コンピュータ・ITの書籍一覧

「うさちっぷ」は筆者のノウハウを集めたTips集です。
第二弾である本書で紹介するのはAndroidに関するTipsです。

Googleサービスをもっと便利に・効率良く使いたい人は必見！ Googleでは、いつもの検索はもちろん、カメラ・音声認識を用いたリアルタイム翻訳や、地図のナビゲート、最新の生成AI「Bard」など、数えきれないほどのサービスを提供しています。「まだまだ知らない使い方がありそう……」と感じている人も多いはず。本ムックはそんな方に役立つ、本当に知りたかった機能や使い方が満載です！
本ムックでは、217個のQ&Aを「検索で」「仕事で」「スマホアプリで」などのシーン合わせて掲載。検索では、目の前の商品や流れている曲の名前の調べ方や、ファイル形式や時期を限定しての検索方法、仕事では、Googleドキュメントなどで作った資料をOffice形式に変換する方法や、生成AIを使った文章の校正など、あったら嬉しいあの機能にすぐにたどり着けます。また、通信量を節約したい、パスワードや履歴を管理したいなどの、難しそうな設定のこともわかりやすく説明しています。
もちろん、基本操作の解説も充実！　Chromeでの検索や、YouTubeでの動画の楽しみ方、Gmailでの連絡、フォトでの写真の保存・編集、ドライブでの資料の共有など役立つ機能が満載です。メールを未読に戻したい、間違って閉じたタブを復元したい、といった基本の使い方のほか、パソコンで見ていたページをスマホで開く方法、外出前に地図をスマホに送る方法など、スマホとパソコンの連携技も紹介。日常のあらゆる場面をカバーできる必携の1冊です。
本ムックを片手に、Googleサービスをもっと快適に使いこなしましょう！

※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。
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本書は、アメリカをはじめとする海外でエンジニアとしてキャリアを築くことを目指す方に向けた実践的ガイドです。著者自身の実体験を元に、海外企業での働き方、求職活動、ビザの取得、英語のスキルアップ方法まで、幅広い内容が網羅されています。特に、アメリカでの就労を目指すエンジニアのために、就職活動の各ステップや文化の違い、生活環境に関する具体的なアドバイスが詰まっています。
近年のテック業界の状況や、日本とアメリカの生活費や治安の違い、職場文化の異なる点なども詳細に解説し、現地のリアルな情報を提供。さらには、エンジニアとしてのキャリア構築に役立つアドバイスや面接での成功の秘訣、現地での生活に必須な情報など、アメリカで働くための多面的な支援を提供しています。
アメリカでキャリアを積むという一大挑戦に向け、充実した情報と実践的な知識を備えた一冊として、アメリカ就労を目指すエンジニアにとって必携の書です。挑戦を考えているあなたの参考書として、ぜひ手に取ってみてください。

【目次】
第1章：海外の企業で働くには？（制度、準備、文化編）
第2章：海外企業で働くには？（応募・面接準備・必要スキル編）
第3章：実録！就職活動記
第4章：アメリカで働くエンジニアたちのキャリアパス

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【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】

　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。
　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
　第1巻ではPart1〜3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。
【目次】
I 基　礎
1 計算におけるアルゴリズムの役割
2 さあ，始めよう
3 実行時間の特徴づけ
4 分割統治
5 確率的解析と乱択アルゴリズム

II ソートと順序統計量
6 ヒープソート
7 クイックソート
8 線形時間ソーティング
9 中央値と順序統計量

III データ構造
10 基礎的なデータ構造
11 ハッシュ表
12 2 分探索木
13 2 色木

付録：数学的基礎
A 和
B 集合など
C 数え上げと確率
D 行　列

参考文献
訳者あとがき
教授の名前
索引
人名読み方ガイド

本書は、Google Cloud認定資格の「Associate Cloud Engineer」の対策教科書です。
第1～5章では、Google Cloudの各サービスや技術について丁寧に解説。合格に必要な基本知識がしっかりと身に付きます。ただし、合格するには、これだけでは不十分です。試験では、適切なサービスの選択方法や運用についても問われるからです。本書では、第6章で様々なユースケースに基づいたサービスの選択方法について、第7章と第8章では運用にあたって知っておくべきポイントやコマンドについて解説しています。全章を通して、確実に合格力が身に付く構成となっています。
各解説では、試験で重要となるポイントを別枠「試験対策」に掲載。重点的に学習すべき箇所がひと目でわかります。
各章末には理解度を確認するための演習問題を掲載しているほか、本試験を体験できる模擬問題1回分をダウンロード提供。「わかりやすい解説」+「豊富な問題」で、本書一冊で合格を目指せます。


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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

本書は専門学校出身の新卒SEが独学で機械学習の勉強を行い、約1年間の勉強の末に機械学習エンジニアになるまでに行った勉強内容と、独学で勉強した際に実装した機械学習のモデルを解説したものです。何を勉強すればいいのか？機械学習で用いられる数学の解説、機械学習の学習アルゴリズムの解説などが一冊に詰め込まれています。さらに、プログラミングをしないで機械学習の実装も紹介しているのでエンジニアではないあなたも機械学習のモデルを構築することが出来ます。

【目次】
1章：機械学習で利用される主な数学知識について
2章：Pythonの環境構築と言語学習
3章：ゼロから作るDeep Learningを勉強してみた
4章：NNCを利用して学習モデルの構築
5章：Chainer
6章：クラウドサービスを使って機械学習環境の構築
7章：Pytorch

あなたがもし、 Coco ChanelさんやJihoon Suhさん、Marc Jacobsさん、佐藤可士和さんなどのデザイナーとしてのこれまでの体験について興味が沸けば、 WEBで検索をすればすぐにその情報が手に入るでしょう。しかし、 そのような知名度のあるデザイナー以外にも世の中には果てしない努力をしてきたデザイナーが世の中にはたくさんいるはずです。またそのデザイナーさん一人一人に唯一無二の貴重な体験があるはずです。 　もしあなたがそのようなデザイナーこれまでの体験について知りたくなったとき、どのような手段を取ればそれらの情報が得られるでしょうか。私がその答えを考えたときに容易にその情報が得られる方法は出てきませんでした。 想像してみてください。 　 もしあなたがこれからデザイナーとして社会に出ていく新人の立場だとして様々なキャリアを積んだデザイナーの一番の成功体験や一番の失敗体験などについて事前に聞いておくことができたら、その後の自分のキャリアに大きく活用できると思いませんか。 　もしあなたが成長途中の若手デザイナーだとしたら更なるスキルアップのため、今だからこそ先人から学びより今後の仕事を加速していきたいと思いませんか。 　もしあなたがベテランデザイナーであれば、ご自身のこれまでの経験と照らし合わせて、ご自身のされてきた努力、他のデザイナーのされてきた努力を互い間接的にでも労う、そんな時間を少しとってみたくありませんか。 私は検索をしてもなかなか出てこない”無名の”デザイナーの方の１番の成功体験・１番の失敗体験について、知りたい気持ちが強かったです。 そこで本書ではあらゆる技術職における、新人からベテランまでの成功体験・失敗体験について、ヒアリングを行い（デザイナーの方の了承を得た上で）有益な情報のまとまりとして皆さんに共有ができるものに仕立て上げました。 また、デザイナーの方々の体験や労力にはきちんとした対価を支払うべきと考え身銭を切ってヒアリングを行いました。 どうか少しでも皆さんのキャリアの一助になれば幸いです。

OSアプリ開発「UI実装であると嬉しいレシピブック Vol.2」では前回の技術書典5で頒布致しました書籍の続編となります。内容は少し趣向を変えて更にアプリのUIを一つ上のステージへ上げるためのテクニックやGithub等で公開されているOSSのUIライブラリを上手に活用するためのTipsを紹介しております。

※下記URLにこの中で解説を行なっているサンプルコードのGithubリポジトリも公開しておりますので、是非実際のコードとご一緒に活用して頂ければと思います。
https://github.com/fumiyasac/2nd_ios_ui_recipe_showcase

従来よりバックオフィス支援ツールには、業務視点の不足から導入コスト・運用管理の問題がありました。そして現在、RPAツールでも同様の事態が起こり始めています。本書では、総合職や管理職の方がRPA・AI時代にも通用する業務改善をExcelベースで学び、実践することができます。ITILと呼ばれるマネジメントの知識や業務改善のノウハウを学びながら、Excelでかんたんにツールづくりのわざを身に着けましょう。
【目次】
第1章　バックオフィススタッフに必要なリテラシー
1.1 バックオフィスとは？
1.2 RPAツールの流行により見直された、業務設計の重要性
1.3 EUCの概念
1.4 ケーススタディで学ぶ、基礎的なマネジメント用語
第2章　どのExcelファイルを選ぶか
2.1 リスト化から始める
2.2 シートのリストを追加する
2.3 ファイルを選定する
2.4 問題点を特定し、改善する
第3章　業務の把握、改善
3.1 よくある業務改善の進め方
3.2 トップダウンとボトムアップ
3.3 ボトムアップ改善の場合
3.4 Excelで改善するべき業務をどうやって把握するか
3.5 まず何からやるか？
3.6 小さく成功する
3.7 Excel業務改善の進め方
第4章　ケーススタディ　～既に「Excel方眼紙」が存在するケース～
4.1 背景
4.2 Excel方眼紙におけるTips
4.3 改善の流れ
第5章　ケーススタディ　～建設業の入出金シミュレータ作成～
5.1 作りたいもののイメージ
5.2 まずは現状把握
5.3 設計方針
5.4 まとめ
第6章　汎用的な機能のアドイン化
6.1 アドインとは
6.2 アドインの利点
6.3 アドイン開発の効率化