これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。最近めっちゃ元気！！ 今回は『データベースについて勉強したいあなたに送る技術書17冊(+11冊1講義7link)』として、もりたがここ半年くらいでわーっと集めたデータベース周りの書籍（とか）を紹介していきます。アプリケーションって結局はデータベースみたいなところがあると思うんですが、おれは長いことデータベースをどう学んだら良いのか分かりませんでした。同じような気持ちを抱えているITエンジニアの人もいると思うので、学習ロードマップと合わせて紹介していきます。 なお具体的な対象読者は業務でなんとなくSQL書いてるけど、ウィンドウ関数とか言われると分からんな……くらいの人です。 扱う領域と扱わない領域 扱う領域としてはだいたい以下 再入門本 SQL 内部構造 論理設計 周辺知識 データベース理論 その他高度なもの モデリング、NoSQL、分散データ

評価指標の重要性 データ分析失敗事例集という書籍を読んで「評価指標って大事だな（小学生並みの感想）」と思ったので、個人的な覚え書きとしてメモ。 データ分析失敗事例集に加えて、ほぼ積読状態だった評価指標入門から、ポイントをまとめます。 評価指標とは何か？どうやって決めるか？ 一番大事な話として、そもそも（この記事では特に機械学習分野での）「評価指標とは何か？」「どうやって決めるか？」という大問題がありますが、私が語るのは恐れ多いので、本記事では省略します。 一番難しくて、重要だからこそ、簡単に説明できないのでこの記事を読んであらためて気になったら、最初に紹介したような本を読んでみると良いかもしれません。 評価指標の分類 機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」と大きく3つに分けられるという話を聞いたことがある人は多いかもしれません。そのうち代表的な「教師あり学習」をさらに大きく

はじめに みなさん、プロンプトエンジニアという職業をご存知ですか？👀 ChatGPTを台頭に生成AIが流行してから出来たエンジニアの一種です。 有名な求人サイトでも、『プロンプトエンジニア』と検索すると検索が引っかかるぐらい今の時代に求められている職業です。 ネットでは年収4000万越えのプロンプトエンジニアがいると話題になりました。 今回の記事では、『プロンプトエンジニアになりたい人向け入門書』をまとめました！ プロンプトエンジニアになりたい プロンプトの精度を上げて、生成AIを有効活用したい こんな方には特におすすめしたい記事ですので、是非最後までご覧ください👍🏻 KindleUnlimited 今回紹介する技術書は全て無料で読むことが出来ます KindleUnlimitedを使うことで、これから紹介する本以外にも沢山の技術書を無料で何冊でも読むことが可能です🙌 200万冊以上

(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出

(Image by ElasticComputeFarm from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、相変わらず続くCOVID-19の影響*1でデータ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ったままにつき、例年とほぼ同じラインナップになっている点、予めご容赦いただければと思います。 初級向け5冊 総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論 ウェブ最適化 ベイズ統計 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 SQL コメントなど 初級向け5冊 初級向け書籍リストはあまり出入りがないのが通例ですが、今回も微妙に入れ替わりがあります。 総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×

2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス

DXコンサルタントの日淺と言います。 2019年からDX専門のコンサルティングファームを経営し、これまで30社以上の大小様々なDXプロジェクトを支援しています。 私が、2年前にDXコンサルティングファームを経営し始めたころは、「DXって何？」と言われることが多かったですが、今は、DXといえば、ビジネス用語として通じるように変化してきたことを実感しています。 現在、本年中の発刊を目指して、私自身も出版社と企画を進めています。 以前、「DXとはなにか？」という視点でもおすすめ本もまとめたので、こちらも合わせてご覧ください。 今回は、更にDX推進する方、プロジェクトを運営しなくては行けない方を対象に 「DXプロジェクトを進めるための本」を選んでみました。 この記事は、 DXプロジェクトの推進方法をどうしたら・・・？DXの最前線の現場ではなにが起こっているのか？ という方向けに書いていますが、 ぜ

DXコンサルタントの日淺と言います。2019年からDX専門のコンサルティングファームを経営し、これまで30社以上の大小様々なDXプロジェクトを支援しています。 DXという言葉、企業の中で使われだしたのは、2019年頃からでした。それが、コロナショックを経て、テレビCMやネット広告などでも、多くの人が目に触れる機会も増えてきました。 私自身も、2年前にDXコンサルティングファームを経営したころは、「DXって何？」と言われることが多かったですが、今は、DXといえば、ビジネス用語として通じるように変化してきたことを実感しています。 現在、本年中の発刊を目指して、私自身も出版社と企画を進めています。 この記事は、 DXを学びたいけど、どこから手をつけていいかわからないDXを進めているけど、より深く学ぶためにはどうしたら・・・ という方向けに書いていますが、 ぜひそうじゃない人にも読んでほしいと思い

New!!（2024.1.11） 本記事の内容をよりブラッシュアップし、さらに使いやすくなった「ふりかえりカタログ（コミュニティ版）」をリリースしています。 今後はそちらをご利用ください。 ふりかえりカタログ（コミュニティ版） はじめに あなたのふりかえりを拡張するふりかえりカタログを公開いたします！ ふりかえりカタログは、ふりかえりの手法（現在）71個とその特徴を網羅したカタログです。下記画像はイメージです。 pdfはBoothで無料DLできます。 DLはコチラ => ふりかえりカタログ（Booth版） スライドはSpeakerDeckから参照できます。 DLはコチラ => ふりかえりカタログ（SpeakerDeck版） ふりかえりカタログとは ふりかえりの様々な手法をまとめたカタログです。 ふりかえりの各手法を「手法名」「手法を使う場面」「手法のイメージ」「出典」「進め方」「いいところ

2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2

みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。

ここ数年「もう終わりだろう」と言われ続けたAIブームは、コロナウイルスによってタピオカ屋を巻き込んでトドメを刺された。自宅作業を「WFH」と呼び、同僚や取引先とはZoomでコミュニケーションを取っている。息抜きにNetflixやYoutubeを見て、「AIは『テレワーク』と『DX』に話題も予算も奪われたな」と思ったりする。だがこれは、IT業界で働く人間の姿だ。 一方で自宅で仕事ができない方々も多く、否応なく出勤する光景は日常となった。仕事から帰って息抜きにテレビをつければ「スーパー派遣社員とAIでリストラ」なドラマや、倍返しの人がITリテラシーとコンプライアンスを無視した銀行で歌舞伎役者による顔芸勝負を見て、「月曜日なんてなければいいのに」と思っている。 つまりIT業界のイキリツイッタラーである我々と、現場で働きながら社会を動かす皆様では、住む世界も見ている光景も異なる。むしろ「当然のよう

各本の立ち位置について どんな軸で立ち位置を説明しようか悩みますが、今回は「対象読者レベル」と「時系列との関係」についての二軸で「独断と偏見」で位置づけしてみました。 はじめに 仕事でデータ分析に関して種々のデータに色々な手法を使ったりするのですが、分析していると時系列のデータが意外と多い。 数値予測や異常検知などは時刻と共に記録されていることが多いです。 この時系列データに関する知識を付けるために網羅的に本を読んで、知識を付けようと思いました。 今回はその中で、「どの本にどんな事が書いてあって、他の本との関係性は？」を書評にすることで、皆さんの本の購入の手助けになればと思っています。 「この本の立ち位置も調べて」 「時系列本ならこの本入れなアカン」 などあれば教えてください。 時系列分析のためのブックガイドと同じようなコンセプトの記事です。 時系列データに対する「python,Rどっちが

データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 Storytelling with Data ⇒Amazonで詳細を見る 日本語版で刊行されたGoogle流資料作成術の原著です。 デ

【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ

戦略コンサルで求められる知識・思考法を身につけよう 良書を読むことは、戦略コンサルティングファームの選考対策や入社前準備として、とても有効な手段です。なぜなら、まだビジネス経験の乏しい学生が現場の実態や思考の枠組みをつかむことができるからです。そこで今回は、戦略コンサルティングファームのトップファーム5社が内定者へ薦める課題図書をご紹介します。 まず、戦略コンサルトップファーム5社のうち、複数の企業が推薦していた書籍23冊を必読書としてピックアップ。特に最初の7冊は読まないと戦略コンサルティングファームの内定獲得は困難と言えるレベルの必読書です。実際に読んだコンサルタント、コンサル内定者のコメントもありますので、ぜひセレクトする際の参考としていただければと思います。さらに、コラムの最後には必読書以外の推薦本121冊もリストアップしています。 推薦された書籍は、戦略コンサル志望者や新入社員に

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

この連休だけで読んだわけではないですが、いろいろ振り返ったりしたので、分析に役立つ本などをこの機会にまとめてみました。おすすめ度合い、というと読む人の立場とか状況によって違いそうなので、主観的に、自分にとって役立った度合いを５段階で評価しました（星の数で）。 ※Amazonの商品紹介貼付けてまくってますが、アフィリエイトはやっていません。著作権的にAmazonのを貼るのは問題ないらしいのでそうしているだけです。 ※以下、長いです。長くなりました・・。 分析関連 まとめとしては、O'Reillyの本が情報量も多く、参考になるものが多い。Rやpythonのコードも豊富で、かつ実践的なので、「プロはこう書くのか」と参考になるものが多かった。また、R、pythonどちらでも、パッケージにあまり頼らないで関数を最初の章から少しずつ積み上げてきちんと書かれているので、「この手法はこのパッケージをつかっ

ソーシャルメディアとデジタルマーケティングに強い株式会社トライバルメディアハウス代表。大手企業300社以上の広告宣伝・広報・マーケティングの支援実績を持つ。近著『売上の地図』（日経BP）、『自分を育てる働き方ノート』（WAVE出版）含め著書・共著書10冊以上。鎌倉稲村ヶ崎在住。

本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ