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開発経験に基づくパターン実践の極意!
パターン誕生の背景/エッセンス/適用条件/サンプルを解説。

ゲームプログラミングを含むソフトウェア開発の現場で、デザインパターンをより的確に利用するための解説書。著者は、米国大手ゲーム会社エレクトロニック・アーツでゲーム開発に従事。その経験に基づき、GoFや著者独自のパターンについて考察。より容易に変更できる洗練されたアーキテクチャ、ゲームに求められる実行速度といった視点を重視しつつ、幅広く応用できるパターンやゲーム必須のパターンを取り上げています。本書は、『Game Programming Patterns』の翻訳書です。米国アマゾンで60以上のレビューを集め、その9割が星5つと評価されています（2015年8月）。

【以下、本書イントロダクションより抜粋】
私がこの本で提供したいのは、解決策のメニューのようなものです。この本の各々の章では、単独でコードに適応可能なアイデアを解説しています。役立つものをメニューから選んで組み合わせることができます。

データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付くビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。
デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、
それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。この書籍では、データ分析において、
デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、
データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。
・データの入手や加工などのハンドリング
・データの可視化
・プログラミング
・基礎的な数学の知識
・機械学習の流れや実行方法
本書で学べること
・Pythonの基本的な文法
・データフォーマットについて
・データの前処理技術
・データの可視化技術
・既存アルゴリズムでの機械学習の実装対象読者
データ分析エンジニアを目指す方目次（抜粋）
第1章 データ分析とは
第2章 Pythonと環境
第3章 数学の基礎
第4章 ツールの基礎
第5章 応用：データ収集と加工※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

本書は，統計的因果推論の理論（数理的メカニズム）と実装（Rによる数値解析）の両方を統一的にカバーしたものである。具体的には，ハーバード大学統計学科のDonald B. Rubinの提唱した潜在的結果変数の枠組みによる統計的因果推論を扱う。また，データの一部が観測されない場合の因果推論も扱っており，これは類書にはほとんどみられない本書の特徴である。本書の数理的な理論解説は，できるだけ高校数学の範囲内で理解できるように工夫した。微積分や線形代数も，ほぼ登場しない。さらに，必要な数学的知識は，登場する箇所で解説を加えた。また，Rを使った数値計算により，数学が苦手な人にも統計的因果推論のメカニズムを理解してもらえるように工夫している。そして，数式とRコードとの対応関係をRの初心者も理解できるように，できるだけ1行ごとに完結するコードを書くよう心がけた。さらに，Rを使って統計的因果推論の実証研究を行うための実践的な内容も盛り込んでいる。本書の解析結果は，シミュレーション結果を除いて，すべて，本書の中に記載されているRコードを使って再現できるようにした。そして，本書で使用したデータはすべて，本書のサポートページからダウンロードして使用できるので，本書記載のRコードと一緒に活用することで，統計的因果推論を実践的に学ぶことができる。