新世代の数値計算ライブラリを操る！ 線形回帰からCNN/RNNまで網羅的に実践 -- TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。AI分野を中心に活用が進んでいます。本書ではまず、変数／プレースホルダといったTensorFlowの基本や、オープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習のさまざまな手法をレシピとして示していきます。具体的には次のとおりです。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式などです。※本書は『TensorFlow Machine Learning Cookbook』の翻訳書です。　※コードの検証にPython 3.5/3.6とTensorFlow 1.1/1.2を使用（各環境/各コードの動作を完全に保証するものではありません）。

機械学習の考え方とRの活用をわかりやすく解説！―Rは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しており、先進IT企業では、あるモデルでうまく動作するかを判断するため、まずRでプロトタイプを作成・確認するというケースもあります。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計をわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Rによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。　◇以下「はじめに」より抜粋・要約◇筆者は、これまで2年以上にわたって、オープンソースの統計解析ソフトウェア「R（アール）」を用いた機械学習のセミナーを実施してきました。いつも参加者は満員となり、ニーズの高さを実感しています。Rの場合、何ギガバイトもの膨大なデータ量を処理することにはあまり適していません。むしろ、重要なのは、Rの特性を見極め、どのような機械学習の局面でどのように活用するか、にあると言えます。それが本書のコンセプトであり、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rによる実践について解説します。2年間のセミナーのなかで、受講者の皆様から、わかりにくいポイント、現場で利用するためのポイントなど、様々なフィードバックやリクエストをいただき、本書に反映しました。したがって本書は、実際の現場で利用されるデータサイエンティスト、これからRで機械学習の実施を検討される技術者の方などにお勧めできます。

Webアプリケーションやスマートフォンが広く使われる現在、世界中で使われるソフトウェアを開発・配布するための障壁は薄まりつつあります。しかし、多くの人たちに使ってもらうには、さまざまな言語や文化に対応した、グローバルなソフトウェアを開発しなければなりません。本書はソフトウェア開発におけるグローバリゼーション(Globalization, G11N)をテーマにしています。その概要と開発プロセスについて触れた後、二つの大きな分類である国際化(I18N)と地域化(L10N)について、それぞれ詳しく解説しています。
※本書は達人出版会で発売中の同名タイトルの電子書籍に、国内発のグローバル企業/アプリを対象にした新章「企業におけるグローバリゼーションの実践」を書き下ろしで追加しています。

Microsoft Azureの基本サービスである、仮想マシン、PaaS、ネットワーク、ストレージ、データベースを対象として、各種サービスの使い方、仕様、複数のサービスを組み合わせたシステム構築手法などを解説します。
最初に企業システムでの活用を前提として、冗長構成をとったサンプルシステムの構築からスタートし、仮想マシン、PaaS、仮想ネットワーク、オンプレとAzureのネットワーク接続、さまざまなストレージの活用、データベース（SQL Database、MySQL/PostgreSQL、Cosmos DB、Data Warehouse、Data Lake）、セキュリティ管理まで、具体例を示しながら主だった機能を網羅的に取り上げます。
また、AzureにおけるInfrastructure as Codeの基本となる、APIを利用したプロビジョニングや構成管理の自動化、そしてAzureのリファレンスアーキテクチャを参考に、Windows/Linux、.NETとSQL Server/MongoDB、Express、Angular、Node各サービスを組み合わせたシステム設計を詳細に解説します。

　近年、企業における迅速なソフトウェア開発において、DevOpsは必要不可欠な要素として認識されています。しかしその一方で、開発プロセス改善に関連する情報の飽和や、新しい開発支援ツールの乱立により、自社の開発チームにとってどれが最適な解なのかの見極めが難しくなっています。さらに、開発ツール導入後も、ツールやプラットフォームの運用に余計な時間を取られ、本来の目的であるコード開発に時間が割けないエンジニアが後を経ちません。このような開発現場の課題に取り組み、各企業にとって最適な開発スタイルを模索する中で、GitLabが注目を集め始めています。
　GitLabは、開発プロセスを支援する機能として、単なるリポジトリ管理だけにとどまらず、リポジトリの更新を起点とした継続的インテグレーションや継続的デプロイメントのジョブ機能や開発プロセス全体の改善サイクルを支援するプラットフォームを提供しています。さらに、組織文化の改革という点においても、GitLabではConversational Developmentという開発スタイルを提唱しており、チーム開発に不可欠なコミュニケーションの効率化を支援しています。これらの機能により、GitLabは、開発者における無駄なオペレーション工数を削減し、開発作業の効率化を実現します。
　本書はアプリケーション開発支援ツールであるGitLabの基礎から、実務の開発ワークフローの運用で使える機能までを網羅した実践ガイドです。まずGitLabが目指す開発スタイルを理解し、開発プロセスの改善を実践していただくことを目指しています。そのため、本書では単なるGitリポジトリ利用者に対する機能紹介ではなく、普段の開発プロセスの改善やデプロイオペレーションの効率化を図るために必要な情報を網羅しています。