データ分析の現場で避けて通れない「欠損値」の処理について、理論的背景から実務的アプローチまで網羅的に解説しています。「なんとなく」で手法を選びがちな実務家に向けて、より正確で信頼性の高いデータ処理を行うための体系的な指針を提示します。
本書は2部構成となっており、第1部「理論編」では欠損の発生メカニズムや古典的手法に加え、完全情報最尤法や多重代入法といった最新手法、カテゴリデータの処理まで詳しく解説しています。第2部「実践編」では、擬似データを用いた手法間の比較検証や、100万件規模の大規模データへの適用など、現場での具体的な実例を通して実践的なノウハウを学びます。さらに、欠損値処理を単なる前処理ではなく「推論全体の妥当性を左右する設計事項」と位置付け、業務やシステム部門との合意形成、ガバナンス、監査や運用のためのデータ保持基準といった組織的な判断基準まで踏み込んでいる点も大きな特徴です。
実務でのデータ分析をより精緻かつ正確なものにし、組織におけるデータ運用の質を一層向上させたいすべての実務家にとって、包括的なガイドとなる一冊です。

発売日、価格など予告なく変更する場合がございます。

コンピュータの「歴史」「原理」「ハードウェア」「ソフトウェア」，そして「インターネットと未来」までを一冊で体系的に学べる入門書です。

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各産業に向けて深層学習の実用的な参考となるよう、深層学習の理論、実装、応用という異なる視点から3巻の書籍に分けて書いています。この3巻の書籍は、深層学習の全体像を包括的かつ体系的に解説しており、実際の応用で直面する様々な問題に対処するのに役立ちます。理論編である本書では、モデルの構造、損失関数と評価指標から深層学習の説明性、連合深層学習までを扱っています。

本書は機械学習や深層学習の基礎となるアルゴリズムを「Pythonを用いて実装し理解する」ことに重きを置いています。改訂版ではPyTorchを採用し、生成AIの核心となるアルゴリズムを新たに追加しました。数式の意味から実践的なプログラム作成まで、理論と実装をバランスよく習得したい方に最適の一冊です。

本書は、プログラミング経験のない大学1年生を主な対象とした、アルゴリズムとデータ構造の教科書です。現代社会で必須の「問題を解くための手順を考える力」を養うことを目的とし、効率的な手順の設計力を身につけることができます。
全14章の構成は基礎的なフローチャートから始まり、探索・整列アルゴリズム、計算量の評価、スタックやキューなどのデータ構造までを段階的に解説。
各章では日常の具体例から理論を導入し、Pythonによる実装、演習問題へと進むサイクルを繰り返すため、初心者でも抽象的な概念を無理なく理解できる設計となっています。
2進数や画像データの仕組みといったコンピュータの基礎知識もバランスよく習得可能で、独学者はもちろん大学の講義用テキストとしても最適な構成となっています。

本書は、名古屋国際工科専門職大学と沖縄工業高等専門学校での講義資料に基づき、デザインとエンジニアリングの融合を説く一冊です。従来、デザイン思考とシステム開発は個別の領域とされてきましたが、現代の製品・サービス提供には両者の統合が欠かせません。
本書は「入門」を「自ら問いを立て、未踏の領域を切り拓く能動的な行為」と再定義し、読者が新たな仮説を立案・検証することを期待しています。扱う話題は社会システム、価値創造、要求工学、ソフトウェア・アーキテクチャなど多岐にわたります。
特徴として、筆者独自の知識創造法や「Promptテンプレート」といった生成AI活用法、アーキテクチャ設計手法などが具体的に紹介されています。課題発見と解決手法を学び、発展し続ける社会技術システムのデザインに挑むための基礎を提供するガイドです。

DXの加速に伴い、スピードと柔軟性のある組織や個人が優位になる時代が到来しました。本書は、この激変する時代を生き抜くために企業経営者が考えるべき「基本的な考え方」を、現在の状況をクリアカットに分解してまとめ上げたものです。「IT前提経営」の再整理から、経営実務とDXの関係、SFプロトタイピングなどの判断手法、サイバーセキュリティ、DXの具体的な実践例、DXを支える産業構造までを解説し、未来を見据えた経営戦略を立てるための羅針盤となります。

本書は、プログラミングを通じて問題の本質を捉え、解決策を具体化する能力を養うためのPython入門書です。
生成AIやローコードツールの普及によりシステム開発が身近になる中、「人間が主役であり、結果への責任を持つ」という姿勢を重視しながら、論理的思考の重要性を説いています。
内容は全13章で構成され、前半の第1章から第6章では変数やループ、関数といった基礎を固めます。後半の第7章以降は、乱数を用いたゲーム制作、データ分析、Webアプリ開発、さらには機械学習や画像認識までを網羅したステップアップ方式となっており、段階的に高度なスキルを習得できます。
図解や「Key Point」などの補足も充実しており、初心者でも安心して踏み出せる一冊です。

本書は、単なるコードの書き方ではなく、実用的なアプリケーションを構築するために不可欠な「コンピュータと情報処理の深い知識」を網羅的に解説しています。昨今注目されるノーコード開発やAIによる自動生成においても、独自の機能を実装しAIに的確な指示（プロンプト）を出すためには、アプリが動く仕組みの理解が欠かせません。
本書では、アプリの基本構造や開発環境の構築から始まり、UI（ユーザーインターフェース）の設計、データの永続化（データベース）、大規模なソフトウェアを管理するための設計手法、ライブラリの活用まで、順を追って学びます。さらに、現場で必須となるデバッグ、テスト、アジャイル等の開発プロセス、そしてチーム開発におけるコード共有やOSS（オープンソース）の概念についても丁寧にフォローします。
大学での研究や社会課題の解決、新規ビジネスの立ち上げなど、多様な目的を持つ学習者が自信を持って「次のステップ」へ踏み出すための架け橋となる一冊です。

多くの大学・高専で教科書採用されている『MicrosoftOfficeを使った情報リテラシーの基礎』の2024対応版。

　好評の2021年版を踏襲し、レポート作成、発表、情報分析手順、情報倫理を解説。新たに生成AIの扱いも加えています。

　Officeソフトの使い方だけでなく、学習への活用法を網羅しており、大学・高専生に最適な情報リテラシーの教科書です。