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図書 |
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Peter Prinz, Tony Crawford著 ; 黒川利明訳
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概要:
本書はプログラミング言語Cの機能を網羅したリファレンスです。言語仕様やライブラリはもちろんのこと、コンパイラやデバッガ、make、IDEまで、およそCプログラミングに関わる事項すべてを網羅します。最新のC11に準拠していますが、歴史的背景や
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古い時代に使われていた文法にも触れています。日本語版では可能な限りコード例をESCRコーディング規約に従うように書き直し、高品質なコードを書く上での参考となるようにしました。
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| 2.
図書 |
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Ian Griffiths著 ; 鈴木幸敏 [ほか] 訳
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概要:
言語仕様からWindows 8アプリ開発まで、必要な情報のすべてを網羅!C#プログラマのバイブル待望の改訂!C#5.0、.NET4.5対応。
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図書 |
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Allen B.Downey著 ; 黒川洋, 黒川利明訳
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図書 |
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田中穂積 [ほか] 編著
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| 5.
図書 |
図書
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George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow著 ; 黒川利明, 黒川洋訳
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| 6.
図書 |
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黒川利明著
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| 7.
図書 |
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アレン・B・ダウニー著 ; 黒川利明訳
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概要:
サンプルコードを動かして統計の直観的な理解を促した『Think Stats—プログラマのための統計入門』の著者によるベイズ統計・ベイス推論の解説書。数学的な観点での記述は最小限にとどめ、実例を多く使って実用的観点からベイズ手法を解説。Pyt
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honで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながらベイズ統計を学ぶことができる。
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| 8.
図書 |
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ハドリー・ウィッカム, ギャレット・グロールマンド著 ; 黒川利明訳
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概要:
ggplot2、dplyrといったRを代表するパッケージやRStudioの開発で知られる「Rの神様」ハドリー・ウィッカムと、『RStudioではじめるRプログラミング入門』の著者ギャレット・グロールマンドによる、Rプログラミングを通してデー
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タサイエンスの理解と知識を深めるための一冊。Rの機能と威力を知り尽くし、また、統計とデータサイエンス教育のプロフェッショナルでもある著者たちによるわかりやすくクリアな説明は、既存のデータサイエンス入門書とは一線を画します。データサイエンスに必要な要素とプロセス(インポート、整理、変換、可視化、モデル、コミュニケーション、プログラミング)を明確に定義し、それぞれ順を追い、各節の最後には練習問題を掲載して、ていねいに説明します。データサイエンティストを目指すなら必読の一冊です。
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| 9.
図書 |
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Kurt Guntheroth著 ; 黒川利明訳
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概要:
C++を高速化したいなら...正しく測定!ホットスポットを特定!あらゆる角度から最適化!
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図書 |
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Marius Bancila著 ; 黒川利明訳
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概要:
数学の問題から、文字列処理、日付と時刻、並行処理、暗号、ネットワークまで、多岐にわたる100の問題を集め、その解法をC++で示します。ポピュラーで古典的な数学の問題をはじめ、C++17でのファイル操作やC++20での実行時間の計測、デザイン
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パターン、テキスト翻訳、画像から顔検出など、身近で興味のわく魅力的な問題が多数収録されています。あらゆるレベルのC++プログラマはもちろん、これからC++を始める人にとっても、C++で何ができるのか、どのように書くのかを実際に手を動かしながら学び、プログラミングスキルをレベルアップすることができます。最新のC++17対応。
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| 11.
図書 |
図書
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Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze著 ; 岩野和生 [ほか] 訳
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図書 |
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Allen B. Downey著 ; 黒川利明, 黒川洋訳
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概要:
「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで人気を博した第1版に大幅な加筆を行い、全面的に書き換えた改訂版です。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し
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、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。実際に手を動かしながら統計が学べる、という第1版の長所はそのままに、Anaconda、pandas、IPython Notebookといったツールやライブラリを使った統計手法を示すほか、仮説検定、回帰、時系列分析、生存分析などについて新たな章を追加し内容を充実させました。例題、演習問題をGitHubに掲載。プログラマのための統計入門の決定版です。
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図書 |
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Srini Devadas著 ; 黒川利明訳
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概要:
MITで20年にわたり教鞭を執る著者が、1、2年生を対象としたプログラミングの授業で実際に使っている教材をもとに執筆したものです。「楽しみながらアルゴリズム的思考とプログラミングスキルを鍛える」という意図に基づき、著者が選んだ21の数学パズ
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ルを解くことを通じて、論理的な思考と柔軟な発想力を身に付けることができます。掲載されているコードはすべてダウンロード可能。また、章末の練習問題で習熟度を確認できます。「閃きの瞬間」が訪れたときの喜びを体感し、プログラミング本来の楽しみを知ることができる一冊です。
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| 14.
図書 |
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ナラシンハ・カルマンチ著 ; 黒川利明, 木下哲也訳
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概要:
インド工科大学(IIT)と企業の両方で豊富な経験を持つインド人著者による、実例豊富なデータ構造とアルゴリズムの解説書。伝統的なデータ構造とアルゴリズムのトピックで、基本をしっかり押さえるだけでなく、集合のUnion/Find、動的プログラミ
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ングや計算量クラスといった話題も盛り込んでいます。圧倒的な情報量でプログラマに必要な知識を網羅。600弱の練習問題とその解を収録しており、理解度を細かく確認し、知識を着実に身に付けることができます。
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| 15.
図書 |
図書
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David Kopec著 ; 黒川利明訳
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概要:
昔からある定番アルゴリズムと、機械学習・深層学習アルゴリズムを学び本物の問題解決能力とプログラミングスキルを身につける!Python3.7対応。型ヒント全面採用。
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図書 |
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George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow著 ; 黒川利明, 黒川洋訳
目次情報:
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概要:
実践的側面を重視した、新しいタイプのアルゴリズム事典。どのアルゴリズムを使うべきか、どう実装するのか、さらに性能を向上させる方法はあるのかを解説。主要な40余りのアルゴリズムを網羅し、C、C++、Java、Pythonでの実装例を示す。改訂
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版では、フォーチュンアルゴリズム、マージソート、マルチスレッドクイックソート、AVL平衡二分木、R木と四分木などの新たなアルゴリズムを追加。
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| 17.
図書 |
図書
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Sarah Boslaugh著 ; 黒川利明 [ほか] 訳
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概要:
本書は統計の基本概念から応用的手法まで、幅広い情報を網羅したリファレンスです。情報の時代の現代、膨大なデータを収集・分析・解釈・説明するための知識とテクニックが求められています。「統計的に考える」ことを念頭に、データをしっかり理解し、データ
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の誤用を避け、数字に惑わされないための考え方と知識、テクニックを身に付けられるよう執筆されています。複雑な専門用語に関してもよく整理されており、わかりやすく解説。後半では、ビジネス、医療、教育などのさまざまな専門に特化した部分にも触れて概略がわかるよう工夫されています。新しい情報も数多く盛り込み、時代に即した現代的な内容となっています。
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図書 |
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Yves Hilpisch著 ; 黒川利明訳
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概要:
さまざまな分野で威力を発揮するPythonは、ファイナンスの分野でも重要なテクノロジーとして急成長を遂げています。本書は、Pythonを使った金融工学の初歩的な基本事項からアルゴリズム取引やデリバティブ分析までカバーし、必要なプログラミング
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、機械学習や深層学習を利用したデータ分析、統計などについて、数理と実用面から詳しく解説します。「データ駆動型アプローチ」と「AIファーストファイナンス」を軸に、これからのファイナンスに必要な戦略と実践力を体得できることを目的とします。
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図書 |
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ライアン・ミッチェル著 ; 黒川利明訳
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概要:
「Webスクレイピング」とは、インターネットからデータを機械的に集め、必要な情報を抽出するプロセスのこと。検索エンジンだけでは限られた情報しか集められませんが、この技術を使えば、インターネット上の膨大な情報の中から本当に必要な情報を入手でき
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ます。小売業、金融業をはじめ多くの業界で情報収集に活用され、アカデミックでも広い分野で使われ注目されています。本書は、前半でWebスクレイパーとクローラの基礎をていねいに解説し、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース使用やテスト自動化、自然言語処理などの高度なトピックに加えて法律面の解説など、Webスクレイピングを実際に行うために必要なプログラミングテクニックとテクノロジー全般を紹介します。Python3.x対応。
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図書 |
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Ryan Mitchell著 ; 黒川利明訳
目次情報:
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概要:
さらなる自動化、並列クローリング、Python 3.x全面対応、Scrapy 1.6対応etc.本当に欲しい情報を効率的に手に入れる。改訂!第2版。
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図書 |
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アミット・サハ著 ; 黒川利明訳
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概要:
Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線
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運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。
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図書 |
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Peter Bruce, Andrew Bruce著 ; 黒川利明訳
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概要:
データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な50の基本概念と、関連する用語について、簡潔な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するRコードを提示して、多方面からの理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測とい
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う一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学のどの項目が必要か、どの項目が不必要かを示し、重要な項目について、その概念、数学的裏付け、プログラミングの各側面からアプローチします。データサイエンスに必要な項目を効率よく学べて、深く理解することが可能です。
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図書 |
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Theodore Petrou [著] ; 黒川利明訳
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概要:
pandasのデータ構造の基本から実践的なデータ整理・抽出法、matplotlib/seabornを使った可視化までデータ分析、科学計算に活かせる98のレシピ。
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| 24.
図書 |
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Brett Slatkin著 ; 黒川利明訳
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概要:
Scott Meyersによる人気シリーズ、「Effective Software Development」シリーズに待望のPythonバージョンが登場。シリーズの真骨頂である、効率的で優れたプログラムはどのように書けばよいのか、を指南。ベ
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ストプラクティス、ヒント、落とし穴の避け方や達人プログラマのコードなどを紹介し、効果的な優れたPythonプログラムを書くノウハウをまとめています。Pythonを知り尽くした著者が、より良いPythonコードを書くために何をすべきか、何をすべきでないか、なぜこれが良い方法なのかをPythonの流儀に従って教えてくれます。強力な機能を備えながらもシンプルで使いやすく、多くの開発者を惹きつけてやまないPythonの魅力と威力を体感できる一冊です。
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