IT・技術本 Qiita掲載数ランキング

概要: イラスト満載で絵解きでわかるキタミ式（全文はこちら）

概要: 常時使える攻撃実験環境で セキュリティを追究する（全文はこちら）

概要: ソフトウェア開発の名著、第2版登場! リファクタリングは、ソフトウェアの外部的な振る舞いを保ったままで、内部の構造を改善する作業を指します。本書はリファクタリングのガイドブックであり、リファクタリングとは何か、なぜリファクタリングをすべきか、どこを改善すべきか、実際の事例で構成され、ソフトウェア開発者にとって非常に役立つものとなっています。 本第2版では、約20年前のオリジナル原稿の構成は変わらないものの、大幅に書き換えられているほか、サンプルコードがJavaからJava Scriptになるなど、現代的にアレンジされています。（全文はこちら）

概要: 本書は日本統計学会の公認テキストです（全文はこちら）

概要: Box-Jenkins法から状態空間モデルまで、基礎から丁寧に解説。分析のフレームワークを体系的に学べる格好の書。（全文はこちら）

概要: 機械学習の原理を知るための、初めての入門（全文はこちら）

概要: 強化学習が実装できる! エンジニアのために、Pythonのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。実用でのネックとなる強化学習の弱点とその克服方法、さらに活用領域まで紹介した。コードも公開! Day1 強化学習の位置づけを知る Day2 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる 価値の定義と算出: Bellman Equation 動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration 動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration モデルベースとモデルフリーとの違い （全文はこちら）

概要: デジタルカメラの顔認識機能など、身近で利用されている画像認識の技術。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した。最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までをくわしく解説する。画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊! 第1章 画像認識の概要 第2章 局所特徴 第3章 統計的特徴抽出 第4章 コーディングとプーリング 第5章 分類 第6章 畳み込みニューラルネットワーク 第7章 物体検出 第8章 インスタンス認識と画像検索 第9章 さらなる話題(セマンティックセグメンテーション/画像からのキャプション生成/画像生成と敵対的生成ネットワーク) （全文はこちら）

概要: 企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。するする読めて、ずっと使える1冊。現在知られている異常検知・変化検知の手法の大半をカバーした。 企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。（全文はこちら）

概要: TensorFlowとKerasによるディープラーニング・ニューラルネットワークの実践的入門書（全文はこちら）

概要: 長い歴史のある関数プログラミング。 メジャーな命令型言語の最近のバージョンでは、 関数プログラミングの要素を取り入れた機能が入ってきました。 使っている言語の新機能をうまく活用し、より良い開発につなげるには、 今、関数プログラミングを押さえておくことは効果的ではないでしょうか。 しかし、関数プログラミングにおける思考方法は、 よく知られた構造化プログラミングやオブジェクト指向プログラミングのそれとは 大きく違う面があるのもたしかです。 書き方がわかっても、考え方が伴わなければ、 プログラムとはそうそう書けるものではありません。（全文はこちら）

概要: 現在話題となっている機械学習(Machine Learning)のツールやライブラリは内部でどのような計算をしているのか? 計算で得られた結果にはどのような意味があり、どのようにビジネス活用すればよいのか?――という疑問を持つエンジニアが増えています。本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより、その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。（全文はこちら）

概要: Python クローリング&スクレイピング決定版!（全文はこちら）

概要: 本書は、オブジェクト指向パラダイムを有効にするためのデザイ ンパターンの中から、重要度の高いものを厳選し、解説しています。その際、要 求における流動的要素や、要求の変化という観点から、さまざまな事例につい て丁寧な考察を行うことによって、デザインパターンそのものを導き出すという ユニークなアプローチを採っています。 オブジェクト指向パラダイムのメリットを120% 引き出したいと考えている方 に、まず本書をお薦めすることができます。デザインパターンを考察することで こそ、「オブジェクト指向の本当の姿」=「オブジェクト指向のこころ」 （全文はこちら）

概要: 絵解きでわかるキタミ式（全文はこちら）

概要: インフラ基礎知識とセットで学ぶ! Google Cloud Platformの機能&システム構築パターン!（全文はこちら）

概要: プログラミング言語TypeScriptの解説書。TypeScriptの型に関する基礎的な内容からその応用、エラー処理の手法、非同期プログラミング、各種フレームワークの利用法、既存のJavaScriptプロジェクトのTypeScript移行の方法まで、言語全般を総合的に解説します。 本書全体を通じて、TypeScriptの洗練された型システムを最大限活用するために、コードをどのように記述すべきか、なぜそうすべきかを学べます。（全文はこちら）

概要: マイクロサービスとは、ThoughtWorks社のマーチン・ファウラーとジェームス・ルイスが最初に提唱したソフトウェアアーキテクチャです。 モノリシック(一枚岩)なアーキテクチャを、ビジネス機能に沿って複数の小さい「マイクロサービス」に分割し、それらを連携させるアーキテクチャにすることで、迅速なデプロイ、優れた回復性やスケーラビリティといった利点を実現しようとするものです。 本書は、マイクロサービスとは何か、その長所と短所、定義と概念、設計思想、アーキテクトの役割から、分割、デプロイ、テスト、監視、セキュリティといった個別の技術までを、マイクロサービスを採用しているNetflixやAmazonといった企業の事例を交えながら紹介します。（全文はこちら）

概要: 実装部分も時流に即したオブジェクト指向分析/設計の指南書! 本書では、オブジェクト指向分析/設計の手法を、具体的なサンプルを示しながら ひとつのプロジェクトを通して解説していきます。分析では、ロバネスト図を 活用した「ロバネスト分析」を用いており、また、下流の実装技術にJavaと SpringFrameworkを利用しているため、現実のソフトウェア開発の現場に 訴求する内容です。 UMLがうまく使いこなせない、あるいは過去にXPを導入したが うまく進まなかったとお悩みのプロジェクト管理者はもちろん、 （全文はこちら）

概要: Django(ジャンゴ)は Python で Webアプリケーションを作成するためのフレームワークです。 Webアプリケーションを作成するために必要な部品が何でも揃っているというのが最大の特徴で、その特徴は一般に「フルスタック」と呼ばれています。 データ分析や機械学習のライブラリが充実しているという点から、Python を学び始める人が最近急増しています。 Python の得意分野である科学技術計算やデータ分析、機械学習、画像処理などと Webアプリケーションを連携させようとした場合に、同じ Python が使える Django が選択されるケースが今後ますます増えていくことは想像に難くありません。（全文はこちら）

概要: AppleデベロッパーはSwiftUIに備えよ!!（全文はこちら）

概要: 現実的な分析手法とは?（全文はこちら）

概要: 本書では、Nuxt.jsについて概要や基本的な使い方からはじめ、最終的に中規模以上の開発を想定して、一からアプリケーションが開発できる状態をゴールとし、Nuxt.jsの知識とノウハウを解説しています。 現代のフロントエンド開発の情勢を踏まえた上での、 Nuxt.jsの立ち位置から、実際にNuxt.jsがどういったツールであり、どのような魅力を備えているか。基本的な知識について紹介します。 実際にNuxt.jsで基本的なアプリケーションを構築します。Nux.jstの魅力を存分に体験することができる章となっています。（全文はこちら）

概要: データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く（全文はこちら）

概要: 本書は、Swiftの言語仕様と実践的な利用方法を解説した入門書です。増補改訂第3版では、新バージョンのSwift 5に対応し、実践入門という趣旨に合わせて、第16章「Webサービスとの連携」と第17章「ユニットテスト」を新設しました。 Swiftは簡潔な言語ですが、その言語仕様を理解し、正しく使うことはけっして容易ではありません。Appleの公式ドキュメントをはじめとして、どんな言語仕様があり、それらをどのように使うかに関しては豊富な情報源があります。しかし、それらがなぜ存在し、いつ使うべきかについてまとまった情報があるとは言えません。（全文はこちら）

概要: コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることです。 コンピュータの構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できます。 本書では、これらコンピュータの構成要素をひとつずつ組み立てます。 具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計します。 そして、オペレーティングシステム、コンパイラ、バーチャルマシンなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション（テトリスなど）を動作させます。 実行環境はJava（Mac、Windows、Linuxで動作）。（全文はこちら）

概要: ★（全文はこちら）

概要: 開発現場の知識が着実に身に付く、（全文はこちら）

概要: Amazon Web Services(AWS)に応じた適切な設計をできる技術、知識を証明する資格として、今エンジニアの間で注目の「AWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイト試験」。 その短期集中対策として、85%という高い合格率を誇る勉強会のカリキュラムを書籍化! 2020年3月開始予定の新バージョン試験の情報も盛り込まれた、受験者必携の一冊です。（全文はこちら）

概要: 大人気「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者がおくる、 人工知能プログラミングに必要な数学を、やさしく学ぶ参考書が登場! キホンのキホンからおさらいするから、ニガテな人でも大丈夫! 後半では、Pythonのコードを動かしてさらに理解を深められます! CHAPTER 1 数学基礎 中学1 年から高校の数学を復習し、機械学習で使う数学の「入門レベル」を固めます。 CHAPTER 2 微分 微分の概念や表現方法を学びます。機械学習では「ディープラーニング(深層学習)」「ニューラルネットワーク」「最小2 乗法」「勾配降下法」「誤差逆伝播法」などで微分を活用します。（全文はこちら）