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。

『SQL ゼロからはじめるデータベース操作』は、初心者向けにSQLの基礎を丁寧に解説した入門書です。著者はプロのDBエンジニアで、データベースの構造やSQLの基本的な操作、関数、テーブルの結合などを豊富な図やサンプルコードを用いて説明します。第2版では最新のDBに対応し、アプリケーションからSQLを実行する方法も新たに追加されています。データベースアプリを作成したい人や、実務で通用するSQLを身につけたい人におすすめです。

この書籍は、マンガを通じてデータベースの基礎知識を学ぶ内容です。目次には、データベースの基本概念、リレーショナルデータベースの解説、データベース設計、SQLの基本操作、運用方法、そしてデータベースの普及と活用についての章が含まれています。著者は高橋麻奈で、東京大学経済学部を卒業しています。

『達人に学ぶSQL徹底指南書』の第2版は、SQLを扱うエンジニア必携の書で、10年ぶりの改訂を経て、最新のSQL機能や実践的なコーディング事例を多数紹介しています。ウィンドウ関数やCASE式、外部結合などの重要なトピックを詳しく解説し、標準SQLに基づいて多様なデータベースに対応しています。また、リレーショナルデータベースの歴史や原理についても触れています。SQLを深く理解したいエンジニアやプログラマにおすすめの一冊です。

本書は、ビッグデータ時代におけるSQLの活用法を紹介するレシピ集です。目次には、分析力の重要性、使用するツールとデータ、データ加工、売上やユーザー行動のデータ抽出、分析技術の向上、行動を起こすための知識の活用方法が含まれています。著者は加嵜長門と田宮直人で、双方ともデータ解析およびビッグデータ活用の専門家です。

本書は、初心者向けのSQL入門書の最新改訂版で、シリーズ累計90万部を突破しています。学習のポイントは以下の3つです。 1. **わかりやすい解説**: 読者の疑問に答えながら進めるため、初心者でも楽しく理解できます。 2. **手軽に実践**: クラウドサービス「dokoQL」を利用することで、PCやスマートフォンからすぐにSQLを試せます。 3. **繰り返し練習**: 豊富なドリルを通じて、SQL文と実行結果の関係を体感しながら自信を持って学べます。 第4版では最新のDBMSに対応し、新たに「SQLによるデータ分析入門」を追加。データ活用とAIの関連性も学べます。著者はIT業界の専門家で、実践的な知識を提供しています。

『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。

本書は、Linuxプログラミングの入門書であり、Linuxの仕組みを理解し、プログラムを作成するための基礎を学ぶことを目的としています。内容は、Linuxの基本概念から始まり、システムコールやライブラリ関数を用いた具体的なコマンドの作成、さらにはネットワークプログラミングに至るまで幅広くカバーしています。著者は、読者がLinuxの世界を理解し、プログラミング技術を習得できるよう導いています。

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。

本書は、BigQuery、Pandas、Polarsを用いたデータ分析の前処理技術を学ぶための実用的なガイドです。前処理の重要性や最新のライブラリの活用法を解説し、初心者から中級者まで役立つ内容を提供します。内容は前処理の基礎知識、データ構造や内容に基づく前処理技術、実践的な演習問題に分かれており、特にPolarsを用いた高速なデータ処理を紹介しています。著者はデータ分析の専門家であり、実践的な知識が得られる一冊です。

本書『マスタリングTCP/IP 入門編 第6版』は、TCP/IPに関する解説書の決定版であり、時代の変化に対応した内容を加えて刷新されています。豊富な図版や脚注を用いたわかりやすい解説により、TCP/IPの基本や関連技術を学ぶことができます。目次にはネットワーク基礎、TCP/IPの基礎、ルーティングプロトコル、アプリケーションプロトコル、セキュリティなどが含まれています。著者はネットワンシステムズや大学の教授など、専門家たちです。

本書は、現代の分散システム設計におけるデータの扱いに焦点を当て、リレーショナルデータベースやNoSQL、ストリーム処理などのテクノロジーの特性を詳述しています。データ指向アプリケーションの設計に必要な基本概念を解説し、レプリケーションやトランザクション、バッチ処理などの分散データの管理手法についても触れています。ソフトウェアエンジニアやアーキテクトにとって必携の一冊です。

ＳＱＬに備わるデータ管理の基本機能とデータ分析等の拡張機能、ビッグデータ時代における仮説解釈の基本概念と基本技術を解説。 　本書は、SQLによるデータ管理の基本機能とデータ分析等の拡張機能、およびビッグデータ時代における仮説解釈の基本概念とそのための基本技術を解説する。　現代の情報システム、特にビッグデータを用いる情報システムは、データ管理とデータ分析という異なるサブシステム（デジタルエコシステム）からできている。この事実を前提に、データ管理を超えるSQLの新しい側面（機能と応用）、すなわちモダンSQLを紹介し、進化するSQLの姿、あるいはSQLの真の姿を伝える。また、ビッグデータ時代における仮説生成と仮説解釈の基本概念とそのために必要となる基本技術についても具体的に解説し、前著『仮説のつくりかた』（2021年・共立出版）を補完する。　具体的には、仮説の生成・解釈の基本概念を導入したあと、SQLによるデータ管理（操作）の基本機能と、データ分析やNoSQL機能といった拡張機能について解説する。さらに、実践的なSQLの分析機能の解説や、月惑星科学を題材に、科学データがSQLで管理されている実例を紹介する。そのほか、SQLが仮説の生成だけでなく、仮説の解釈説明にも有用であることを示すと同時に、SQL以外の方法による仮説説明の技術についてその概要を説明し、またSQLを支えるデータベースの設計、実装、運用についても説明する。　SQLとそれを利用したデータ処理・データ分析を学びたい学生や、製造・販売や研究開発現場の分野専門家、SQLを通してデータ分析を学びたいデータエンジニア、SQLを通してデータ処理を学びたいデータサイエンティストに読んでいただきたい一書である。 第1章 ビッグデータと仮説 1.1   ビッグデータ 1.2   イシカワ・コンセプトに基づくデータ分析 1.3   ビッグデータの課題と統合的アプローチ 1.4   仮説 1.5   デザイン原理とデザインパターン 1.6   仮説の生成と解釈の道具としてのSQL 1.7   ビッグデータ応用の利用者 1.8   クラウドに関する注意 1.9   本書を読んでいただくにあたり 第2章 データベースの基本概念とデータモデル 2.1   データベースの役割と応用 2.2   データベースのアーキテクチャとデータ独立性 2.3   データベースの利用者 2.4   データモデル 2.5   ネットワーク型モデル 2.6   階層型モデル 2.7   関係データモデル 2.8   オブジェクト指向モデル 2.9   オブジェクト関係モデル 2.10  XML 2.11  関係データベース 第3章 SQLの機能Ⅰ 3.1   SQLの概要 3.2   データ定義 3.3   基本的問合せ 3.4   データ処理 3.5   基本データ型 3.6   新しいデータ型 3.7   データ理解（実践編） 3.8   オブジェクト指向 第4章 SQLの機能Ⅱ 4.1   複雑な問合せ 4.2   タプルの挿入，削除，更新 4.3   GRANTとREVOKE 4.4   完全性制約とトリガ 4.5   SQLの各種インタフェース 4.6   ローレンツ曲線とGini係数 4.7   推論 4.8   教師あり学習と教師なし学習 4.9   回帰と最小二乗法 4.10  クラスタリング 4.11  k-nn：怠惰学習 4.12  k-分割交差検定 4.13  仮説差分法 4.14  時間差分 4.15  空間差分 4.16  仮説差分 4.17  確率的推論：ナイーブベイジアンフィルタ 4.18  テキストマイニング自然言語処理（文書検索） 4.19  有用なデザインパターン 第5章 多次元データの分析 5.1   概要 5.2   OLAP操作 5.3   ウィンドウ操作 5.4   ウィンドウ関数 5.5   拡張集約関数 第6章 関係性を探る 6.1   概要 6.2   WITH句による再帰問合せ 6.3   探索履歴の蓄積と巡回の抑止 第7章 系列データの分析 7.1   概要 7.2   行パターン認識の基本構文 7.3   MEASURES句とDEFINE句の式 第8章 惑星探査データとSQL 8.1   背景 8.2   月の座標系 8.3   PostGISのセットアップと空間参照系の確認 8.4   Apollo着陸地点の登録 8.5   かぐや搭載ハイビジョンカメラの実例 8.6   クォータニオンによる姿勢検索 8.7   Apollo月震計データベース 第9章 クラウドコンピューティングの利用 9.1   クラウドコンピューティングとは 9.2   クラウドの概要 9.3   クラウドにおけるデータベース 9.4   クラウドを用いたリレーショナルデータベース環境 9.5   リレーショナルデータベース環境の構築 第10章 データベースの設計と実現 10.1  データベースの設計 10.2  データベースの構成法（その1） 10.3  データベースの構成法（その2） 10.4  問合せの最適化（その1） 10.5  問合せの最適化（その2） 10.6  実行計画 第11章 データベースの運用 11.1  トランザクションの概念 11.2  同時実行制御 11.3  ロック方式による同時実行制御 11.4  楽観的な同時実行制御 11.5  リカバリ管理 11.6  セキュリティ管理 第12章 解釈説明 12.1  仮説の解釈と説明の必要性 12.2  背景としてのEBPM 12.3  科学哲学における解釈説明 12.4  解釈説明の構造 12.5  解釈説明の対象 12.6  解釈説明に用いる技術 12.7  モデルから独立した解釈説明方法 12.8  説明のためのアーキテクチャ 12.9  モデル生成の説明（how_h） 12.10 モデルに依存しない解釈説明方法（what_h） 12.11 モデルに依存する解釈説明方法（what_h） 12.12 モデルに依存する解釈説明方法（why_h） 12.13 階層的凝集クラスタリング 12.14 可視化 12.15 モデル生成の実行計画（how_e）