IT・技術本 Qiita掲載数ランキング

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概要: あなたのシステムはきちんと動いていると言えますか？ 本書は、システムのどの部分をどのように監視すべきか、また監視をどのように改善していくべきかについて解説する書籍です。 前半で監視のベストプラクティス、デザインパターン／アンチパターンを示して、監視の基本原則を詳しく説明し、後半でフロントエンド、アプリケーション、サーバ、ネットワーク、セキュリティの各テーマで強力な監視の基盤を設計して実装するための方法を示します。 監視対象が変化し、システムアーキテクチャが進化する中で、従来から変わらない監視の基本を示しながら、時代に合った監視の実践を解説する本書は、監視についての理解を深めたいエンジニア必携の一冊です。（全文はこちら）

概要: Law of Awesome Data Scientist（全文はこちら）

概要: 「激動の10年で最も支えになった本」1位！！ 読者が選ぶビジネス書グランプリ2025＜特別賞＞「10年を彩るビジネス書」 に選ばれました！（全文はこちら）

概要: 機械学習・ディープラーニングの手法や仕組みがしっかり学習できる!（全文はこちら）

概要: 直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。 本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。 対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。 ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。 数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。（全文はこちら）

概要: ◆◆ PythonとKerasで基礎から一巡 ◆◆ 本書のゴールは自然言語、とりわけ日本語を扱うサービスや アプリケーションを開発できるようになることです。 そのために欠かせない「機械学習」と「深層学習」について、しっかり解説します。 ただし、難解な理論や数式は大胆にスキップ。 エンジニアの実務に役立つ知識に絞り、独自に15の学習ステップを体系化しました。 数値計算にNumPy、形態素解析にMeCab、機械学習にscikit-learn、ディープラーニングに Keras等を使い、Pythonのコードを記述し動かしていきます。（全文はこちら）

概要: バージョンCLF-C02に対応！ 出題範囲の各項目から網羅的に出題！（全文はこちら）

概要: Javaプログラマーにとって必読の定番書『Effective Java』の改訂第3版。 この第3版では、Java 8で新たに導入されたラムダとストリームに関する章が新規に追加されたほか、 オプショナル、インタフェースでのデフォルトメソッド、try-with-resources文、@SafeVarargsアノテーション、 モジュールなどの機能を扱った項目を含み、第2版の78項目から90項目に増加しています。 今日ではJavaは大きく複雑になり、並列実行から、繰り返し、各種データの表現まで、多くの事柄に対して多様な抽象化を持ち合わせています。（全文はこちら）

概要: Goプログラマーの実践力を上げる！ Go言語はシンプルで直接的です。net/http、html/templateなど標準ライブラリが提供され、Webアプリの開発に最適となっています。本書では、Go言語と標準ライブラリによるWebアプリの開発手法を解説。HTTPの仕組みから始め、リクエストやレスポンスのコーディング、テンプレート/DBの活用、テスト/デプロイへと進みます。Go言語の拡張性/モジュール性/保守性/実行効率を発揮させるべく、本書により開発の実践力を培ってください。――※本書は『Go Web Programming』の翻訳書です。（全文はこちら）

概要: Infrastructure as Codeは自動化、バージョン管理、テスト、継続的インテグレーションといった、ソフトウェア開発のプラクティスをシステム管理に応用するための方法論です。 本書は、はじめにInfrastructure as Codeの原則と考え方を説明し、次にダイナミックインフラストラクチャプラットフォーム、インフラストラクチャ定義ツール、サーバ構成ツール、インフラストラクチャサービスの4つにカテゴライズして解説します。 その上で、プロビジョニングやサーバーテンプレート管理のパターンから、テスト、変更管理パイプライン、組織やワークフローのプラクティスまでを詳述しており、Infrastructure as Codeを網羅的に理解することができます。（全文はこちら）

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概要: NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。 本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。 すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。（全文はこちら）

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概要: 1冊で言語仕様から最新の技術までを網羅した内容。網羅的に解説されているだけでなく、各技術に関しては基本からしっかり解説し、フレームワークなどを利用したWebアプリケーション開発の解説などは、内部処理が裏で何をしているのかを掘り下げて解説してあるため、体系的に知りたい初心者はもちろん中級者にもお勧めの一冊である.（全文はこちら）

概要: 開発プロジェクトで技術よりも何よりも大事なもの――それは「人」。一人一人の 人格の尊重、頭を使う人間にふさわしいオフィス、人材の選び方・育て方、結束した チームがもたらす効果、仕事は楽しくあるべきもの、仕事を生み出す組織づくり、 という6つの視点から「人」を中心としたプロジェクト開発の大切をユーモラスに 語っている。1987年の初版発行以来、多くのソフトウエア・エンジニアの共感を 呼んだ名著の改訂第3版。 第3版では、時代の変化に対応し、以下の章が追加された。「リーダーシップについて 話そう」、「他者とうまくやっていく」、「幼年期の終わり」、「リスクとダンスを」、 （全文はこちら）

概要: 複雑な関係性を、パス図でわかりやすくモデル化する共分散構造分析。 本書は、フリーの統計ソフトRを使用し、 正しく論文・レポートが書けるようになるための詳細な解説がなされている。 収録されているRスクリプトを利用することで、各章の事例を追計算でき、 処理の手順を追いながらモデルの構成法やその意味を理解できる。 もくじ 第1章 共分散構造分析前夜 第2章 速習共分散構造分析 第3章 さまざまなパス図の描画 第4章 上級者を目指して 第5章 平均共分散構造分析 第6章 多母集団同時分析 第7章 カテゴリカル変数の分析 （全文はこちら）

概要: 「強化学習」入門の決定版! 強化学習を機械学習の一大分野にまで発展させた立役者自らが,初学者のために書き下ろした不朽のテキスト. 強化学習の発想から,定式化・解法・応用まで,言葉を尽くして解説する.（全文はこちら）