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現場の技術者を対象に、電気工事の基礎と施工の実際を伝授するものです。電気工事に携わりながらも現場と知識の乖離に戸惑いを感じている人、また第2種電気工事士資格の受験者や資格取得者で、机上の知識と実作業との関係がいまひとつ理解できない人に向けた、作業内容と基礎知識習得のための実践的な解説書です。

スポイト部と本体がネジで締められるようになっています。揮発性や臭気の強い液体を入れても、蒸発や臭いを防止できます。

ガラス製のシャーレです。

蓋付きの薬瓶です。

蓋付きの薬瓶です。

薬品容器から分けて保管、使用するガラス瓶です。

薬品を必要量だけ分けて保管・使用することができます。空気抜きのため、瓶の淵に切り込みが入っています。

ガラス製の角型シャーレです。

ハケ部と本体がネジで締められるようになっています。揮発性や臭気の強い液体を入れても、蒸発や臭いを防止できます。

シャーレ内部がT字形に分割されています。

ガラス製のシャーレです。

フタの重さにより密封性が優れています。ステンレス製の金具で本体とフタを連結しており、片手でも開閉可能です。

工場や作業所などの現場で必要な知識がこの一冊に。教科書で習った内容を現場で活かす。電気の基本から、計器類、よくあるトラブルとその対策を紹介。電気取扱者と関連法の解説を追加。

電気設備の役割と設置方法から、強電系と弱電系、情報通信施設と防犯施設、機種の選定条件、電気設備の設計フローなどを図解で解説。建物を快適化・情報化するための「電気設備」のイメージがわかる1冊。

アナログ、デジタル、ラジオなどに興味がある人を対象に、電子工作に必要な道具やパーツ、技術、回路の組み立て方などを図解でやさしく解説。初心者がつまずきやすい疑問がぜんぶ解決する、電子工作マメ百科。

●少量の液体や薬剤を入れられる容器です。

固体を粉砕または混和するために使用する鉢です。

固体を粉砕または混和するために使用する鉢です。

ハケ部と本体がネジで締められるようになっています。揮発性や臭気の強い液体を入れても、蒸発や臭いを防止できます。

スポイト部と本体がネジで締められるようになっています。揮発性や臭気の強い液体を入れても、蒸発や臭いを防止できます。

スポイト部と本体がネジで締められるようになっています。揮発性や臭気の強い液体を入れても、蒸発や臭いを防止できます。

薬品を必要量だけ分けて保管・使用することができます。空気抜きのため、瓶の淵に切り込みが入っています。

薬品を必要量だけ分けて保管・使用することができます。空気抜きのため、瓶の淵に切り込みが入っています。

ダッペングラスを適切な角度でカット。角度をつけることにより内部が見やすく、作業時の操作感が向上しました。

セメント等を練るガラス板です。 オートクレーブ可能。

シャーレ内部が3つに分割されています。

シリコン製の三割シャーレです。

シリコン製の三割シャーレ。フタもオートクレーブ対応です。

なぜMATLABか?；MATLABとは；データビジュアライゼーションツールとしてのMATLAB；信号処理ツールとしてのMATLAB；Simulinkとは；プログラミング処理言語としてのMATLAB；機械学習ツールとしてのMATLAB；深層学習ツールとしてのMATLAB；MATLABプログラミング応用例

シリコンが半導体になる製造工程を俯瞰。半導体製造工程の流れが図解でよくわかる。半導体製造プロセス全体像；前工程の概要；洗浄・乾燥ウェットプロセス；イオン注入・熱処理プロセス；リソグラフィプロセス；エッチングプロセス；成膜プロセス；平坦化(CMP)プロセス；CMOSプロセスフロー；後工程プロセスの概要；後工程の動向；半導体プロセスの最近の動向

研磨材等を入れるガラス容器です。上下逆にしても使用可能です。

場所をとらずに、薬瓶を安定させることができます。

データ分析の標準ステップ「CRISP‐DM」に準拠したプロセスで学ぶ。身近なオープンデータを対象に、実感しながらデータ分析に取り組む。データの「理解」「準備」のステップでは、Tableauのツールで楽をすることも覚える。Pythonとの連携に触れ、本格的な「データサイエンス」に一歩踏み込む。BIツール「Tableau」でビジュアルなデータ分析を楽しみながら、「可視化」を超えて、データサイエンスの世界へステップアップ! 第1章Tableau「で」始めるデータサイエンスとは?(データサイエンスって何だろう?；データサイエンスのプロセスサイクルとTableauプロダクトほか)； 第2章基礎体力編(可視化の基本；データ準備の基本ほか)； 第3章実践編：実データでデータサイエンスのサイクルを回してみる(銀行顧客の定期預金申し込みを推論してみよう!；東京23区のマンション価格を推論してみよう!ほか)； 第4章展望編(AIとBI連携の重要性；データサイエンティストを目指す次のステップとはほか)； 付録(Pythonの環境構築；TabpyServerインストール方法ほか)