2025年電子書籍 売上ランキング
第1位☆世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版総合版
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。
本書は原著の第1~35章、および付録A~Dまでの完訳総合版。巻末の索引も和(英)‐英(和)という構成で、「数理用語辞典」としての価値も発揮している。
※一部図版をカラーで口絵に掲載(26ページ)
第2位☆統計学再入門
【統計を使ったときに残る「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」の正体を解きほぐす!】
本書では統計学の解析法を使って結論を引き出した後についてくる、「後ろめたさ」や「モヤモヤ感」が何に起因するのか、その要因を探っていく。「科学哲学」を使うことで、統計解析ソフトのブラックボックス化した中身について数式を極力使わずに詳述。統計学の背後にある思考の枠組みまで掘り下げ、より深く統計学を理解することを可能にしている。統計的な仮説検定まで学んできた読者の学び直し、そして統計を使い始めた初学者にとっても理解力の向上につながる充実の一冊。
第3位☆数理・データサイエンス・AIのための数学基礎
本書は「数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム」の「1-6. 数学基礎」に準拠し、データやAIを活用するための数学・統計学の土台となる基礎知識を学ぶことをねらいとしています。15回分の授業で使うことを想定し、各章が授業1回相当になるよう構成。文章途中の空欄を埋めながら読み進めることで自ら考える力が付き、Excel演習でも手を動かしながら学ぶことで感覚的に数学を理解することができます。中学や高校では数学が苦手だった、という方のための一冊です。
※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。
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第4位☆人間中心設計入門
「人間中心設計(HCD)」初めての入門書!
人間中心設計とは、ユーザビリティ、ユーザエクスペリエンス(UX)、デザイン思考の共通の基盤となる考え方。インダストリアル、インタラクション、エクスペリエンス等の各デザイン分野が注目するデザイン思考である。
本書は節が見開きで構成されており、図表をたくさん配置して直感的に理解できる。また、具体的事例を数多く取り上げそこからも学べるよう工夫。大変分かりやすく、はじめてこの分野に接する読者必携! -
第5位☆ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎
「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」に対応した新しいテキストが登場!
ファーストステップシリーズは、コンピュータを初めて本格的に学ぶ大学生・高専生を対象にしたものです。シリーズの中で、本書は、政府の「AI 戦略2019」によって、すべての大学・高専生が習得すべき「数理・データサイエンス・AI /リテラシーレベル」として策定されたモデルカリキュラム(2024 年2月改訂)に準拠した内容のテキストです。特に、コンピュータに関する学習をこれから始める文系学部の学生の皆さんにとっても、分かりやすく学んでいただけるように配慮しました。 本書ではAI やデータサイエンスの知識や仕組みについて、事例や図解を使って具体的に説明しています。また、それらがどのように使われ、どんな有効性があるのか、反面、どんな問題があるのかについても示しました。AI・データサイエンスを1から学ぶためにこの上ない一冊です。
※本書の講義資料は、ページ下の外部リンクより入手できます。
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第6位☆世界標準MIT教科書 ストラング:教養の線形代数
【世界標準の線形代数を教養として身につけよう!】
MITの名物教授ストラング博士が線形代数の本質をズバッと解説する“教科書シリーズ”の最新刊。線形代数が教養として身に付くように、既刊書『線形代数イントロダクション』の内容をコンパクトにまとめ、データサイエンスへの応用も掲載。
従来の書籍とは異なり、ベクトル空間の概念をいち早く学ぶことで線形代数の全体像が見通しやすくなり、飛躍なく諸概念の理解を深めていける。豊富な例題と練習問題は理解度の把握に役立つ。学生から研究者まで、必携の一冊。 -
第7位☆世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション 第3版
【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。 -
第8位☆スッキリわかる数理・データサイエンス・AI
【数理・データサイエンス・AI認定制度における応用基礎レベルをフォローした教科書!】
データサイエンス・AIの数学的な内容について詳細に説明し、紙と鉛筆だけで取り組める問題を数多く配置した教科書。各手法のアルゴリズムを学習と予測に分けて明示し、一般的な数学の教科書と同じように、概念の説明、例、問という構成で、章末には確認問題を掲載しています。
[問] 例の類題や概念の説明を補うための問題。
[確認問題] 章の内容を確認するための問題。データサイエンス検定やG検定などの検定を意識した4択問題もあり。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度における「応用基礎レベル」から「エキスパートレベル」にステップアップするための必読書籍!
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第9位☆図解 深層学習
【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる!】
本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク(深層学習)の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。
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第10位☆ベイズ最適化
【ベイズ最適化を1から理解して実践できる!】
科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。
本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。
第1位 | 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版総合版 |
第2位 | 統計学再入門 |
第3位 | 図解 深層学習 |
第4位 | 世界標準MIT教科書 ストラング:教養の線形代数 |
第5位 | 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第1巻 |
第6位 | 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第2巻 |
第7位 | 数理・データサイエンス・AIのための数学基礎 |
第8位 | 世界標準MIT教科書 ストラング:線形代数イントロダクション |
第9位 | ファーストステップ AI・データサイエンスの基礎 |
第10位 | スッキリわかる数理・データサイエンス・AI |
第1位 | 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版総合版 |
第2位 | 統計学再入門 |
第3位 | 世界標準MIT教科書 ストラング:教養の線形代数 |
第4位 | 図解 深層学習 |
第5位 | 世界標準MIT教科書 ストラング:線形代数イントロダクション |
第6位 | 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第1巻 |
第7位 | 数理・データサイエンス・AIのための数学基礎 |
第8位 | 世界標準MIT教科書 アルゴリズムイントロダクション第4版 第2巻 |
第9位 | スッキリわかる数理・データサイエンス・AI |
第10位 | Python言語によるプログラミングイントロダクション |