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本書は、スマートコントラクトアプリケーションを事例として、パブリックなブロックチェーンを用いたスマートコントラクト開発の手法を紹介する書籍です。
スマートコントラクトプラットフォームのデファクトであるEthereumと、スマートコントラクトを開発するためのプログラミング言語Solidityを中心に取り上げ、実際にアプリケーションを開発するためのプロセスを体験することができます。
スマートコントラクトのコーディングやテスト手法はもちろん、フロントエンドやミドルウェアを含めたアプリケーション提供のための包括的な手順を説明しています。さらに、ブロックチェーンの特徴を活かすサービスデザインの取り組みも紹介します。

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作って学ぶ、暗号通貨とスマートコントラクトの理論と実践

仕組みから実践までわかる、エンジニアのための「ブロックチェーン」解説書。

「ブロックチェーン」はインターネット以来の発明とも言われており、暗号通貨だけにとどまらず、医療や法律、ゲーム、エンターテイメント、不動産、シェアリングエコノミーなど、さまざまな分野での応用が考えられています。しかし現時点では具体的なプロダクトもまだ少なく、アプリケーションを開発できるエンジニアの数も圧倒的に不足する傾向にあります。

そこで本書は、知識と実践スキルをバランス良く学べるよう、ブロックチェーン界隈の最新情報はもちろん、理解の前提となる暗号学や分散コンピューティングに加え、フレームワーク紹介や実践的なサンプルなどを盛り込み、さらに必要となる経済やビジネスの話題にも深く踏み込んで解説しました。

本書は、ブロックチェーン技術を正しく理解し、アプリケーション開発を実践するスキルを学ぶため、理論的背景や現在の動向を解説する前半と、サンプルコードを交えて、開発の具体例や考え方を実践する後半の2部構成となっています。

ブロックチェーン技術を、理論と実践両面から理解するための1冊です。

●想定読者
ブロックチェーン技術を理解したいエンジニア、ディレクター
MVCフレームワークなどでアプリケーション開発を経験したことがあるエンジニア

●内容構成
Chapter1.ブロックチェーンとは？
Chapter2.ブロックチェーン技術の理解
Chapter3.ブロックチェーンアプリケーションの理解
Chapter4.ブロックチェーンプロダクトの比較
Chapter5.ビジネスへの応用
Chapter6.アプリケーション開発の基礎知識
Chapter7.Solidityによるアプリケーション開発
Chapter8.アプリケーション開発のフレームワーク
Chapter9.アプリケーション設計の注意点
Chapter10.技術的課題と解決案
Chapter11.ブロックチェーン技術の未来

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ビッグデータ時代のSQL活用術・レシピ集

本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。

「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。

●読者対象
本書では、アクセス解析等を担当する社内の分析担当者と、実装を行うエンジニアの双方を対象として、下記の情報を提示します。

・データ加工の手法
・分析に使用するSQL
・レポーティング・分析の手法

分析担当者であれば、アクセス解析ツールが提供する指標やフィルタがなくても、それ以上のことを自らで実践できるようになること、エンジニアであれば、分析業務を十分に理解して、分析担当者や経営層に対して、適切な情報提供やレポート提出、そして助言できるようになることを、目指しています。

●構成
1 ビッグデータ時代に求められる分析力とは
2 本書で扱うツールとデータ群
3 データ加工のためのSQL
4 売上を把握するためのデータ抽出
5 ユーザーを把握するためのデータ抽出
6 Webサイトでの行動を把握するためのデータ抽出
7 データ活用の精度を高めるための分析術
8 データを武器にするための分析術
9 知識に留めず行動を起こす

Chapter1～2は導入部で、Chapter1は基本を解説し、Chapter2で本書で扱うデータやミドルウェアについて説明しています。
Chapter3～8では、具体的なSQLを用いたコード例とともに、ビッグデータ活用の手法について紹介します。

Chapter3では基礎的なSQLの記述やデータ加工の手法について解説し、続くChapter4～8でデータ活用における具体的なシーン別に実践的な「分析手法」と「SQL」を解説しています。

Chapter9ではまとめとして、本書の提供する内容が知識で留まらないよう、データの活用の事例やヒントを紹介します。

●本書で扱うミドルウェア
PostgreSQL、Apache Hive、Amazon Redshift、Google BigQuery、SparkSQLで動作確認を行っています。