【2022年09月19日】現在、最も注目されている本ベスト10【コンピューター・IT】

本・電子書籍

今週、Amazonで最も注目された本をカテゴリ別に毎週更新しています。買いたい本が決まっていないときの参考にどうぞ!

1位 ドラゴンクエストX 目覚めし五つの種族 オフライン アストルティアナビゲーター PS5/PS4・Nintendo Switch・Steam版 (Vジャンプブックス(書籍))

著者:Vジャンプ編集部
発行日:2022年09月15日

トップレビュー

投稿者:ノイズ
特点コードのひらめきの指輪はなくても困らない
毎度、発売日同時に出すモノには大人の事情があるのかもしれないが今回はちょっと酷いかな。ダンジョンにいる敵がどのくらい強いのかとか一切データないですからねコレ、フィールド出てすぐのスライムすら載ってない。ボスの姿と攻略法がチラッとはある。これはネットで調べない人には役に立つかも、毒を使うので毒消しそう用意しておこうみたいな。オフラインがドラクエ10始めて!な人はマップのつながりが分かりにくいのであってもいいのかもしれない。

2位 るるぶ原神 (JTBのムック)

るるぶ原神 (JTBのムック)
ジェイティビィパブリッシング
¥1,375(2022/09/19 12:00時点)

著者:JTBパブリッシング るるぶ編集部
発行日:2022年12月16日

トップレビュー

投稿者:

3位 1冊ですべて身につくHTML & CSSとWebデザイン入門講座

著者:Mana
発行日:2019年03月15日

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投稿者:ゆうゆう
いい
めっちゃわかりやすい

4位 ブログで5億円稼いだ方法

ブログで5億円稼いだ方法
ダイヤモンド社
¥1,760(2022/07/18 12:00時点)

著者:きぐち
発行日:2022年07月13日

トップレビュー

投稿者:しか
読みやすくわかりやすい
項目ごとに書いていて、読んだあとの確認にも使用しやすい。買って損なしです!

5位 教養としての決済

教養としての決済
東洋経済新報社
¥2,200(2022/09/12 12:00時点)

著者:ゴットフリート・レイブラント
発行日:2022年08月26日

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投稿者:Amazon カスタマー
政治家必読!決済の今後を学べる(入門書ではない)
著者の一人はSWIFTの元CEO原題は「The Pay Off : How Changing the Way We Pay Changes Fverything」決済の入門書ではなく、決済の本質と現在・未来を学べる一冊です。銀行の決済業務担当でも本書の内容を完全に理解している人は少ないと思います。特に読んで欲しいのは政治家P354「決済の管理を手放すことは国家の危機を意味する」官僚は個別の問題認識していますが、国益と国防に責任を持つ包括的ビジョンはありません。任せておいたら大変なことになると思います。愛国政治家は必読と思います。

6位 平均4.2カ月で1万フォロワーを実現する プロ目線のインスタ運用法(Instagramマーケティング)

平均4.2カ月で1万フォロワーを実現する プロ目線のインスタ運用法
クロスメディア・パブリッシング(インプレス)
¥1,738(2022/08/08 12:00時点)

著者:石川侑輝
発行日:2022年07月29日

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投稿者:オライビ
分かり易い。
闇雲にやっても上手くいかない。戦略が重要なので、組み立てが大事だと。一度、整理してからでも、遅くはないと思い購入しました。基礎知識習得には良いと思います。それから、ひたすら実践あるのみかと思います。

7位 因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか

著者:ジューディア・パール
発行日:2022年09月12日

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投稿者:yasuji
回帰分析、ランダム化比較試験、構造方程式モデルを使用する人は必読
AIの第一人者松尾豊氏が解説をしているからといって、AIの本ではありません。著者のパールはAIの研究者として著名だったようで、松尾氏も引用するように、穏やかなAIコミュニティを離れて、嵐の吹き荒れる統計学の海へ向かったようです(p.205)。では、統計学の本かというと、そうでもありません。一種の因果哲学といっていいのでしょうが、18世紀スコットランドの経験主義哲学者デヴィッド・ヒュームや、2001年に亡くなった分析哲学者デヴィッド・ルイスの名は登場するものの(p.39など)、彼らの延長線上にあるとはいえません。むしろ、近代統計学の創始者であるフランシス・ゴルトンやカール・ピアソンの流れにある因果推論の歴史書ないし哲学書といえるでしょう。1.因果ダイアグラム パールといえば、因果ダイアグラム(Causal diagram)の発案者です。厳密にいえば、シューアル・ライトが行ったモルモットの毛色を決める要因の研究(1920年)で使ったパスダイアグラムに始まるといえるでしょうが(p.120)、統計学に持ち込んだのはパールといっていいでしょう。 パールには『統計的因果推論 -モデル・推論・推測』(2009)黒木学訳(共立出版)もありますが、こちらは専門家でないと歯が立たないので、初学者向けに書かれたJudea Pearl, Madelyn Glymour, Nicholas P. Jewell『入門 統計的因果推論』 (2019) 落海 浩(朝倉書店)もあります。 因果関係ダイアグラムは、Directed Acyclic Graphとも呼ばれています。Directedつまり方向性があり、時間の流れは通常左から右で表記されますので、矢印の向きは右向きになります。ですから、cyclic回るに否定のaを付けてAcyclic、つまり巡回しないのです。一番単純なものは、「原因→結果」という表記になります。簡単に言えば、矢印を使って因果関係を表したグラフ(Graph)のことです。 これは「子供だまし」といえるぐらいシンプルなものですが(p.68)、因果推論について重要なヒントを生み出してくれます。この因果ダイアグラムは、著者が提唱するモデルの基本となるものです。 「子供だまし」の力をもっとも明瞭に示す因果ダイアグラムは、「交絡(こうらく)因子」を説明するときです。「交絡因子」とは、「原因」と「結果」の両方に影響を与える因子のことです。ですから矢印は「交絡因子」から「原因」へと、交絡因子から「結果」へ、それぞれ一本ずつ引かれることになります。 「交絡因子」があると、「原因」と「結果」が無関係であったとしても、「原因」と「結果」の間に相関関係があるように見えてしまうことがあります。また逆に、「原因」と「結果」に因果関係があったとしても、「原因」と「結果」が無関係に見えてしまうことがあります。これらの影響を統計処理で取り除き、「原因」と「結果」の正しい関係を評価することができるようになります。こんな説明は第4章「交絡を取り除く」を読むと、何やら怪しいものに見えてきますが、とりあえずこうしておきます。2.経済学の信頼性革命 2019年のノーベル経済学賞は、アビジット・バナジー、エスター・デュフロ、マイケル・クレマーが受賞し、クレマーの実験(Miguel and Kremer, 2004)がランダム化比較試験の典型例としてよく引用されます。ケニアで、ランダムに選んだ小学校の生徒に虫下し薬を配布し、子どもの学校への出席率への効果を検証した研究です。過去のケニアに戻って、薬を配布することは不可能なので、動物実験のように薬を配布したのです。「世界の貧困消滅への実験的アプローチ」が受賞理由ですが、介入された者と、されなかった者に別けて実験するという行為は、何やら人がモルモットになった気分で、心地よくありません。 2021年は、デービッド・カードとヨシュア・アングリスト、グイド・インベンスが受賞している。注目されるカードの実験(Card and Krueger, 1994)は、因果推論技法の差の差分析です。1992年にニュージャージー州の最低賃金(時給)は4.25ドルから5.05ドルへと80セント引き上げられましたが、ペンシルベニア州では4.25ドルのままで変わらなかった。そこで、最低賃金を引き上げたニュージャージー州の雇用の変化と最低賃金を据え置いたペンシルベニア州の雇用の変化を比較しました。結果、最低賃金の引き上げが非熟練労働者の雇用に負の影響を与えるという「常識」を打ち破ったのです。 このノーベル賞の動向が示すように、1990年代頃から因果関係を実証的に明らかにする革新的な手法、ランダム化比較試験や差の差分析などが用いられるようになりました。これを信頼性革命(Credibility Revolution)というそうです(『経済セミナー2022年2・3月号』 通巻724号 日本評論社)。 パールはこのような経済学の動向をどう見るだろうか。恐らく、上記の二つの研究は別にして、「因果ダイアグラムを使って科学的な根拠を示さずに、計算結果の数値だけを使った論文は信頼できない(p.216より)」と述べるでしょう。3.その他の難問 私も統計パッケイジを使うことがあります。何か数値データを入れれば、何かしらの結果が出力されます。そして、5%基準で有意差が出れば仮説が検証されたことになるのですが、こんなことでいいのかとつねづね疑問に思っておりました。①再現性の危機 科学性を自認する論文の実験結果などが、もう一度同じものが再現できるとは限りません。これは再現性の危機と呼ばれています。「Nature」誌は(2016-05-26)号で、衝撃的な事実を報告しています。研究の再現性に関するオンライン・アンケート調査から、研究者1576人の回答を分析した結果、70%以上が他の科学者の実験結果を再現しようとして失敗した経験を持っていて、自分自身の実験結果の再現に失敗した経験がある研究者も半数以上に上ることが分かったのです。 再現性の危機は、因果関係の把握が不十分なために起こるのではないでしょうか。パールならそういうに違いありません。統計処理の機械的な適用にも問題があるようです。回帰分析、ランダム化比較試験、構造方程式モデルなど便利なツールですが、しっかりとした理論的背景と考察が十分にある因果関係の説明になっていなければなりません。パールもそういうに違いありません。②ピアソンの懐疑 相関係数を案出したピアソンが、実は因果関係に対して懐疑的だったと知り驚いています(p.108)。現在は相関係数の値が高ければ因果関係があると信じる人はいないでしょうが、有機的な関係とそうでない関係があることを示すために、ピアソンは偽相関の例を多数集めたそうです(p.112)。例えばチョコレートの消費量とノーベル賞受賞者数は正の相関関係があるが、両者には何の関係もない。 ここでパールは、有機的な関係とはそもそも何なのか。因果関係ではないかとピアソンを批判します(p.112)。4.ビックデータ AIが捉える因果関係の例を一つだけ紹介します。喫煙遺伝子の発見に貢献した例です。この発見は典型的なビックデータの解析法といえるもので、ゲノムワイド関連解析(GWAS)と呼ばれています。糖尿、統合失調症、肺がんなど、特定の病気にかかっている人に通常より多く見られる遺伝子を見つけ出すというものです。これは仮説駆動型ではなくデータ駆動型の手法であり、因果推論にとっては問題のある手法なのです(p.516)。 以上のコメントから著者が統計やビックデータの処理を否定していると受け取ってはいけない。パールはピアソンと違って、適切に調整すれば、因果関係X→Yを算定したと宣言してよいとするのです(p.216)。ヒュームのように、因果関係は結局のところ人間が決めるのだからと諦めるのではなく、因果ダイアグラムなどを使ってさまざまに工夫すれば、正しい因果関係を発見できるとするのです。 回帰分析、ランダム化比較試験、構造方程式モデルなど便利なツールを使っていても、その出力結果に何か疑問を感じる方々に、本書をお勧めします。その疑問の大部分を解消してくれることでしょう。

8位 競技プログラミングの鉄則 ~アルゴリズム力と思考力を高める77の技術~ (Compass Booksシリーズ)

著者:米田 優峻
発行日:2022年09月16日

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投稿者:

9位 テクノロジーが 予測する未来 web3、メタバース、NFTで世界はこうなる (SB新書)

著者:伊藤穰一
発行日:2022年06月07日

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投稿者:Q Miya
web3の波がやって来る!!デジタルリテラシーを高め世界標準のビジョンを共有しよう
新しいテクノロジーが実現可能にした文化的・社会的ムーブメントweb3。アメリカのみならず全世界で広がっている現在、日本でも耳にするようになりましたね。本書を読んで、焦りとワクワク感で居ても立っても居られなくなりました。こんな感覚は久しぶりです。働き方・教育・経済圏について、これから主流になっていくであろうweb3の視点を持つことができたことに感謝です。中年おばさんの私でも読み進められる優しい語り口で、web3の持つ可能性と問題点を正直に語ってくださっています。日本は十分すぎるくらい停滞してきました。今こそ行動を起こし、新しい産業にチャレンジするべきです。社会に対して「いい加減にしてくれよ!」と思っている若い方はぜひ!!私のような子どもたちの未来を憂えている中高年の皆様にも読んでいただきたい、希望とビジョンを与えてくれる本だと思います。早速、本書のP193「web3参入のファーストステップ」を参考に初NFT を購入しました!そして、そこから素敵なコミュニティに参加できました。本で情報収集するだけでは到底足りません。Twitterを新設し、Discordにも参加しました。世界はこんなに広がっていてこんなに進んでいたんだと驚いています。心地よい未来は自分たちの手で作り上げられる。その一歩を踏み出す勇気を本書は与えてくれますよ。

10位 シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全

著者:酒井 潤
発行日:2022年08月16日

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投稿者:mgkiller(めがきら)
Pythonで現実的に開発を行う際の内容が端的に記載されている
元々Udemyの講座を購入・学習していたので、内容に間違いが無いことは認識した上での購入だった。どの程度ブラッシュアップされているかが楽しみというところで。 結果一読してみて、著者がアメリカで働く上で得た、導入から開発までの実践的ノウハウやPython環境で開発運用するコツが1冊の中にぎっちり詰まっていた。しっかり読み込んでモノにできれば中級者前段くらいまでは到達出来るのではないかと思う。学習によって得られる智慧範囲は結構広いんじゃなかろうか。通常はVSCodeあたりを利用IDE(エディタ)として押さえる感じになるのだが、開発環境としてJetBrain社製の環境(書籍では無償版のPycharm)を使っているのもあまり無いと思うし、この辺も視点が変わって面白い。ちなみに私はUdemyの講座を見てから個人ユーザーでJetBrainsIDEフルセットを有償契約したのだが、Java(およびJavaScript)や各種フレームワークと組み合わせた連携はやりやすいし、様々なIDEがほぼ全て使える割には年額のサブスクリプションとしては安いと思った。継続して使えればどんどん価格が安くなるので尚良し。 ただし、かなりぎっちりみっちりと内容が詰まっているが故に、Udemyの動画講座(結構セールをやってるのでその時に購入すれば1000円台で購入できる)とPython公式サイト、あとはとっかかりにもっと初心者向けのテキストが副読本的にあっても良いかもしれないとは感じた。本書と含め5000円程度の出費で済むので自身の学習やスキルアップ費用として高くはないだろう。WebやWebアプリを作成するためにPythonのフレームワークをしっかり自分のモノにしたいのであれば、それ専門に解説している書籍もプラスした方が良い。で、1冊持っていて損はないので、お薦め。あ、業務自動化にPython学ぼうみたいな人は別なのを買いなはれ。

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