コンピュータ・ITの書籍一覧

本書は、Re:VIEWを使用して電子書籍（EPUB/PDF形式）を効率よく作成するための解説書です。電子書籍制作に興味がある方、またはRe:VIEWを用いて電子書籍を作成したいが、技術的な設定に不安がある方に特にお勧めします。
第1章「環境構築の基礎」: Windows環境でRe:VIEWを利用するために必要なソフトウェアと設定手順を詳細に解説します。Git for Windows、Ruby、Re:VIEW、およびTeX Liveのインストール方法から、GitHubアカウントの設定まで、一から始められるように説明しています。
第2章「電子書籍制作の実践」: 電子書籍の作成プロセスをステップバイステップで解説します。GitHubとの接続設定、リポジトリの作成とクローニング、プロジェクトの構築、そして電子書籍の生成とGitHubとのデータ同期まで、全体のフローを説明します。
この書籍を手にすることで、Re:VIEWによる電子書籍制作の全体像を把握し、実際に電子書籍を制作してみましょう。

【目次】
第1章　環境を作ろう
1.1　構築環境の全体像
1.2　Git for Windows
1.3　Ruby
1.4　Re:VIEW
1.5　TeX Live
1.6　GitHub
第2章　電子書籍を作ろう
2.1　電子書籍作成の全体像
2.2　接続前に準備する
2.3　リポジトリーを作る
2.4　リポジトリーを持ってくる
2.5　プロジェクトを作る
2.6　電子書籍を作る
2.7　データを同期する

Go言語の初学者を対象とした、Go言語でのスクレイピングツールの作り方の解説書です。
ツールを作りながら依存ライブラリの管理、ORM、ファイルダウンロード、エラーハンドリング、設定ファイル、環境変数の読み込み方法などを学びます。
スクレイピングツールは、スクレイピング対象サイトの更新やページネーションを考慮したツールを作成。付録としてBIツールを使ったデータの可視化についても説明しています。
「Goをやってみたいんだけど、何からやれば…」という方におすすめの一冊です。

【目次】
第1章　開発環境構築
第2章　プロジェクト作成
第3章　一覧画面からの商品情報取得
第4章　データベース接続とデータの登録
第5章　詳細画面からの商品情報取得
第6章　さらに使いこなす
第7章　応用編 BIツールによる分析

本書はマルチパラダイム言語Wolframのインタラクティブ実行環境を無料で構築し、研究やクリエイティブなどに役立つ技術を紹介します。
Wolfram言語はとても強力なプログラミングをできる環境ですが、それを実行するためのソフトウェア「Mathematica」は数万円、あるいは数十万円かかるため、導入以前に挫折することがあります。無料で環境構築するために、本書ではMathematicaの開発元であるWolfram社が提供する「Wolfram Engine」（Wolfram言語を実行できるコア機能）を取り上げます。
Wolfram Engineを動かすコマンドラインプログラム「WolframScript」はユーザインタフェースの面でGUIの統合開発環境としても優れたMathematicaには劣ります。しかし、グラフィックスとの連動も優れたオープンソース技術「Jupyter Notebook」の機能に加え、Microsoft社が無償で配布しているコードエディタ「Visual Studio Code」(略称: VSCode)でノートブック管理ができるので、使用感はMathematicaのノートブック作成にかなり近づけることができます。
【目次】
第1章　いきなり挫折しないために
第2章　Wolframノートブック環境構築
第3章　試しに動かしてみよう
第4章　Wolfram言語を学ぶ
第5章　プロットとグラフィックス

「Elasticsearch NEXT STEP」は入門書の次のステップ（NEXT STEP）に踏み出すための実務事例集です。Elasticsearchはダウンロード、インストールは非常に簡単な製品で数コマンド実行すれば、簡単な操作を可能ですが、環境に考慮した設定でデータ分析などへの活用を考えると非常に難易度が上がり、次の壁を踏み越えるのが大変です。そこで実務での経験を事例集として掲載。読後にはよりElasticsearchが活用できるようになっています。
〈本書の対象読者〉
・Elasticsearchを多少触ったことがある
・実践的な次の一歩を踏み出そうとしている

【目次】
第1章　Elasticsearchで実践するはてなブログの記事解析
1.1　準備
1.2　作業の全体像
1.3　記事の投入
1.4　ダッシュボード作成
1.5　まとめ
第2章　日本語検索エンジンとしてのElasticsearch
2.1　全文検索とは
2.2　全文検索のよくある課題
2.3　対策
2.4　Sudachiとは
2.5　Sudachiを使ってみる
2.6　SudachiのTips
2.7　まとめ
第3章　Elasticsearch SQL
3.1　Elasticsearch SQLの基本機能
3.2　基本的なSQLとAPIの使い方
3.3　データ型一覧、関数一覧
3.4　実践編
3.5　Elasticsearch SQLの仕組み
3.6　CLIの使い方
3.7　JDBCドライバでのアクセス
3.8　まとめ
第4章　はじめてのElasticsearchクラスタ
4.1　クラスタ
4.2　ノードの種類
4.3　シャードとレプリカ
4.4　インデクシングの流れ
4.5　検索の流れ
4.6　データ・ノードの障害検知
4.7　本番運用前にやっておくべきこと
4.8　まとめ

サーバーのアクセスログやTwitterのつぶやき、様々な機器の動作状況など各種のログファイルをExcelで分析していませんか？本書はBIツール「Elastic Stack」をつかってログファイルを集計し、グラフなどでビジュアル豊かに分析するための環境構築チュートリアルのバージョン7.4対応版です。
【目次】
第1章　Elastic Stackって何？
1.1　Logstash
1.2　Elasticsearch
1.3　Kibana
1.4　Beats
1.5　Elastic Licenseで使用できる機能
1.6　APM
1.7　SIEM
1.8　Elastic Cloud
1.9　この本における基本的な構成
第2章　環境構築
2.1　インストールの順番
2.2　事前準備
2.3　Elasticsearchのインストール
2.4　Kibanaのインストール
2.5　Logstashのインストール
第3章　データを集めて可視化しよう（CSVのデータを集める編）
3.1　可視化するデータの準備
3.2　logstash.confの概要を知る
3.3　inputプラグインコンフィグの作成
3.4　outputプラグインコンフィグの作成
3.5　logstash.confをテストしつつ内容を調整する
第4章　データを集めて可視化しよう（Beatsを使って情報を集めてみる）
4.1　Beatsのインストール
4.2　Metricbeatのセットアップ
4.3　Metricbeatの起動
第5章　Kibanaを使ったデータの閲覧
5.1　Kibanaの画面項目
5.2　Discover画面を使ってみよう
5.3　Discoverでデータを閲覧する
第6章　Visualize画面でデータを可視化する
6.1　Visualize種別を知る
6.2　Visualize画面でグラフを作成する
6.3　グラフを作成する：グラフを保存する
第7章　Dashboard画面を使ってグラフを一覧表示する
7.1　グラフを並べる
7.2　グラフの大きさを指定する
7.3　保存する（検索期間を保持する/しないを選択する）
7.4　作成したDashboardを編集する

本書はWeb開発の初心者から中級者までを対象に、Jamstackの基礎から実践的な技術までを包括的に解説します。一歩一歩、「GPT先輩」の指導のもと、効果的な質問と解答を通じてJamstackの世界を探求できます。「ChatGPTとの対話形式」により、リアルタイムでの問題解決のフローを体験し、Jamstackに関する知識を深化させるだけでなく、疑問や課題に対する新たな視点も提供します。
Jamstackに興味を持っている方、または積極的に学びたいと考えている方にとって、価値ある情報を提供する一冊です。
【目次】
第1章　先輩と語るJamstack
第2章　どうやって作るの？
第3章　ヘッドレスCMSを使ってみる
第4章　次なるステップへ

マンデルブロ集合は静止画・動画ともに世界の誰かが今日もweb上で人気のフラクタルです。その動画の中でも圧倒的に多いのが、1点をズームしていくものです。本書はPythonを使ってこれを描く方法を解説しています。
マンデルブロ集合の定義はそれほど難しくないので、プログラムで数式をグラフ化したり、図形を描画した経験がある人ならすぐにズーム動画をつくれると思うかもしれません。そう思って、軽い気持ちで手を出したら大火傷。いくつもの壁にぶち当たり、手を出してから動画をつくれるようになるまで1ヶ月かかりました。どんな壁にぶつかり、どう解決してきたのか。本書ではそういったことも含めてつくり方を紹介していきます。

【目次】
第1章　マンデルブロ集合
第2章　静止画
第3章　ズーム動画
第4章　高速化 その1
第5章　高速化 その2
第6章　任意精度
第7章　配色、保存、読込
第8章　"飛び地"探しの旅へ
付録A　ギャラリー
付録B　参考文献

サーバサイドのアプリケーションにおける"デプロイ"についてまとめました。テクノロジースタックはGo+Docker+CircleCI+GKE+Spinnakerです。GoogleとNetflixが共同開発したCDツール"Spinnaker"についてまとめてある数少ない書籍の1つです。
Go+Docker+CircleCI+GKE+Spinnakerでアプリケーションをデプロイすることができるようになります。
Spinnakerについては書籍やネット上の情報が少ないと思うので、Spinnakerがどんなものか知りたいという人にオススメできます。

本書ではGCP Cloud AutoMLを使った手軽にできる機械学習の手法を解説しています。具体的には文章の感情分析、画像認識と画像分類、Kaggleのタイタニック問題をAutoMLを使って予測していきます。

まず最初に人工知能の一分野である機械学習とはどのような分野であるのか、教師あり学習と教師なし学習の違い、強化学習、特徴量、モデル、過学習、ニューラルネットワークやディープラーニングの概説を紹介します。その上で元GoogleのAI 研究者のフェイ・フェイ・リー 氏が提唱した「AI の民主化」と「利用者としての人工知能」を考えていきます。

次にGCPのアカウントの作り方、予算とアラートの設定方法、PythonからAutoML APIを実行する開発環境の作り方を解説していきます。

文章の感情分析では、AutoML Natural Language APIをPythonから実行して、近代日本文学を代表する文豪・太宰治の『走れメロス』や『人間失格』の感情分析を試みます。

画像分類では、AutoML Visionを使ってデータセットから都市の写真を学習させ、その学習結果のモデルを元に新しいデータセットに対してどの都市の写真であるのかを自動予測させます。

AutoML Tablesを使ってKaggleのタイタニック問題も解いていきます。タイタニック問題は幾つかの限られたデータを元に誰がタイタニック号から生還したかを予測する問題です。特徴量を適切に選定しながら、この問題をAutoMLで解いていきます。

本書は機械学習を学び始めたい方、手軽に機械学習を実行できる環境を創りたい方に最適です。お気軽に機械学習を始めて未来型生活を構築しましょう。

本書はプログラマー向けに、Chromebookをメインの開発PCとして使う方法を紹介します。
昨今Chromebookが様々な場面で普及してきましたが、話題に上がるのは価格が低い反面スペックの控えめな製品が多いと感じます。そのため、Chromebookに「2台目、3台目のサブのPCとしては便利」「プログラマーが開発用のPCとして本格的に使うことは難しい」という印象を持っている方が多いのではないでしょうか。
本書は「プログラマーのための本気で使えるChromebook」と題しています。「本気で」というのは、サブのPCとしてではなくChromebookを開発用のメインPCとして本気で使っていくことができる、という意味で命名しています。
本書の前半では基礎知識としてChromebookの紹介や機種の選び方、プログラマーにとって重要なツールやサービスを紹介します。後半では実践編として、ChromebookでWebアプリケーションを開発する方法と、技術同人誌を執筆する方法を紹介します。
WindowsやMacで普段Dockerを活用して開発をしている方は、ぜひChromebookを手にとってその快適さを感じてほしいと思っています。本書がChromebookに興味を持つきっかけになったら幸いです。

【目次】
第1章　Chromebookとは
第2章　Chromebookを使う
第3章　Chromeブラウザーで開発する
第4章　Linux開発環境を構築する
第5章　Webアプリケーションの開発環境を構築する
第6章　技術同人誌を執筆する