【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】

　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。
　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
　第1巻ではPart1～3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。

【大学・高等専門学校向けのC言語の教科書を令和版にアップデート！】

　文系・理系・情報系を問わず、「C 言語でプログラムを書けるようになりたい」学生のための入門用演習書。2001年の初版発行以来改訂しながら利用してきた内容を令和版として刷新し、9章から15章構成にすることでより詳細に解説している。
　演習問題はABCと順番に難易度が上がるよう調整され、章をこなすごとにプログラミング力を上げていくことができる。本文では「要点」「もっと知りたい人へ」「注意」「クイズ」など、著者ならではの学習に使えるトピックスが視覚的にわかりやすく配置されている。C言語をやさしくしっかり学ぶにはベストな1冊。

【IT技術の教科書として人気の書籍が、改訂新版になって登場！】

　本書はITの基本的な原理を中心に解説した教科書であり、各章のねらいやまとめ、練習問題などを通してITの基礎を十分に理解することができます。
　更に初版刊行から現在までに起こった目覚ましい情報技術の発展を受けて、改訂新版では新たな技術やテーマを盛り込みました。具体的にはAI、IoT、情報セキュリティ、モバイル通信などの技術を取り上げ、アルゴリズムやプログラミングなどの説明もより充実させています。ITの基礎を1から学ぶためにこの上ない一冊です。

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【エクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解！】

　本書はエクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解し、簡単なデータ分析ができるようになることを目的としています。文章による説明は極力減らし、数式についてはなるべくことばに訳して説明することで、はじめてデータサイエンスを学習する際の最初の入門書としても無理がないよう、やさしく詳しい記述でまとめられています。
　「ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック」資格を取得するためにも十分な解説を掲載。統計学の知識をもっていない、エクセルの使用に慣れていない初心者の方に最適な一冊です。

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【MITで大人気の講義テキスト！大幅な内容追加を受けて第3版が登場！！】

　MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのプログラム手法を習得することができます。
　プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。

【PDCAを題材に情報リテラシーを学ぶ！オンライン授業についても解説！】

　多くの大学・高専で教科書として採用されている『MicrosoftOfficeを使った情報リテラシーの基礎』シリーズの2021対応版である。
　本書は、大変好評な2019版のコンセプトを踏襲し、レポートの書き方、発表の仕方、情報分析手順、情報倫理を具体的に解説する。また、地域と共に行うプロジェクトを想定し、プロジェクト学習のイメージを初学年次から体験できるように工夫している。加えて、コロナ禍で普及したオンライン授業についても解説した。
　単にOfficeソフトの使い方を学ぶだけでなく、いかにしたら学習に役立てられるかを考え抜いた教科書であり、大学、高専の学生に最適の書である。

【Pythonプログラミングの“入門の入り口”になる教科書！】

　本書はプログラミング経験がない方やPC操作に不慣れな方でも無理なく読み進められる、Pythonプログラミングを始めるための“入門の更にその入口”となる教科書。
　プログラムを実際に動かしながら学んでいく構成のため、基礎がしっかりと身に付くだけでなく、米国で成功した著者直伝の実践的知識まで習得できる。応用力アップにつながる例題も豊富に掲載。本書掲載のプログラムはすべてウェブから入手できるので、講義や独習にも役立つ。
　Python入門者に、最初に手に取ってほしい一冊。

本書はアルゴリズムの基礎的な内容をJavaScriptを用いて解説したものです。従来の教科書で扱われていた内容を大幅に削減し，初等的なアルゴリズムに限定して実例を入れて詳しく解説しました。また，それらのアルゴリズムを用いて解ける問題のプログラム例をできる限り含めています。それは，著者がこのような基礎的なアルゴリズムの理解とプログラミングは不可分であると考えているからです。

※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

本書を通じて多くの人たちがアルゴリズムの本質を理解して，そのスキルを色々な場面で，よりスマートで洗練されたシステムづくりのために発揮してもらえれば，本書の目的は十分に達成されたとものと考えます。

人工知能（AI）の第3次ブームが来ていると言われて久しいが、ディープラーニングを中心とした機械学習による本格的な社会実装が始まっているのが大きな特徴でもある。
2021年度より文・理の区別なく大学初学年からAIに関する教育が実施されることが文科省で決まり、AI技術は本格的な過渡期に突入しようとしている。
そこで本書では、文系学生を含めた様々な分野の読者に必須の教科書とするべく、AIの基礎から応用までを体系的に、ほぼ数式なしで解説した。
AIと社会とのつながりやAIの限界などについても、これまでの研究の歴史を踏まえて紹介している。

データを正しく読み解き、提示する能力を創る！
データサイエンスの重要性が叫ばれるなか，その教育への期待が産官学で高まっている．高校ではすでに統計学が必修となり，大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった．本書では，データサイエンスの要であるデータリテラシー（データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力）の総合的解説を試みており，初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々，データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々，どちらの要望にも応える充実の教科書となっている．