本書は、プログラミング初心者向けにリニューアルされた「いちばんやさしいPythonの本」で、最新のPython 3に完全対応しています。イラストやサンプルが豊富で、オブジェクト指向やWebアプリ開発、データ処理の基本も学べます。新たに2章が追加され、プログラミングの楽しさと効率化の重要性を伝え、読者がスキルを身につける手助けをします。著者は東京大学の辻真吾氏で、Pythonの普及活動にも力を入れています。

本書は、データサイエンスやウェブ開発などで人気のPythonの入門書で、6年ぶりに改訂された『入門 Python 3』の最新版です。プログラミング初級者向けに、Pythonの基礎から応用までをわかりやすく解説しており、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、付録に分かれており、リファレンスとしても役立ちます。

この書籍は、数学の知識がなくても理解できる機械学習の入門書で、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いた実践的な解説が特徴です。著者はscikit-learnの開発に関わる専門家で、実践から理論へと学ぶスタイルを採用しています。特に「特徴量エンジニアリング」や「モデルの評価と改善」に焦点を当てており、従来の解説書にはない内容を提供しています。目次には教師あり学習、教師なし学習、データ処理などが含まれています。著者は機械学習の専門家で、産業界や学術界での経験があります。

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。

本書は、Python初心者向けに基本的なプログラム作成から人工知能アプリの開発までを対話形式で学べる内容です。イラストを交えながら基礎知識を解説し、最新の環境に対応しています。著者はプログラミング教育やコンテンツ制作に携わる森巧尚氏です。

本書は、機械学習の有名なアルゴリズムをPythonを用いてゼロから実装することを目的としています。実用的なフレームワークを使用するのではなく、機械学習の仕組みを深く理解することで応用力や問題解決力を高めることを目指しています。内容は、Pythonの基本、機械学習に必要な数学、数値計算、そして具体的な機械学習アルゴリズムに関する解説を含んでおり、初心者や実務に携わるエンジニアに適しています。著者はシルバーエッグ・テクノロジーのチーフサイエンティストで、機械学習アルゴリズムの設計・実装に精通しています。

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。

この書籍は、プログラミングの基本からゲーム開発までを紹介しています。第1部ではプログラムの作成方法やデータ構造について学び、第2部では「Bounce！」ゲームの制作を行い、第3部では「ミスター・スティックマン脱出ゲーム」の開発に取り組みます。著者はプログラマーやシステムアーキテクトとして活躍する専門家たちです。

本書は、Pythonライブラリscikit-learnを用いて最適な予測モデルを作成する方法を解説した入門書です。数式を用いたアルゴリズムの説明や、ハイパーパラメータの影響を示す実例を通じて、データ分析の手法を学べます。内容は、機械学習の基本、scikit-learnのセットアップ、回帰や分類、クラスタリング、次元削減、モデル評価、実データ分析の実例など多岐にわたり、Jupyter Notebookにも対応しています。著者はデータサイエンスやプログラミングの専門家で構成されています。

この書籍は、著者がGoogleでの経験を基にしたPythonエキスパート向けの改訂版です。第2版ではPython 3.8に対応し、新たにデータ構造やデバッグに関する章を追加。全体で90項目にわたってベストプラクティスや新機能の使い方を解説しています。効率的で読みやすいPythonicなコードを書くための秘訣を提供し、Pythonの魅力を体験できる一冊です。著者はGoogleのプリンシパルソフトウェアエンジニアで、Pythonの専門家です。

『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、人気のオンライン講座を基にしたPythonプログラミングの学習書で、基礎から応用までを網羅しています。著者はシリコンバレーで活躍するエンジニアで、海外でも通用するプログラミング技術を伝授。独学をサポートする無料サンプルコードやエンジニアのキャリア戦略も紹介されており、実践的な内容が充実しています。12万人以上が受講した講座を元にしたこの一冊は、海外での活躍を目指す人にとっての道しるべとなるでしょう。

本書は、業務効率化や生産性向上を目指すビジネスパーソンに支持されるPythonを用いた自動化の指南書の改訂版です。WordやExcel、PDF文書の処理、Webダウンロード、メールの送受信など、日常業務の煩雑な作業を自動化する方法を解説しています。改訂版ではGmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonの最新モジュールへの対応が追加され、演習問題も増補されています。また、日本語版にはEXEファイル作成方法の付録も収録されています。著者はソフトウェア開発者のアル・スウェイガートと、情報工学の博士課程を修了した相川愛三です。

本書は、ゲーム開発のノウハウをゼロから学べるPythonを使用した解説書です。ゲーム開発に特化し、プログラムの動きや面白さを理解することができます。対象はゲーム業界を目指す学生や自作ゲームを発表したい人などで、初心者でも安心して学べるように基礎知識やプログラミングの基本を詳しく解説しています。豊富な教材や特典もあり、幅広いジャンルのゲーム作成を通じてスキルを向上させることが期待できます。著者は経験豊富なゲームクリエイターで、教育活動も行っています。

『プログラムはなぜ動くのか』の改訂第3版は、プログラムの動作原理をわかりやすく解説し、基礎知識を身につけることを目的としています。内容は新しい製品やツールに更新され、初心者でも理解しやすいように加筆されています。特に、C言語と新たにPythonを用いた機械学習に関する章が追加されており、プログラミングの本質を探求することができます。全体を通して、プログラムの仕組みや環境について詳しく説明されています。

この書籍は、データサイエンティストに必要な時系列データ分析について詳しく解説しています。フリーソフトウェアRを使用し、視覚的かつ対話的にデータ分析を行う方法を紹介しています。内容は、時系列データの基本から観察・要約、自己回帰モデルの理解、ARCH/GARCHモデルの応用、投資への実践的な応用まで多岐にわたります。著者は一橋大学の准教授と株式会社QUICKのソリューションマネージャーです。

本書は、Pythonのデータ分析ツール「pandas」の開発者Wes McKinneyによる、データ分析の基本を網羅した改訂版です。NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterなどのライブラリを利用し、科学計算や統計解析、機械学習、金融分野におけるデータ分析を学ぶことができます。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで実践的に試すことができます。目次にはPythonの基礎やデータのクリーニング、可視化、時系列データの扱いなどが含まれています。

本書『機械学習の数理100問』は、機械学習を実践的に学ぶための演習形式の教材です。100の問題を解くことで、数式やPythonプログラムを理解し、自分のスキルを向上させることを目的としています。各章には解説と問題があり、問題から始めても解説を参照することで理解を深められます。大阪大学の講義や公開講座でも使用されており、高評価を得ています。統計的機械学習の著名な書籍に準拠した中間的な内容で、機械学習の知識やデータサイエンスに必要なスキルを身につけるのに適した一冊です。著者は大阪大学の教授で、データ科学や機械学習に関する研究を行っています。

本書は、統計学の基礎から応用までを扱った内容で、基礎編ではR言語を用いた記述統計や統計的仮説検定について解説し、応用編ではベクトルや行列、データフレーム、外れ値の影響などを取り上げています。著者は、教育心理学を専門とする学者たちで、各自が教育機関での実績を持っています。

この書籍は、データ分析における「分析モデル」をテーマにしたもので、回帰分析や深層学習、強化学習などの実践的な分析手法を網羅的に解説しています。著者は、データ分析者がモデルの本質を理解し、データを最大限に活用できるようにすることを目的としています。内容は定型データから非定型データの扱い、強化学習、データから知見を得る方法まで多岐にわたり、各章で具体的な手法や技術が詳しく説明されています。著者は東京大学の博士号を持つデータサイエンティストで、データ分析の啓蒙活動にも従事しています。

この書籍は、数理モデルを用いて現象を理解するための基本的な統計モデルの考え方を、章ごとに異なる例題を通じて解説しています。前半では一般化線形モデル（GLM）の基礎を紹介し、後半では階層ベイズモデル化の手法をRとWinBUGSを用いて具体的に説明します。著者は久保拓弥氏で、生態学のデータ解析に関する統計学的方法を研究しています。

本書は、Pythonの基本を学ぶための入門書であり、プログラミング初心者から経験者まで幅広く対応しています。Pythonは使いやすく、無料で入手可能なオブジェクト指向言語で、様々なアプリケーションに利用できます。第3版ではPython 3.0の変更点に関する情報も含まれており、基礎知識から応用技術までを網羅しています。著者のマーク・ルッツはPythonのトレーナーとしての豊富な経験を持ち、翻訳は夏目大が担当しています。

この書籍は、プログラムを作成する人向けに、基本的なアルゴリズムとデータ構造を解説しています。高速で実用的なアルゴリズムを中心に、動作原理や注意点、計算時間を詳細に説明し、図や具体的なプログラムを豊富に掲載しています。プログラム例は主にPascalで示され、一部はCやCommon Lispでも提供されています。目次には、アルゴリズムの計算量、探索、整列、グラフ、文字列アルゴリズム、難しい問題などが含まれています。

本書は、Pythonのデータ分析ライブラリpandasを用いた効率的なデータ操作と可視化の手法を体系的に解説しています。初中級者向けに、データ取り込みや前処理から解析までをカバーし、付録ではPythonの基本事項も紹介。データ分析の基礎技術の習得やスキルアップを目指す内容です。全体は基本的な使い方、データ操作、データ型、データモデリング、次のステップ、付録の6部構成となっています。

本書は、データ分析エンジニアに必要な基本技術を解説した第2版の教材です。内容にはデータの取得・加工、可視化、プログラミング、基礎数学、機械学習の流れが含まれています。Python 3.10に対応し、分かりやすい解説が特徴です。対象はデータ分析エンジニアを目指す人で、学べる内容にはPythonの文法、データ前処理、可視化技術、機械学習の実装方法があります。著者はPythonコミュニティで活躍する専門家たちです。

本書は、AI・データ分析プロジェクトの成功には技術知識だけでなく「ビジネス力」が重要であることを強調しています。データサイエンティストのキャリアや業界の概要から始まり、プロジェクトの立ち上げ、実行、評価、収益化までのノウハウを網羅。具体的には、課題設定、案件獲得、データ分析手法の検討、レポーティングなどのプロセスを解説し、実務に役立つ情報を提供しています。著者は業界の専門家で、実践的な知識を基にした内容となっています。

本書は、富士通ラーニングメディアの人気研修コース「Python入門」を基にした書籍で、Pythonを使ったデータ解析やAIに注目が集まる中、実習中心の内容で構成されています。プログラムの基本構文を手を動かして学び、よくあるエラーの対処法を詳しく解説。実習問題を通じて理解を深められるようになっています。目次には、Pythonの概要、環境構築、基本文法、外部プログラムの呼び出し、ファイルの入出力、一歩進んだプログラムの挑戦が含まれています。

本書は、データサイエンスの基本概念から実際のビジネス活用事例までを豊富な図やイラストを用いて解説し、初心者でも理解しやすい内容になっています。データサイエンスの重要性が増す中、数学的な専門用語を避けながら、機械学習や先端テクノロジーとの関連も紹介。ビジネスパーソンや学生にとって、データサイエンスを学ぶための入門書として最適です。

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。

本書は、近年注目されている統計モデリングについて解説しており、特にフリーソフトのStanを用いた実践的なアプローチを提供しています。Stanは高い記述力を持ち、階層モデルや状態空間モデルを簡単に記述できるため、データ解析に非常に有効です。著者は、ベイズ統計の理解を深めるための実践的な内容を重視し、StanとRを通じて統計モデリングの考え方を学ぶことができるとしています。目次には導入編、入門編、発展編があり、幅広いテーマを扱っています。著者は統計モデリングやデータサイエンスの専門家です。

本書『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』は、機械学習の理論とPythonによる実践を解説するベストセラーの第3版です。分類、回帰、深層学習、強化学習など幅広いトピックをカバーし、最新のPythonライブラリに対応しています。特に、敵対的生成ネットワークと強化学習の新章を追加し、従来の内容を刷新しました。機械学習の理解を深めるための実用的な一冊です。

本書は、Pythonプログラミングを初めて学ぶ人向けの超入門書で、シンプルな文法と実践的なサンプルを通じて基礎をしっかり学べる内容になっています。プログラミング未経験者でも飽きずに進められるよう工夫されており、学習範囲を絞ることで効率的に理解を深めることができます。著者はフリーライターの立山秀利氏で、豊富な経験を活かしている。

東大教養学部における多年の講義経験に基づいて書き下ろした解析学の本格的入門書．豊富な練習問題をまじえながら，独自の論理構成でていねいに解き明かす．I 実数と連続，微分法，初等函数，積分法，級数　　　II 陰函数，積分法（続き），ベクトル解析，複素解析 まえがき 読者への注意 第I章　実数と連続 第II章　微分法 第III章　初等函数 第IV章　積分法 第V章　級数 附録1　集合 附録2　論理記号 問題解答

本書は、プロのゲームクリエイターが初心者向けにゲーム制作とプログラミングを解説する入門書です。Pythonを使用し、プログラミングの基礎やゲーム制作の方法、必要なアルゴリズムや数学を学びながら、モグラ叩きやテニスゲームなどのサンプルゲームを作成します。ゲーム制作に興味がある初心者に最適な内容となっています。

本書は、機械学習の基礎から実践的な活用法までを解説した一冊で、管理職や技術者に向けて書かれています。内容は、機械学習の概念や手法、タスク、企業での活用方法、具体的な適用事例、実運用に耐えうるモデルの構築、モデルの説明性について詳しく述べられています。著者は、機械学習エンジニアとしての経験を活かし、理論と実践を結びつける橋渡しをしています。

この本は線形代数の重要な概念とその克服方法を解説しています。連立方程式を通じて行列や行列式の理解を深め、ランク、線形変換、固有値、行列の対角化などの要点を攻略するためのコツを提供しています。目次にはガウスの消去法や逆行列、ベクトル空間、固有値、ジョルダン標準形などが含まれています。

「データサイエンティスト養成読本」の改訂版で、データサイエンティストに必要なスキルセットを最新の内容で解説しています。ソフトウェアや分析ツールの進化に対し、基本的なスキルは変わらないことを強調。内容はデータ分析のプロセスやビジネス成果を意識した分析方法、実践的なデータ分析入門、マーケティング分析の手法、基礎知識の習得など多岐にわたります。著者は里 洋平、和田 計也、早川 敦士など。

本書は、機械学習を実践的に学ぶための教材で、scikit-learn、TensorFlow、Kerasを用いて、基礎から応用までの手法を体系的に解説しています。内容には、データ処理、モデル学習、深層学習、強化学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などが含まれ、サンプルコードはすべてGitHubで公開され、Jupyter Notebookで試すことができます。第2版では新たに畳み込みニューラルネットワークやGANによる画像生成の説明も追加されています。機械学習を学びたいエンジニアにとって必携の一冊です。

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。

本書は、Pythonのデータ処理ライブラリ「pandas」の実践的な使用法を約100のレシピ形式で紹介するもので、データ分析や科学計算に役立つ内容が含まれています。各レシピは手順や解説が整然とまとめられており、データ構造の基本から可視化技術まで幅広くカバーしています。著者はデータサイエンティストのTheo Petrouで、教育やデータ分析に関する豊富な経験を持っています。読者はデータサイエンスに興味のあるすべての人を対象としています。

この入門書は、オペレーティングシステムの基本概念を平易に解説しています。内容は、I/Oデバイス、プロセスとスレッド、スケジューリング、相互排除と同期、メモリ管理、ファイルシステム、ネットワーク、セキュリティ、そしてWindowsオペレーティングシステムのケーススタディにわたります。著者は、河野健二で、情報科学の専門家です。

この書籍は、機械学習の基礎から最先端までを網羅した内容で、最小の努力で最大の学びを提供します。全30巻からなるシリーズの一環として、数学的基礎理論や実用的なアルゴリズムを解説し、データサイエンス分野の研究者や技術者向けに設計されています。第6期では、連続最適化、関係データ学習、オンライン予測に関する3冊が刊行されます。著者は各分野の専門家であり、機械学習に不可欠な知識を身につけることができます。

この書籍は、ネットワーク技術に関する基本的な知識を提供するもので、IPアドレッシング、ルーティング（RIP、OSPF、EIGRP、BGP）、スイッチング技術（VLAN、STP）について解説しています。著者の網野衛二は、コンピューター系専門学校の講師であり、ネットワークに関する講座や連載も行っています。

本書は、Pythonの豊富な機能を活用し、効果的で慣用的なコードを書く方法を解説する解説書です。読者は、Pythonicな思考を身につけ、コードを短く、速く、読みやすくする技術を学べます。熟練のPython 3プログラマーになるための道筋を追求しています。

本書は、1998年に刊行された『わかりやすいパターン認識』の改訂2版で、パターン認識を初めて学ぶ読者を対象に基本的なテーマを詳しく解説しています。改訂にあたり、具体例や実験例、演習問題を増加させ、演習問題の解答はオーム社のホームページに掲載されています。内容は新しい手法の解説ではなく、基本的な内容を充実させて使いやすくなっています。目次には、パターン認識の基本概念や学習アルゴリズムに関する章が含まれています。

本書は「統計を使わずにRをプログラミング言語として学ぶ」ことを目的としたもので、プログラミング初心者でも楽しみながら学べる内容です。サイコロ、トランプ、スロットマシンの3つのプロジェクトを通じて、Rのプログラミング環境であるRStudioを活用し、Rの基本的なスキルを身につけることができます。著者は統計学者や教育者であり、Rの魅力とデータ分析の基礎も紹介しています。

この入門書は、パターン認識について基礎からわかりやすく解説しており、特にRを用いた実行例が含まれているため、実際の応用にも役立ちます。内容は識別規則や学習法、ベイズの識別規則、k最近傍法、サポートベクトルマシンなど多岐にわたり、最後には識別器の性能強化についても触れています。著者は筑波大学の名誉教授、平井有三氏です。

本書は、JupyterLabを利用したデータ分析と可視化の方法を解説したものです。JupyterLabはPythonユーザに人気のオープンソース環境で、インタラクティブにコードを実行し、結果を視覚化できます。内容は、JupyterLabの導入から操作方法、pandasによるデータ処理、Matplotlibとseabornを使ったグラフ作成まで幅広くカバーしています。最後にはGoogle Colaboratoryの活用法も紹介されています。著者はデータ解析の専門家で、実践的な知識を提供しています。

本書は、ExcelやGoogleスプレッドシートの操作をPythonを使って自動化・効率化する方法を解説しています。プログラミング初心者にも理解しやすい内容で、データ収集や分析、グラフ作成などの業務をプログラムで処理する方法を学べます。著者は、プログラミングの基本から応用までを網羅しており、業務の自動化を促進する内容となっています。

プログラミングの基礎からエラー処理、テストコードの書き方まで

本書は、数理モデルの多様な手法を解説し、データ分析における選択と理解を促進する入門書です。機械学習や統計モデルなど、自然科学と人文社会科学の手法を網羅し、初学者がデータ分析の全体像を把握できるように設計されています。特に、モデリング手法の選択や誤解しやすい点について丁寧に説明し、大学一年生でも理解できるレベルでありながら、より進んだ読者にも楽しめる内容となっています。著者は東京大学の特任講師で、幅広い分野での数理的解析に取り組んでいます。

この書籍は、データ分析の基礎から応用までを学べる内容で、データ可視化や統計手法、仮説検定、重回帰分析など、一生使えるスキルを身につけることができます。著者はデータサイエンティストとしての豊富な経験を持ち、実務に役立つ知識を提供しています。目次にはデータ分析の全体像や具体的な手法が紹介されています。

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グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、理論的な証明がなくても納得できる説明を重視し、実用性を考慮した内容を提供。全12章で、基本構造から各種学習方法、データが少ない場合の対策まで幅広く網羅しています。著者は東北大学の教授であり、実務家との共同研究の経験も反映されています。

本書は、VTuberサプーがPythonプログラミングにおけるコードの改善方法を紹介する内容です。初心者や中級者向けに、コードの見た目や可読性、安全性を高めるテクニックを解説し、プロの知識と実務経験に基づいた具体的なアドバイスを提供します。主要な章には、コードの整形、読みやすさの向上、Pythonの便利機能、安全性の確保、クラスとオブジェクトの理解、テストコードの重要性、エラー解消のヒントが含まれています。エンジニアを目指す人やコードの質を向上させたい人におすすめの一冊です。

本書は、機械学習や深層学習の予備知識がない読者を対象に、理論を明快に解説する入門書です。内容は、機械学習と深層学習の基本、ニューラルネットの仕組み、勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、深層強化学習など多岐にわたります。著者は、理論的な基礎を重視し、学びやすい形式で解説しています。

『Data Visualization: A Practical Introduction』の日本語訳が刊行され、全世界のRユーザーに支持されている。この本は、データ可視化の基本を初心者でも理解できるように解説しており、ggplotやtidyverseの知識がなくても実践的に学べる内容となっている。データの見せ方や可視化の手順に加え、実践的なスキルを提供。著者はデューク大学の教授であり、さまざまな専門家が推薦している。目次にはデータの整形や地図描画など、多岐にわたるテーマが含まれている。

本書は、ビジネスにおけるデータ活用の重要性を背景に、因果分析の手法である「因果推論」と「因果探索」を学ぶための実践的なガイドです。因果推論は施策の効果を推定する手法であり、因果探索はデータから因果関係を明らかにする方法です。読者はPythonや機械学習ライブラリを用いて実際にプログラムを実装しながら、これらの手法を習得できます。内容は因果推論の基本から機械学習の応用、さらに因果探索の実装まで多岐にわたります。

「Head First Python」は、初心者向けのビジュアル重視の入門書で、Pythonの基本を学びながら独自のWebアプリケーションを構築する方法をステップバイステップで解説しています。データベース管理や例外処理などの理解を深めることができ、手を動かしながら学べる内容になっています。著者は情報システムやコンピューティングの専門家で、教育やIT業界での経験があります。

この書籍は、地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングを活用して業績を向上させるストーリーを通じて、デジタルマーケティングの基礎を学ぶ内容です。デジタル化を成功させるためには、知識を持った人材や情報を自ら取りに行く姿勢、トップの意欲が重要であると述べています。目次には、デジタルマーケティングの基本、集客手法、データ分析、ECサイト構築、SNS活用などが含まれています。著者はデジタル領域の専門家であり、データサイエンスの普及を目指して活動しています。

本書は「Raspberry Pi3」と「Python3」に完全対応した「みんなのRaspberry Pi入門」シリーズの第4版です。豊富な写真と図を用いて、初心者でも理解しやすいようにRaspberry Piの使い方やPythonプログラミングの基礎を丁寧に解説しています。プログラミング未経験者にも適した内容で、電子工作に関する知識も提供しています。

「English for Writing Research Papers」の邦訳が登場。著者エイドリアン・ウォールワークによるこの指南書は、ノンネイティブ向けに論文執筆のテクニックを網羅的に解説。580の使える英語表現を収録しており、ネイティブの思考を取り入れた質の高い論文作成をサポートします。内容は、英文ライティングの基本テクニックや論文構成の方法を詳細に解説しており、科学者や研究者にとって貴重なリソースとなるでしょう。

本書は、プログラミング未経験者がWebアプリケーションを実際に開発し、公開するプロセスを解説しています。プログラマーを目指す人に向けて、基礎から実践までの流れを学ぶことで、開発の全体像を把握し、学習の効率を高めることができます。主なツールとしてAWS、Django、Git、Herokuを使用し、クラウド環境での開発が可能です。完成したアプリケーションは面接時の実績として活用できます。

本書は、プログラミング言語Pythonの初心者向け入門書で、プログラミングの基本概念や文法をわかりやすく解説しています。未経験者や挫折した人、スキルアップを目指す人に適しており、実際に手を動かしながら学べる演習も豊富に含まれています。豊かなカラー図解とイラストで、プログラミングの「読み方」「書き方」「しくみ」を理解できる内容です。著者はテクニカルライターで、主にプログラミングやセキュリティに関する記事を執筆しています。

本書は、欠測データの解析における多重代入法の実用的な手法を解説しています。従来の書籍では理論中心でしたが、本書では具体的な応用事例や手順を示し、社会科学の分析手法（t検定、重回帰分析、ロジスティック回帰分析など）における欠測データ処理を詳述しています。Rコードと実データを用いて、読者が実際に手順を再現しながら学ぶことができるようになっています。著者は、統計科学や不完全データ処理法の専門家です。