマンドでシャットダウンする（スピーカーとの接続）
3.4　外出時に電気を消す（外出中フラグを立てる）
3.5　帰宅時に電気を付ける（Bluetoothポーリング）
3.6　リモコンでトリガーを引く（LIRCを使う）
第4章　スマートホームを作る：応用編2
4.1　NFCでトリガーを引く
4.2　合成音声におしゃべりさせる（OpenJTalk を使う）
4.3　音声を使わずにAlexaを操作する（OpenJTalk の応用）
4.4　定時に気温・湿度を声でお知らせする（netatmo のデータ取得）
4.5　毎日同じ時間に自動でカーテンを開ける
4.6　日の出の時刻に合わせて自動でカーテンを開ける
4.7　夜7時になるとNHKニュースを流す
4.8　Webスクレイピングをして大気汚染情報を教えてもらう（Pythonライブラリを活用する）
4.9　Webスクレイピングをしてバスの接近情報を教えてもらう

Power Automate は、Microsoft が提供するクラウドベースの自動化サービスです。メールやチャット、OneDrive などの様々なアプリケーションやサービスを連携させて、簡単に自分の作業を効率化することができます。本書では、Power Automate の基本的な概念や操作方法を分かりやすく解説し、初心者から中級者までが楽しく学べるように工夫されています。また、実践的なフローの作成例や、ローコード開発のベストプラクティスも紹介しています。Power Automate を使って、自分だけのオリジナルな自動化を実現しましょう。

【目次】
第1章Power Automateのおさらい
第2章Power Automateによるローコード開発の心得
第3章「通知する」フローの制作

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