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企業や政府・自治体などが一般に公開している各種データがオープンデータです。本書は政府が公開しているオープンデータ「e-Stat」をAPI経由で取得し、分析目的の決め方、Pythonのライブラリpandasで整形、その後Matplotlibでの可視化までを一連の流れとして解説しています。実行環境はWebブラウザがあればすぐ実行できる環境となっており、身近なオープンデータの分析にすぐに活かすことができます。

【目次】
第1章　データ分析の流れ
第2章　e-Statとは
第3章　e-Statの機能
第4章　e-Stat API機能の基礎知識
第5章　よく使うAPI機能の使い方
第6章　さらに便利にAPI機能の使い方
第7章　分析の目的の設定
第8章　データの取得と整形
第9章　データの分析
付録A　Google Colaboratory
付録B　pandasの使い方
付録C　Matplotlibの使い方

Professional Cloud Architectとは、GCP（Google Cloud Platform） における基本的な操作に加え、全体のアーキテクチャ、インフラストラクチャについての知識があることを証明する資格です。本書ではGCPの主要なサービスの使い方の詳細を解説し、多数あるGCPのサービスについても紹介します。Google Workspace（旧G Suite）など、GCPを語る上で外せないGoogleのサービスについても、どのようにGCPと関連するかを解説しています。

【目次】
第1章　合格するために
第2章　GCP概要
第3章　主要サービスを知る:Cloud Compute Engine
第4章　主要サービスを知る:Virtual Private Cloud
第5章　主要サービスを知る:Google Cloud Storage
第6章　主要サービスを知る:BigQuery
第7章　主要サービスを知る:App Engine
第8章　主要サービスを知る:Google Kubernetes Engine
第9章　主要サービスを知る:Identity and Access Management
第10章　コンピューティングサービスを知る
第11章　ネットワーキングサービスを知る
第12章　ストレージサービスを知る
第13章　ビッグデータサービスを知る
第14章　人工知能サービスを知る
第15章　ツールサービスを知る
第16章　GCP以外のサービス
第17章　アーキテクチャを考えてみる
第18章　試験を受ける前に

2019年GoogleよりEdge TPUが発売されました。本書はまだまだ情報の少ないEdge TPUを実際にラズパイ（Raspberry Pi）で使用して自分で作成したモデルを実行するまでを解説します。難しいAIの数式は無しに構築することが可能です。ラズパイをお持ちの方、Edge TPUが気になっている方にお勧めです。

【目次】
第1章　ラズパイのセットアップ
1.1　OSの書き込み～PCからの接続
1.2　ネットワークへの接続と各種アップデート
1.3　この章のまとめ
第2章　Edge TPUのセットアップ
2.1　Edge TPUの接続
2.2　ライブラリーのインストール
2.3　サンプルの実行
2.4　この章のまとめ
第3章　mnistの学習と推論
3.1　Google Colaboratory
3.2　mnistの学習とモデルの変換
3.3　ラズパイでの実行
3.4　この章のまとめ
第4章　リアルタイム物体検出
4.1　ラズパイへカメラの接続
4.2　VNC接続設定
4.3　物体検出の実行
4.4　この章のまとめ
第5章　AutoML Visionでの学習とモデルの実行
5.1　GCPの設定
5.2　学習データの用意
5.3　学習の実施
5.4　ラズパイでの実行
5.5　この章のまとめ
第6章　AutoML Visionでの物体検出の学習とモデルの実行
6.1　学習データの用意
6.2　学習の実施
6.3　ラズパイでの実行
6.4　この章のまとめ
付録A　動画を画像に変換する