このムックは、いまからプログラミングを始めたい人のための1冊です。 プログラミング初心者が最初に読んでおくと役に立つトピックを選りすぐりました。 「プログラミングの用語や文法がわからない」「どのプログラミング言語を勉強したらいいのかわからない」 ――そんな“プログラミング知識ゼロ”の初心者の方にピッタリのムックです！ 【Part1】ビギナーはこの「10の基礎」から押さえよ！ 変数／配列／分岐と繰り返し／データ構造／アルゴリズム／関数／ポインタ／ライブラリ／クラス／オブジェクト指向 【Part2】さくっと知りたい！ 人気10大言語 C言語／PHP／Java／C＃／JavaScript＋HTML5／Objective-C／Visual Basic／Python／VBA／Scala 【Part3】お子様、中高生、新人、団塊ジュニアetc. 　職業・年代別プログラミング入門 ・お子様　Scratch ・中高生　Unity/Unreal Engine ・理科系大学生　C言語 ・Web系新人　JavaScript＋PHP ・SI系新人　Java ・2年目Javaプログラマ　Java ・団塊ジュニア　プチコン3号 【Part4】あなたにも身に覚えがありませんか？ 　プログラミングの「悪い習慣」 （悪い習慣）初級編 ・「変数」と「変数の値」をごっちゃにする ・動かなかったら適当に値を変えて動けばOK ・返り値を意識しない ・明らかにわかることをコメントに書く ・エラーメッセージを読まない （悪い習慣）中級編 ・知っている言語の書き方に引きずられる ・いつも配列しか使わない ・意味のない中間データを大量に作る ・バージョンをファイル名で管理する ・プログラミング言語に固執する 【Part5】矢沢久雄がやさしく解説 　プログラミングの基本のキ ・プログラミングはコンピュータに勝った気になれる ・プログラムは、TVドラマみたいなものだ ・フローチャートを描いて処理の流れを考える ・プログラミング言語は自分の考えを表す言語だ ・時計が読めれば多重ループがわかる ・スパゲティ状態になったら関数でスッキリと解消しよう ・やさしく、楽しく、オブジェクト指向プログラミング ・プログラムの機能をテストする方法って何をどうやればいいの？ ・作ったプログラムを改良して“ぐーん”とスピードアップする方法 ・楽しくて高尚な“乱数”プログラミング ・遊んで学ぼう“スタック”の役割と仕組み ・printfデバッグとトレース 【Part6】入門者の疑問にズバリお答えします 　プログラミングの突破口22 ・初心者にお薦めの言語は何？ ・コードを書く際の注意点は？ ・変数の宣言時に注意すべきことは？ ・効率のよい処理とはどのような処理か？ ・プログラミングの関数と数学の関数の違いは？ ・ポインタを学ぶ意味はある？ ・ループと再帰呼び出しの違いは？ ・構造体とクラスは何が違う？ ・オブジェクトやインスタンスって何？ ・JavaやC＃のpublicやstaticの意味は？ ・ListやSet、Mapの違いは？ ・HTML5は従来のHTMLとどこが違うの？ ・DOMとは何？ ・無名関数はどんな場面で利用するのか？ ・例外処理とはどういうものか？ ・関数名やメソッド名が重複するとどうなる？ ・ラムダ式はなぜ注目されているのか？ ・nullとは何か？ ・同期処理と非同期処理の違いは？ ・イベントリスナーとは？ ・コールバックとイベントハンドラの違いは？ ・クロージャとは何？ 【Part7】基礎から仕組みを理解　言語はなぜ動く ・メモリーの内容を把握してC言語が動く仕組みを理解しよう ・クラスファイルの内容を解析してJavaプログラムが動く仕組みを押さえよう ・中間言語を確認してC＃がどう動くかを理解しよう ・高速化の取り組みが進むJavaScript実行環境

内科外来のトップマニュアルとして不動の地位を得た『ジェネラリストのための内科外来マニュアル』（ジェネマニュ）に待望の第3版が登場した。6年ぶりの本改訂では、診療情報をアップデートすると同時に、手薄だった主訴・症候についても大幅に記載を増やし、さらに網羅性を高めた。目の前にいる患者への診断アプローチ、鑑別疾患から具体的な処方例までを一覧できる、さらにパワーアップしたスーパーマニュアルが誕生した。

『これからはじめるプログラミング 基礎の基礎』の改訂第3版は、プログラミング入門者向けに書かれた定評ある書籍です。内容は現代の読者に合わせて見直され、プログラミング環境や言語もアップデートされています。目指すゴールは旧版と同じで、プログラミングの基本知識や実践的なステップを学ぶことができます。この本は、プログラミングを始める人にとっての「最初に読むべき入門書」とされています。

Python（パイソン）は初心者が比較的修得しやすく、AI（人工知能）やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。

第1章 HTML5でプログラムを作る準備をしよう-開発に必要なソフトの用意 第2章 まずはキホンからはじめてみよう-HTML5とJavascriptの基礎 第3章 ゲームの画面を作ってみよう-HTML5とCSS3 第4章 シルクハット並べゲームを作ろう-JavaScriptでHTML要素を動かす 第5章 バグ消しパズルを作ろう-Canvasを使ったゲーム作成 第6章 アドベンチャーゲームを作ろう-AJAXとCSSアニメーション

本書は、データサイエンスやウェブ開発、セキュリティで人気のPythonの入門書で、初級者向けに基礎から応用までを丁寧に解説しています。6年ぶりの改訂版で、Python 3.9に対応し、新機能も追加されています。内容は、基礎、実践的なプログラミング、リファレンスとしても役立つ構成になっています。

ビジネスパーソンが簡単にデータの収集、変換、可視化、リアルタイム分析を行うことができるのがMicrosoft Power BIです。Excel初心者でもすぐできる手軽さで、本格的なBI（Business Intelligence）ツールとして利用できることから、非常に高い人気を誇っています。本書では、Power BI初心者でも現場ですぐに利用できるように、「基本編」「リファレンス編」「ハンズオン編」の3 部構成で解説します。＜Part 1：基本編＞Power BI の基礎知識、インストール・設定と使い方、データ分析に必要なデータモデリング、データクレンジング、視覚化について、基礎からわかりやすく解説します。＜Part 2：リファレンス編＞データ分析・可視化の実現の仕方が目的別にわかる「ビジュアルリファレンス」、Power BI 上のデータ集計に役立つDAXの基本と使い方を解説した「DAXリファレンス」、Power BIで作成したレポートの活用、運用がわかる「レポート管理・運用リファレンス」で、実践的な利用方法を解説します。＜Part 3：ハンズオン編＞前章までで学んだ知識を活用して、「契約分析レポート」の作成を行うハンズオンです。データの取得、加工、リレーションシップの構築、可視化、Power BI Service への発行、共有までの一連の流れを学ぶことができます。本書の内容は、ライセンスがない方でも試用版ライセンスで一定期間、無料で試すことができます。 この本の読者の方々へ 監修者の言葉 本書の活用の仕方 #Part 1　基本編 ##Chapter1　Power BI入門 ###1-1　Power BIでできること ###1-2　Power BIで利用できるサービス ###1-3　Power BIで分析できるさまざまなデータ ####Column　Microsoft Fabricとは ##Chapter2　セルフサービスBI開発環境の準備 ###2-1　Power BIのセルフサービスBI開発の始め方 ###2-2　サインアップが必要なサービス ####Microsoft 365開発者プログラム ####Power BIライセンス ###2-3　Microsoft 365開発者プログラムのサインアップ ###2-4　二段階認証の使用を無効化する ###2-5　Power BI Desktopをセットアップする ####ダウンロード ####サインイン ###2-6　Power BI Serviceをセットアップする ####ワークスペースの作成 ###2-7　Dataverseをセットアップする ##Chapter3　Power BIの基本 ###3-1　セルフサービスBI開発の基本的な流れ ###3-2　データモデリング ####データモデリングとは ####スタースキーマとは ####ファクトテーブルとディメンションテーブル ####データのインポート ####リレーションシップ ####DAX ####Power Queryを使ったデータモデリング ###3-3　Power BI Desktopの画面構成 ###3-4　視覚化 ####ビジュアルの追加とデータの割り当て ####フィルターの追加 ####プロパティ設定 ###3-5　レポートの発行 ###3-6　Power BI Serviceの画面構成 #Part 2　リファレンス編 ##Chapter4　ビジュアルリファレンス ####目的別ビジュアルの早見表 ####Column　カスタムビジュアルでビジュアルを拡張する ####サンプルデータを読み込む ###4-1　データの時系列変化を表示する ####折れ線グラフ ####Column　折れ線グラフのビジュアル設定 ####折れ線グラフおよび積み上げ縦棒グラフ ####集合横棒グラフ、集合縦棒グラフ ####ウォーターフォール図 ###4-2　データの構成比を表示する ####円グラフ ####ドーナツグラフ ####Column　ビジュアルのテーマを変更してみよう ####ツリーマップ ####ファネル ####100%積み上げ横棒グラフ、100%積み上げ縦棒グラフ ###4-3 　データの構成推移を表示する ####面グラフ ####積み上げ面グラフ ####リボングラフ ###4-4　データを地域別に表示する ####Column　Power BIでマップと塗り分け地図ビジュアルを使用できるようにする ####マップ ####塗り分け地図 ###4-5　データの相関関係を表示する ####散布図 ####分解ツリー ####主要なインフルエンサー ###4-6　データを一覧する／カードで表示する ####カード ####複数の行カード ####KPI ####テーブル ####マトリックス ####Column　ドリルダウン、ドリルアップを使ってデータ分析を強化する ###4-7　データの絞り込み、要約、問い合わせを行う ####スライサー ####スマート説明 ####Q&A ##Chapter5　DAXリファレンス ###5-1　計算列とメジャー ####サンプルデータを読み込む ###5-2　計算列の基本 ####2列を使用して乗算する計算列の作成 ####Column　DAXで使用できる演算子 ####関数を使った計算列の作成 ####Column　DAXでよく使用される関数 ####条件式を使った条件付きの計算列の作成 ###5-3　メジャーの基本 ####合計を計算するメジャーの作成 ####関数を使ったメジャーの作成 ####フィルターを使ったメジャーの作成 ###5-4　データ分析に使用する標準期間（日付テーブル）を作成する ####Column　日付テーブルとしてマークする ##Chapter6　レポートの管理、運用 ###6-1　レポートの保管場所（ワークスペース）を作成する ####ワークスペースの作成と管理 ###6-2　ワークスペースのアクセスを管理する ###6-3　Power BI Serviceへレポートを発行する ###6-4　レポートをさまざまな方法で共有する ####リンクのコピー ####PowerPointへの共有 ###6-5　レポートのデータ取得スケジュールを管理する ####Power BI Serviceのデータセットでデータ取得のスケジュールを設定し、データの自動更新を行う ####Power BI Serviceのデータセットでデータの手動更新を行う ###6-6　レポート運用状況を通知する ####レポートを購読し、更新があった場合に通知する ####データセットの更新失敗時に通知する ####指標とする数値が一定の範囲を超過した場合にアラートを通知する ####メール通知機能の動作をテストする #Part 3　ハンズオン編 ##Chapter7　契約分析BIレポートを作成してみよう ####Power BIレポート開発ハンズオンの流れ ###7-1　Power BI Desktopでデータソースからデータを取得する ####正しいデータ型で読み込まれているかPower Queryで確認する ####Column　Power Queryでデータを加工する ####データ分類を指定する ###7-2　Power BI Desktopでスタースキーマを構成する（リレーションシップの設定） ####日付テーブルを作成する ###7-3　Power BI Desktopでデータを可視化し、レポートを発行する ####1. レポートのページの名称設定と背景画像を設定する ####2. 概要レポートの作成 ####3. 影響分析レポートの作成 ####4. 分解分析レポートの作成 ####各ビジュアルの動きを確認する ####Column　クロスフィルターの調整方法 #Appendix付録 ##Appendix1　Dataverseを活用しよう ###A1-1　Dataverseとは ####Dataverseの始め方 ###A1-2　データソースの準備（Dataverseテーブル作成） ###A1-3　リレーションシップを構成する ###A1-4　Power BI DesktopでDataverseに接続する ###A1-5　まとめ ##Appendix2　Microsoft Fabric──AI時代のデータ分析ソリューション ###A2-1　Microsoft Fabric ####Microsoft Fabricの登場 ####Microsoft Fabricの特徴 索引

『独習Python』は、プログラミング初学者向けのPython入門書で、著者は山田祥寛氏です。本書は、手を動かして学ぶスタイルを重視し、Pythonの基本から応用までを体系的に学べる内容となっています。解説、例題、理解度チェックの3ステップで、基礎知識がない人でも理解しやすい構成です。プログラミング初心者や再入門者におすすめの一冊です。目次には、Pythonの基本、演算子、制御構文、標準ライブラリ、ユーザー定義関数、オブジェクト指向構文などが含まれています。

この書籍は、JavaScriptを学ぶ初心者や再挑戦する人向けに、実践的なサンプルを通じて基礎力を身につける内容です。楽しいサンプルを提供し、つまずきやすいポイントを丁寧に解説しており、挫折を防ぐ工夫がされています。第2版では新しいECMA Script規格に対応し、全体の情報がアップデートされ、実践的なテクニックが学べるように内容が刷新されています。Web業界を目指す人やフロントエンドエンジニアを目指す人におすすめです。

高度な設計と解析の手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム

全Tableauユーザーの必携書!チャートも分析もドラッグアンドドロップとクリックでOK! 全Tableauユーザーのための必携書、大好評の「入門・基礎編」に第3版が登場！今や、全てのビジネスパーソンにとってBIツールのスキルは必須のものとなりました。本書では、初めての方からより分析力をつけたい方までを対象に、Tableauでチャートやダッシュボードを作成し、ビジュアル分析を行うための基本を紹介しています。Tableauを一通りかつ効率的に学びたい方は、ぜひ、本書でマスターしましょう。第3版では前版までの内容を見直し、主に次の加筆修正を行っています。・ステップを丁寧に追いつつ、Tableauの機能追加や変更に合わせて、より生産性が上がる方法を紹介・基本チャートとして、ニーズが増えてきたワードクラウドとパックバブルを追加・Tableau Server・Tableau Cloudでデータを定期的に自動更新、共有する方法をよりわかりやすく紹介著者は、Tableau Softwareで長年にわたり技術支援をしていた松島七衣さん。2018年、経済産業省主催「Big Data Analysis Contest」の初の可視化部門にて、Tableauを使って金賞を受賞された実力者です。〈対応製品〉Tableau DesktopTableau ServerTableau CloudTableau Prep Builder〈目次〉Chapter1　Tableauの概要Chapter2　チャートの作成Chapter3　データの整備Chapter4　フィールドの整備Chapter5　ビジュアライゼーションの周辺効果Chapter6　ダッシュボードとストーリーの作成Chapter7　ワークブックの共有とエクスポートChapter8　Tableau Prepによるデータ準備Chapter9　Tableau Server・Tableau Cloudでの共有 Chapter1　Tableauの概要 Chapter2　チャートの作成 Chapter3　データの整備 Chapter4　フィールドの整備 Chapter5　ビジュアライゼーションの周辺効果 Chapter6　ダッシュボードとストーリーの作成 Chapter7　ワークブックの共有とエクスポート Chapter8　Tableau Prepによるデータ準備 Chapter9　Tableau Server・Tableau Cloudでの共有

Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。日常的な事例をJupyter Notebookで分析していく。 プログラミング言語Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。Jupyter Notebookでコードを実行しながら日常的な事例を分析していく。Pythonの文法や統計学の理論には深入りせず，各分析の目的と意味を丁寧に解説。 第１章　学ぶための準備をしよう──本書の特徴とPythonのインストール 第２章　データの基礎的な扱いに慣れよう──数値データと文字データ 第３章　特徴を踏まえて適切な計画を立てよう──平均とヒストグラム 第４章　データの散らばり方を調べてみよう──相関係数 第５章　データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析 第６章　データを特徴に応じて分類しよう──機械学習によるクラスタリング 第７章　データの規則性を探って将来を予測しよう①──決定木（ディシジョン・ツリー） 第８章　データの規則性を探って将来を予測しよう②──ランダム・フォレスト（分類編） 第９章　データの規則性を探って将来を予測しよう③──ランダム・フォレスト（回帰編） 第10章　施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング 第11章　地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法 第12章　変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル 第13章　限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法 第14章　文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析

ビジネスや意思決定の場面で，データを活用したい方に手にとっていただきたいデータサイエンスの入門書。目的別の分析手法を幅広く… ビジネスや意思決定の場面で，データを活用したい方に向けたデータサイエンスの入門書。データの種類ごとの性質や収集時の注意点，目的別の分析手法からデータ可視化まで幅広く扱う。各章末には課題を設置し，最終章ではデータサイエンスの展望や限界についても言及。 第１章　データサイエンスとは 第２章　データ収集のための基礎知識 第３章　データ空間の構成法 第４章　データ生成のメカニズム 第５章　データの可視化手法 第６章　データ分析の手法 第７章　データ活用のフレームワーク 第８章　データの分析事例 第９章　データ分析上の注意点と応用知識

人的資本経営に不可欠な情報開示の資料作り…“見える化”のテクニックを駆使して作業効率＆説得力をアップさせる！2022年8月、内閣官房より、人材に関する情報開示を企業に求める「人的資本可視化指針」が公表されました。また、「女性版骨太の指針2023」では、プライム市場上場企業に女性役員比率の数値目標の設定と行動計画の策定に努めるよう求めています。「人的資本の情報開示」は、企業にとって重要な経営課題だといえるでしょう。この課題に取り組むなかで、人事関係者は、労務構成や賃金などの様々なデータを分析、可視化した資料を作成し、社内外に自社の状況を説明していくことが求められます。そこで本書は、言いたいことを一目でわからせるためのグラフ・図表の選び方や、それらをエクセルで作成する際の操作手順、説明文の書き方といったポイントを、わかりやすくかつ具体的に解説します。 第１章 「人的資本の情報開示」と資料作りのポイント 1⃣　「人的資本の情報開示」の動きと企業の対応 １　「人的資本」とは ２　「人的資本の情報開示」が求められる背景 ３　「人的資本の情報開示」に関する基準やガイドライン ４　雇用状況等の情報公表を定めた労働法令 ５　有価証券報告書への人的資本情報の記載の義務化 ６　「人的資本の情報開示」の動きのまとめ 2⃣　「人的資本の情報開示」のポイント 3⃣　人的資本に関する資料作りのポイント 1　A4・横版のスライド形式の資料を作成するポイント ２　A4・縦版の報告書形式の資料を作成するポイント 4⃣　資料作りの進め方 第２章 グラフによるデータの「見える化」 1⃣　人的資本情報の「見える化」のポイント １　人的資本情報の数値化 ２　数値化した情報の「見える化」 2⃣　エクセルを使ったグラフの作り方 １　グラフ作成の手順 ２　グラフの種類と特徴 ３　グラフ化における一般的な注意点 3⃣　棒グラフ（縦棒/横棒）の特徴と作り方 １　棒グラフの特徴 ２　人的資本情報における使用例 ３　グラフの作成方法 ４　棒グラフを作成するときのポイント 4⃣　積み上げ棒グラフ（縦棒/横棒）の特徴と作り方 １　積み上げ棒グラフの特徴 ２　人的資本情報における使用例 ３　グラフの作成方法 ４　積み上げ棒グラフを作成するときのポイント 5⃣　ヒストグラムの特徴と作り方 １　ヒストグラムの特徴 ２　人的資本情報における使用例 ３　グラフの作成方法 ４　ヒストグラムを作成するときのポイント 6⃣　折れ線グラフの特徴と作り方 １　折れ線グラフの特徴 ２　人的資本情報における使用例 ３　グラフの作成方法 ４　折れ線グラフを作成するときのポイント 7⃣　円グラフの特徴と作り方 １　円グラフの特徴 ２　人的資本情報における使用例 ３　グラフの作成方法 ４　円グラフを作成するときのポイント 8⃣　散布図の特徴と作り方 １　散布図の特徴 ２　人的資本情報における使用例 ３　グラフの作成方法 ４　散布図を作成するときのポイント 9⃣　箱ひげ図の特徴と作り方 １　箱ひげ図の特徴 ２　人的資本情報における使用例 ３　グラフの作成方法 ４　箱ひげ図等を作成するときのポイント 🔟　レーダーチャートの特徴と作り方 １　レーダーチャートの特徴 ２　人的資本情報における使用例 ３　グラフの作成方法 ４　レーダーチャートを作成するときのポイント 11　この章のまとめ～グラフは何を「見える化」しているのか～ 第３章 数値や表によるデータの「見える化」 1⃣　数値による「見える化」 １　数値による「データの変化」と「データの構造」の見える化 ２　「データ分布の特徴」を示す数値 ３　代表値の種類　～平均値、中央値、最頻値～ ４　散らばりを示す数値①　～分散、標準偏差～ ５　散らばりを示す数値②　～最大値・最小値、分位数～ ６　「基本統計量」の使い方 2⃣　表による「見える化」 １　データ分布の特徴を示す表の具体例 ２　データの変化を示す表の具体例 ３　データの構造を示す表の具体例 3⃣　ピボットテーブルを使った「見える化」とデータ分析 １　男女の賃金差異の集計と分析 ２　男女の賃金差異を説明するときの注意点 ３　人材マップ（年齢・等級別人員構成図）の集計と分析 ４　人材マップを作成するときの注意点 4⃣　ピボットグラフの活用 5⃣　この章のまとめ～数値や表による「見える化」のポイント～ 第４章 人的資本指標の算出と統計データ等の収集 1⃣　人的資本に関する指標と算出方法 １　人員構成に関する指標 ２　賃金水準・格差構造に関する指標 ３　働き方（労働時間、休日、休暇等）に関する指標 ４　人材育成に関する指標 ５　ダイバーシティに関する指標 ６　職場環境等に関する指標 ７　生産性、人件費に関する指標 2⃣　人的資本指標に関する統計データ等の収集 １　統計データ等を収集・活用するときの注意点 ２　官公庁の統計データの入手方法（e-Statの使い方) ３　人員構成に関するデータが入手できる統計調査 ４　賃金水準・格差構造に関するデータが入手できる統計調査 ５　働き方（労働時間等）に関するデータが入手できる統計調査 ６　人材育成に関するデータが入手できる統計調査 ７　ダイバーシティに関するデータが入手できる統計調査 ８　職場環境等に関するデータが入手できる統計調査 ９　生産性、人件費に関するデータが入手できる統計調査 10　人的資本に関するその他のデータの入手方法 第５章 人的資本に関する資料作りの事例 1⃣　「人的資本の情報開示」の基本的な考え方の整理 2⃣　開示情報、モニタリング情報の設定 3⃣　人的資本の資料作り・報告の年間スケジュール 4⃣　「人的資本に関する報告書」（社内資料）の事例 5⃣　人的資本に関する資料作りを進めるにあたって