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本書は、長年に渡り土木分野を専門に教鞭を執ってきた著者が著した、2級土木施工管理技術検定試験の対策テキストです。 この1冊で合格を目指せるよう、第一次検定(学科)と第二次検定(実地)の両方を扱っています。 教育現場で得たノウハウを結集した1冊です。 無駄なく短時間で学習できる。 本試験の出題を徹底的に分析し、どこが問われるのかを強く意識した構成になっています。 知識を学び、過去問を解くことで、忙しい方でも効果的に対策できます。 「経験記述」のコツがつかめる。 苦手な方が多い経験記述は、受験者の答案を著者が添削する形式でポイントを解説します。 どうしたら、合格できる記述になるのかが分かります。 第1部 第一次検定(学科試験)対策(土木一般；施工管理等；法規) 第2部 第二次検定(実地試験)対策(経験記述；分野別問題)

【概要】人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。【読者対象】人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者【著者】大曽根圭輔(おおそね・けいすけ)筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。2012年に株式会社サイバードに入社し、データ分析部門立ち上げ等を担当。2015年に株式会社Gunosyに入社、アルゴリズム開発やユーザ行動分析、グノシー事業の責任者を担当。データ可視化が好きで、業務外の活動で「STATDASHグランプリ2016」総務大臣賞、第14回日本統計学会統計教育賞などを受賞。関喜史(せき・よしふみ)富山商船を卒業後、東京大学工学部に編入学。同大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。2011年度未踏OB。未踏ジュニアPM。大学院在籍中にGunosy(グノシー)を共同開発し、2012年にメーカー創業。創業期からニュース配信ロジックの開発を担当し、現在は研究開発に従事。2017年度言語処理学会論文賞受賞。推薦システム、ユーザ行動分析が専門。米田武(よねだ・たけし)1992年生まれ。2015年3月筑波大学理工学群数学類卒業、2017年3月大阪大学大学院理学研究科数学専攻修了。修士(理学)。CertifiedKubernetesApplicationDeveloper(CKAD)。AWSSummitTokyo2018登壇。2017年4月に株式会社Gunosyにデータ分析エンジニアとして新卒入社後、現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。

Webデータの巡回収集と解析をすべて自動で処理しよう【背景】企業においてデータ分析の需要が多くなってきているなか、企業のデータ分析の現場において、Webから様々なデータを集める「クローラー(クローリング)」と集めたデータの解析を行う「スクレイピング」のニーズが非常に高まってきています。【対象読者】・データの収集、解析などの仕事を請け負うプログラマー・クローラー開発を請け負うエンジニア【本書の特徴】本書は、データ収集・解析などの仕事を請け負うプログラマーや、クローラー開発を請け負う分析会社のエンジニアに向けて、クローラーの開発手法から実際のクローリングおよびスクレイピング手法ついて解説した入門書です。本書ではデータ分析の現場でニーズの高まってきているPythonを利用して、クローラー開発から始まり、クローリング、スクレイピングの基本から応用手法、そして運用までそれぞれの開発が直面する場面に沿って丁寧に解説します。最終章では目的別のクローラー開発手法を解説しています。【対象OSとPythonのバージョンについて】・OS：macOSSierra(10．2．x)・Python：3．6．2【目次】Part1基本編Chapter1クローラーとスクレイピングを体験するChapter2クローラーを設計するChapter3クローラーおよびスクレイピングの開発環境の準備とPythonの基本Chapter4スクレイピングの基本Part2応用編Chapter5クローラーの設計・開発(応用編)Chapter6スクレイピングの開発(応用編)Chapter7クローラーで集めたデータを利用するChapter8クローラーの保守・運用Chapter9目的別クローラー&スクレイピング開発手法Appendixクローラー&スクレイピングに役立つライブラリ

本書はJavaSilverの最新試験(IZ0-808)を徹底的に分析し、書き下ろした対策問題集です。【本書の特徴】・分野ごとの練習問題+本番さながらの模擬試験・各問ごとに詳しい解説・図や表が多く、初心者でも安心・サンプルコード付なので、手を動かしながら学習できる・Java教育に定評のある著者による書き下ろし・問題の重要度がわかるアイコン付き

ビッグデータ分析、統計学、AI、機械学習の基礎理解と「使いこなし」を 世界的総合コンサルティング企業のアクセンチュアのプロフェッショナルが徹底解説! 本書は世界的なコンサルティング会社「アクセンチュア」のデータサイエンティスト工藤卓哉氏、保科学世氏を中心に、同社の専門チーム「アクセンチュア アナリティクス」のメンバーが、企業の実務家向けにデータ分析の考え方と具体的な実践手法を解説した本です。 第一部の「データアナリティクスの基礎」編ではアナリティクのビジネス背景を業種向けに解説し、必要となる統計学の基礎的な考え方課題の定義や立案の方法を紹介。第二部の「データアナリティクスの実践」では、機械学習や人工知能、ディープラーニングの動向とアナリティクスの関係を掘り下げ、ビジネス上必要となる、それぞれの分析手法を、無料ソフトウェアの「R」のパッケージやWebによる分析サービスなどを用いて、手を動かして実践するところまでを解説しています。 データアナリティクスの基礎から実践までを、専門家だけではなくビジネスパーソンが体系的に理解し、実践するための格好の定番書です。 内容(抜粋) 【第一部】 ・データサイエンスが作り出すビジネス革新 ・分析で必須となる一般的な統計知識 ・課題の定義、仮説立案 ・データ収集・加工 ・システム処理基盤 【第二部】 ・機械学習とは ・アソシエーション分析 ・クラスタ分析 ・決定木分析 ・経路探索、R言語と地図データによる実行 ・協調フィルタリング ・H2Oでディープラーニング こんな方にお勧め ・データ分析などで課題解決をおこないたいビジネスパーソン ・データを収集 ・分析から事業立案をおこなおうとする事業開発部門、戦略部門の方 ・データ分析基盤や分析フローをつくるIT担当、情報システム関連の方 ・データ分析を普及したい教育担当の方 ・データ分析の基礎を習得したい学生の方

解くだけでみるみる合格力がつく! 大好評のスピードマスター問題集が、Ver4．5に対応して登場! Linux教育に定評のある著者が、最新試験(Version 4．5)を 徹底的に分析し、書き下ろした試験対策問題集です。 試験別、分野別に対策問題があり、それぞれの試験ごとの 模擬試験も掲載されています。各問ごとに詳しい解説があり、 問題を解いていくことで確実に実力が付きます。 LPIが行っている厳正な審査に合格した 「LPI認定トレーニングマテリアル」です。 〈対応試験〉 201試験 LPI Level2 Exam 201/202試験 LPI Level2 Exam 202 【本書の特徴】 Version4．5に完全対応 LPIの審査を通った「LPIC認定教材」(LATM) 問題→解答・解説がテンポよく読み進められる (201)7章+模試(202試験)6章+模試で完全網羅 LPIアカデミック認定校の講師による信頼の解説 問題の重要度が一目で分かる 【目次】 第1部 201試験 第1章 キャパシティプランニング 第2章 Linuxカーネル 第3章 システムの起動 第4章 ファイルシステム 第5章 高度なストレージとデバイスの管理 第6章 ネットワークの構成 第7章 システムの保守 201試験 模擬試験 第2部 202試験 第1章 ドメインネームサーバ 第2章 Webサービス 第3章 ファイル共有 第4章 ネットワーククライアント管理 第5章 電子メールサービス 第6章 システムセキュリティ 202試験 模擬試験