【2025年】「dns」のおすすめ 本 91選!人気ランキング
- 3分間DNS基礎講座
- リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice)
- DNSがよくわかる教科書
- ネットワーク超入門講座 第5版
- 入門 Python 3
- すっきりわかった!DNS&メール (NETWORK MAGAZINE BOOKS)
- サーバ構築の実際がわかる Apache[実践]運用/管理 (Software Design plus)
- 独習Java 新版
- AWS認定資格試験テキスト AWS認定 ソリューションアーキテクト-アソシエイト
- 図解 サーバー 仕事で使える基本の知識 [改訂新版]
本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。
本書は、Webサービスの実践的な設計について解説しています。初めに、HTTP、URI、HTMLの仕様とその歴史や設計思想を紹介し、その後、望ましいURIやHTTPメソッドの使い分け、クライアントとサーバの役割分担、設計プロセスなどの設計課題とベストプラクティスを提示しています。目次はWeb概論、URI、HTTP、ハイパーメディアフォーマット、Webサービスの設計、付録で構成されています。
本書では、統計学が最強の学問である理由を最新の事例と研究結果を通じて探求します。ビッグデータの時代において、その重要性と力を理解することが求められています。目次には、統計学の基礎から応用、さらには統計家たちの競争まで幅広いテーマが含まれています。著者の西内啓は、東京大学医学部卒で、データを用いた社会革新に取り組んでいます。
学生の時にこの書籍を読んで統計学に興味を持った。統計学の魅力について分かりやすく学べる書籍。専門的な内容はそれほどないのでスラスラ読める。統計学ってどんなことができるの?なんでそんなにすごいの?ということを知りたい人がまず最初に読むべき本。
この書籍は、累計10万部のベストセラーで、Webサイト制作とHTML・CSSの基本を学べる入門書の第3版です。現代のトレンドに合わせて内容が改訂され、PCとモバイル両方に対応したサイト作りを図解で詳しく解説しています。架空のカフェ「KUZIRA CAFE」のWebサイトを作成しながら、最新のHTML Living Standardに基づく知識を習得できます。初心者や学び直したい人に最適な内容です。著者はUIデザイナーの狩野祐東氏です。
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。
『マスタリングTCP/IP 入門編』の第6版は、TCP/IPに関する基本知識を豊富な図版とイラストを用いてわかりやすく解説した決定版の解説書です。時代の変化に応じた新しいトピックが追加されており、プロトコルやネットワークの理解を深めるための入門書として最適です。著者はネットワンシステムズの専門家や大学教授で構成されています。
この書籍は、データベース設計やアプリケーション開発におけるアンチパターンを紹介し、失敗を避けるための改善策を提案しています。内容はデータベース論理設計、物理設計、クエリ、アプリケーション開発の4つのカテゴリに分かれており、複数の値を持つ属性や再帰的なツリー構造、小数値の丸め、SQLインジェクションなどの実践的な問題を扱っています。著者はソフトウェアエンジニアやデータモデリングの専門家で構成されています。
本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。
データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
本書は、2018年に発行された機械学習に関する書籍の全面改訂版で、不確実性の高い機械学習プロジェクトを「仕事で使う」観点から整理しています。新たに「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」についての章が追加され、読者が実際の問題を解決するための知識を提供します。著者は、機械学習の実務経験を持つ専門家たちです。
機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
本書は、深層学習に関する改訂版のベストセラーで、トランスフォーマーや生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、実用性を重視し、理論的な証明がなくても納得できる説明を提供することにこだわっています。全12章で構成され、深層学習の基本から応用までを網羅しており、特に実務に役立つ情報が反映されています。著者は東北大学の教授で、研究経験を基にした内容です。
『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。
ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
本書は最適化手法についての入門書であり、経営学やオペレーションズリサーチだけでなく、統計的最適化や機械学習の話題も扱っています。計算機技術の進歩により、複雑な最適化問題が解決可能になった背景を踏まえ、各手法の原理や数学的背景を詳しく解説しています。内容は例題を多く用いて分かりやすく、関連する話題や注意点も随所に挿入されています。目次には数学的準備、関数の極値、最適化手法、最小二乗法、統計的最適化、線形・非線形計画法、動的計画法が含まれています。著者は岡山大学の金谷健一教授です。
内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
本書は「論理的思考」をテーマに、思考の原則、論理の方法、分析のテクニックを体系的に解説しています。三部構成で、思考の基本から合理的な分析手法までを平易に実践的に紹介しています。著者は経営コンサルタントの波頭亮氏で、東京大学卒業後、マッキンゼーを経て独立し、戦略系コンサルティング会社を設立しました。