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ドローンの基礎知識からビジネスへの展開までがマンガで一からわかる！
本書は、いままでドローンに触れたことがない方々に向けて、ドローンを飛行させるための基礎知識からビジネスへの展開までを、マンガで一からわかりやすく解説した書籍です。
懇切丁寧な指導に定評があり、数多くの優秀なドローンのビジネスパーソンを養成しているドローン大学校の編集により、ドローンの安全な運航に必要な知識と技術、さらにドローンビジネスの現状までをまとめています。
人手不足の深刻な運送業者で働く空野明日香（24歳）は、朝から晩まで働き詰めの毎日。さらに毎晩、居残りで在庫を数える未来の見えない暗い日々を送っていた。ある日、テレビのニュースをきっかけに、女子高生のころに出会った素敵な女性ドローン操縦士を思い出す。「これで彼女みたいになる！！」、退職願を出し、さっそくドローンを購入した彼女だが、危うく法律違反の飛行をしそうになってしまう。ドローンを飛ばすには、法律や機体などに関する知識と操縦技術が必要であるという事実を知るのであった。
果たして彼女は未来にはばたくドローン操縦士になれるのだろうか…。

プロローグ　ドローン！　あらわる！
第1章　ドローンの基礎知識
1．ドローンは航空機、だから「航空法」を守らなくてはならない！
2．どのメーカーのドローンが優れているか
3．なぜプロペラの数がドローンによって違うのか
4．ドローンの歴史
5．用途によって異なるドローンの機種
6．ドローンの構造

第2章　ドローンを飛ばすには？
1．忘れてはダメ！航空法で定められている遵守事項
2．ほかにも操縦者が守るべき義務がある
3．機体登録や事故の報告にDIPS2.0を活用しよう
4．ロケハンは必ず行う！
5．ドローンにとって風と雨は大敵！
6．GPSは万能か？
7．法令やルールを知らなかったでは済まされない！
8．許可・承認が必要な飛行

第3章　プロのドローン運航者になるには？
1．飛行計画を事前に整理・確認・通報しなければならない
2．安全な運航に必要不可欠なブリーフィング
3．飛行中に注意すべきこと
4．キャリブレーションは定期的に行おう
5．安全な運航のために

第4章　ドローンビジネスの展望
1．ドローンビジネスの市場規模
2．レベル1～4飛行と安全対策
3．無人航空機操縦者技能証明
4．大きな成長が見込まれる点検分野
5．長い実績がある農業分野でのドローンの利活用
6．期待が高まる物流分野でのドローンの利活用
7．社会的貢献度が高いその他サービス分野　今後はエンタメでの利用も
8．飛躍的に精度が高くなる土木・建築分野でのドローンの利活用
9．「航空法」などの規制が少ない屋内でのドローンの利活用
10．ニッチな市場ながら社会貢献度が高い防犯分野でのドローンの利活用
11．空撮分野でのドローンの利活用
12．ドローンを使った新たなビジネスを考える際は政府の政策も参考に
13．空飛ぶクルマの研究・開発が進む

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実践的な意思決定力を身につける！
Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える!
　本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。
　さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。
　本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。

本書の特徴
・実践的な学習と活用
　因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。
・直感的な理解のための全体像の把握と図解
　因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。
・意思決定のためのガイドライン
　最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。

はじめに
第1章　因果の探求から社会実装
第2章　因果推論の基礎
第3章　基本的な因果推論手法
第4章　因果推論高度化のための機械学習
第5章　因果推論と機械学習の融合
第6章　感度分析
第7章　因果推論のための時系列解析
第8章　因果構造をデータから推定する因果探索

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理系のビジネスコミュニケーション力を身につける！
主に研究職、開発職、技術職として企業に就職する人、就職する人向けに、社内のコミュニケーションを円滑にまわす方法を解説した入門書です。以下の3分野について、まとめています。
・技術報告書などのために資料をまとめる文章力
・技術報告会などで情報を伝えるためのプレゼン力
・専門分野の異なる上司や同僚と円滑に仕事をこなすための会話術

大学では研究データを客観的にプレゼンすることに主体が置かれますが、企業ではコミュニケーションを駆使し、多面的かつ論理的に情報を伝える必要があります。大手企業では講習会や研修会などを積極的に利用していますが、日本の製造業の大部分を占める中小企業では、これらの指導はメンターに任せることが多く、新入社員が困っていてもなかなか適切に教わること、教えることは大変です。

本書は、就職後のコミュニケーションに不安を覚えている大学生、入社したもののコミュニケーションになんとなく困っている新入社員・若手社員の入口となる一冊として、社会人1年目に必要となるコミュニケーション力をわかりやすくまとめたものです。

Chapter 1　社会人基礎力とコミュニケーション
Chapter 2　読み手を納得させる文章術
Chapter 3　聴き手を納得させるプレゼン
Chapter 4　相手を納得させる会話術

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プロジェクトを一言で言ってしまえば「新しいことに挑戦する」ことだ
　プロジェクトとは、非定常業務であり、明確に目的・コスト・工期などの条件が決まっている仕事です。たとえば、ソフトウェア構築ではユーザーとベンダーの協議の中で仕様が固まるものであり、プロジェクトです。　また、ビル建設では、手慣れたゼネコンが担当したとしても1棟ずつ条件が異なるので、これもプロジェクトです。
　そして、プロジェクトの進め方は発生の都度、詳細に検討することになります。
　本書では、そんなプロジェクトのマネジメントの一例を、みんなが楽しい「家づくり」を題材に解説します。


第１章　プロジェクトマネジメントとは
第２章　家づくりプロジェクト--構想・企画--
第３章　家づくりプロジェクト--実行のプロジェクトマネジメント--
第４章　新しい暮らしが始まる--まずは引っ越しから--
第５章　プロジェクトマネジメント解説

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日本の新しい電力流通・取引！
　太陽光発電等の再生可能エネルギーの普及を目指し、2009年に固定価格で一定期間、電力を買い取る制度が始まりました。そして、2019年（10kW以上は2029年）以降、買い取り期間が終わる太陽光発電設備が続々と生まれています（ポストFITや卒FITと呼ばれています）。
　住宅用10kW未満の太陽光発電設備の場合、2009年には48円/kWh、2018年では26円に下がっており、ポストFIT後の太陽光発電の買い取り価格は8円/kWh前後の価格帯で各社が提案をしています。
　このような価格帯になってくると、自宅に蓄電池を設置し、昼間は太陽光発電で充電、夜間には充電された電力を使用するということの経済的メリットが見えてきます。あたらしい電力流通が始まるといえます。
　本書は、太陽光発電等再生可能エネルギー設置者と需要家（住宅・企業等）とのP2P電力取引について、技術やブロックチェーン・機械学習の活用を解説します。
　電力関係者必携の書籍です。

※P2Pとブロックチェーン
　P2P（ピーツーピー）は、Peer to Peer（ピアツーピア）の略で、本書の場合は、発電者と需要家がそれぞれPeerであり、1対1の取引を意味します。
　ブロックチェーンは、発電者と需要家の1対1の取引の記録に使用します。改ざんされにくく低コストなシステムであるため、利用量等の記録に適切な技術といえます。

第1章　日本の電力事情
第2章　あたらしいエネルギーの動き
第3章　P2P電力取引システム
第4章　P2P電力取引の技術
第5章　P2P電力取引の事例
第6章　日本の電力流通の未来像

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統計学の基本となる検定と推定を例題をあげて解説！
本書は、近代統計学に関する研究の中心課題である「仮説検定」と「区間推定」の理論と解法を集中して解説するもの。各解法には、例題と解答をわかりやすく説明する。検定・推定の統計的方法には、数多くの解法が存在していて、データの取り方や諸条件によって解法がまったく違ってくるため、本書で使い方をていねいに解説する。
　
第1部　検定と推定を学ぶための予備知識
第1章　基本統計学

第2部　仮説検定の考え方
第2章　仮説検定の基本
第3章　仮説検定法の分類

第3部　区間推定の考え方
第4章　区間推定の基本
第5章　区間推定法の分類

第4部　仮説検定と区間推定の解き方と例題
第6章　仮説検定の解き方と例題
第7章　区間推定の解き方と例題

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もう統計学は怖くない！
数学が苦手な人でも理解できる統計学の入門書！
本書は「統計学が必要だけど数学は苦手、だから統計学は敷居が高い」感じる人に向けた書籍です。
まず「数学準備編」で、数学が苦手な読者でも興味がわくような題材と数学を絡めることで、飽きが来ないように統計学に必要な数学の準備を行います．
数学の基礎が身に付いたら、次は「統計学基礎編」で統計学の基礎中の基礎である基本統計へと進み、さらに「統計学発展編」で実際に分析することができるようになる回帰分析や多変量解析が扱えるまで段階的に説明していきます．
この三段階を踏むことで、挫折することなく自然と実務に役立つ統計学の知識が身に付く書籍となっています。

第１部　数学準備編
　第１章　数学は「ウノ」ではなく「ページワン」だ
　第２章　「実現できない公約はいたしません」という政治家
　第３章　ギリシャ文字はかっこいい
　第４章　足し算→掛け算→累乗と広がる計算
　第５章　関数と式
　第６章　単位から微分へ，合計から積分へ

第２部　統計学基礎編
　第７章　データの分布，平均と分散
　第８章　相関関係，回帰，決定係数
　第９章　確率
　第10章　確率変数と確率分布モデル

第３部　統計学発展編
　第11章　統計的推測と大数の法則
　第12章　区間推定と検定
　第13章　連続型確率分布と中心極限定理の意味
　第14章　標本平均の分散：なぜ「標本サイズ分の一」になるのか