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【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】Kaggleで勝つデータ分析の技術【電子書籍】[ 門脇大輔 ]

＜h2＞＜strong＞【Kaggleで勝つための暗黙知が明かされる！】＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。＜br /＞ そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■この書籍に関連する記事があります！＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜a href="gihyo.jp/book/pickup/2019/0076"＞データ分析コンペとは＜/a＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞Kaggleをはじめたい方、データ分析者、データサイエンティスト＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞第1章 分析コンペとは?＜/strong＞＜br /＞ 1.1 分析コンペって何？＜br /＞ 1.2 分析コンペのプラットフォーム＜br /＞ 1.3 分析コンペに参加してから終わるまで＜br /＞ 1.4 分析コンペに参加する意義＜br /＞ 1.5 上位を目指すためのポイント＜br /＞ Column 計算リソース＜br /＞ ＜strong＞第2章 タスクと評価指標＜/strong＞＜br /＞ 2.1 分析コンペにおけるタスクの種類＜br /＞ 2.2 分析コンペのデータセット＜br /＞ 2.3 評価指標＜br /＞ 2.4 評価指標と目的関数＜br /＞ 2.5 評価指標の最適化＜br /＞ Column out-of-foldとは？＜br /＞ 2.6 評価指標の最適化の例＜br /＞ 2.7 リーク（data leakage） 107＜br /＞ ＜strong＞第3章 特徴量の作成＜/strong＞＜br /＞ 3.1 本章の構成＜br /＞ 3.2 モデルと特徴量＜br /＞ 3.3 欠損値の扱い＜br /＞ 3.4 数値変数の変換＜br /＞ Column データ全体の数値を利用して変換を行うときに、学習データのみを使うか、テストデータも使うか＜br /＞ 3.5 カテゴリ変数の変換＜br /＞ 3.6 日付・時刻を表す変数の変換＜br /＞ 3.7 変数の組み合わせ＜br /＞ 3.8 他のテーブルの結合＜br /＞ 3.9 集約して統計量をとる＜br /＞ 3.10 時系列データの扱い＜br /＞ 3.11 次元削減・教師なし学習による特徴量＜br /＞ 3.12 その他のテクニック＜br /＞ 3.13 分析コンペにおける特徴量の作成の例＜br /＞ ＜strong＞第4章 モデルの作成＜/strong＞＜br /＞ 4.1 モデルとは何か？＜br /＞ 4.2 分析コンペで使われるモデル＜br /＞ 4.3 GBDT（勾配ブースティング木）＜br /＞ Column xgboostのアルゴリズムの解説＜br /＞ 4.4 ニューラルネット＜br /＞ 4.5 線形モデル＜br /＞ 4.6 その他のモデル＜br /＞ 4.7 モデルのその他のポイントとテクニック＜br /＞ Column 分析コンペ用のクラスやフォルダの構成＜br /＞ ＜strong＞第5章 モデルの評価＜/strong＞＜br /＞ 5.1 モデルの評価とは？＜br /＞ 5.2 バリデーションの手法＜br /＞ 5.3 時系列データのバリデーション手法＜br /＞ 5.4 バリデーションのポイントとテクニック＜br /＞ ＜strong＞第6章 モデルのチューニング＜/strong＞＜br /＞ 6.1 パラメータチューニング＜br /＞ Column xgboostの具体的なパラメータチューニングの方法＜br /＞ Column 多層パーセプトロンの具体的なパラメータチューニングの方法＜br /＞ 6.2 特徴選択および特徴量の重要度＜br /＞ 6.3 クラスの分布が偏っている場合＜br /＞ Column ベイズ最適化およびTPEのアルゴリズム＜br /＞ ＜strong＞第7章 アンサンブル＜/strong＞＜br /＞ 7.1 アンサンブルとは？＜br /＞ 7.2 シンプルなアンサンブル手法＜br /＞ 7.3 スタッキング＜br /＞ 7.4 どんなモデルをアンサンブルすると良いか？＜br /＞ 7.5 分析コンペにおけるアンサンブルの例＜br /＞ 付録＜br /＞ A.1 分析コンペの参考資料＜br /＞ A.2 参考文献＜br /＞ A.3 本書で参照した分析コンペ＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞門脇大輔＜/strong＞（かどわきだいすけ）：4章、6章、7章および1章、2章、3章、5章の一部を執筆。＜br /＞ 京都大学総合人間学部卒業後、生命保険会社でアクチュアリーとして10年ほど商品開発・リスク管理などに従事した後、Kaggleに出会ったことをきっかけにキャリアを放り出してKaggleや競技プログラミングで学んだ技術でお仕事をするようになった。Kaggle Competitions Master（Walmart Recruiting II: Sales in Stormy Weather 優勝、Coupon Purchase Prediction 3位）、日本アクチュアリー会正会員。＜br /＞ ＜strong＞阪田隆司＜/strong＞（さかたりゅうじ）：3章、5章を執筆。＜br /＞ 2012年に京都大学大学院修了後、国内電機メーカーに入社。以来、データサイエンティストおよび研究員として従事。仕事柄、データサイエンス・機械学習に興味を持ち、2014年よりKaggleを始め、2019年にKaggle Competitions Grandmasterとなる。＜br /＞ ＜strong＞保坂桂佑＜/strong＞（ほさかけいすけ）：1章、および6章の一部を執筆。＜br /＞ 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻で天体シミュレーションの研究で修士号を取得。データ分析のコンサルティング企業で10年近く企業のデータ分析支援に携わった。その後大手Webサービス企業でデータ活用の推進に携わり、現在はデータサイエンティストや機械学習エンジニアの育成、マネジメントに従事。プライベートでは子育てに専念中。Kaggle Competitions Expert。＜br /＞ ＜strong＞平松雄司＜/strong＞（ひらまつゆうじ）：2章、および7章の一部を執筆。＜br /＞ 東京大学理学部物理学科卒業、同大学大学院理学研究科物理学専攻修了後、国内電機大手に就職した後、金融システム会社にてデリバティブクオンツ、国内大手損保グループにてリスクアクチュアリー業務に携わった。現在は、アクサ生命保険株式会社にてシニアデータサイエンティストとして社内のデータ分析の促進に従事。また、東京大学へ研究員としても出向中で、医療データの分析・研究を行っている。日本アクチュアリー会準会員。Kaggleを本格的に始めたのは2016年頃からであり、2018年にKaggle CompetitionsMasterとなっている。くまのぬいぐるみが好きでたまらない。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】TCP/IP技術入門 ーープロトコルスタックの基礎×実装［HTTP/3, QUIC, モバイル, Wi-Fi, IoT］【電子書籍】[ 中山 悠 ]

＜h2＞＜strong＞【今のTCP/IP、ネットワーク技術をどのように学ぶか。】＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞社会インフラとなったインターネットを動かす技術群。「TCP/IP」にスポットを当て、長く役立つ基本を主軸に、先端の開発/ 研究動向の観点を盛り込んだ入門書。＜br /＞ 本書では「プロトコルスタックの基礎」を理論× 実践のアプローチで丁寧に解説し、とくに、＜br /＞ ・Wi-Fiやセルラーネットワークをはじめ無線通信による通信量の爆発的増加＜br /＞ ・TCP/UDP/QUICのトランスポート層におけるスピードと信頼性のトレードオフ＜br /＞ ・HTTP/3やWebTransport, IoTなど進化する上位レイヤー関連プロトコル＜br /＞ といった「インターネットの今」を支える技術ポイントを押さえた点が特徴です。既存仕様に生じる限界の顕在化とそれらを解決する新たなテクノロジーの開発とが絶え間なく続いていく、そんなネットワークの世界が見えてくる1冊です。＜br /＞ ※本書の4章/5章は、『TCP技術入門』（安永 遼真／中山 悠／丸田 一輝著、技術評論社、2019）の一部を元に大幅な加筆修正を行い収録しています。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・今＆これからのTCP/IPプロトコルスタックに関心のあるエンジニアの方々＜br /＞ ・無線＆通信量の増大を背景とするいまどきの通信技術を知りたい学生の方々＜br /＞ ・モダンなネットワークの基本をおさらいしておきたいエンジニアの方々＜br /＞ ・「目に見えない」ネットワークについて知りたい方々＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞第0章 コンピューターネットワーク&通信の基本＜/strong＞＜br /＞ 0.1 コンピューターネットワーク&通信の今＜br /＞ 0.2 ［シンプル図解］基本のしくみ＜br /＞ 0.3 ［研究開発のための］ネットワークの理論と現実＜br /＞ 0.4 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第1章 コンピューターネットワークとプロトコルスタック＜/strong＞＜br /＞ 1.1 基本用語の整理＜br /＞ 1.2 ［さまざまなプロトコルスタック］OSI参照モデル＜br /＞ 1.3 ［さまざまなプロトコルスタック］TCP/IPモデル＜br /＞ 1.4 プロトコルスタックとパケット転送の流れ＜br /＞ 1.5 ［研究開発に活きる］ネットワーク評価の観点＜br /＞ 1.6 ［研究開発に活きる］ネットワーク評価の方法＜br /＞ 1.7 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第2章 プロトコルの変遷×ネットワークの基本ツール＜/strong＞＜br /＞ 2.1 インターネットアプリケーションの進化＜br /＞ 2.2 通信環境の変化と主要プロトコルの進化＜br /＞ 2.3 ネットワークの基本ツール＜br /＞ ＜strong＞第3章 ネットワークインターフェース層＆MAC層＜/strong＞＜br /＞ 3.1 メディア/mediumとは何か＜br /＞ 3.2 Ethernet＜br /＞ 3.3 無線LAN＜br /＞ 3.4 IEEE 802.11物理層＜br /＞ 3.5 IEEE 802.11 MAC層＜br /＞ 3.6 本章のまとめ＜br /＞ 4.1 MACプロトコルまでを考慮したネットワーク性能の評価＜br /＞ 4.2 MATLABを用いたMAC層ネットワークシミュレーション＜br /＞ 4.3 システム性能評価＜br /＞ 4.4 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第5章 トランスポート層＜/strong＞＜br /＞ 5.1 トランスポート層の役割と主要プロトコル＜br /＞ 5.2 UDPのしくみ＜br /＞ 5.3 TCPのしくみ＜br /＞ 5.4 TCPの課題とQUICの登場＜br /＞ 5.5 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第6章 ［比較&評価で見えてくる］TCP/IP＜/strong＞＜br /＞ 6.1 TCPのしくみと輻輳制御＜br /＞ 6.2 輻輳制御アルゴリズムの観察＜br /＞ 6.3 ネットワーク高速化とアルゴリズムの進化＜br /＞ 6.4 バッファ遅延増大への対応＜br /＞ 6.4 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第7章 近年の上位層プロトコル＜/strong＞＜br /＞ 7.1 上位層のプロトコルスタックと主要プロトコルの再確認＜br /＞ 7.2 ［QUICのしくみ］パケットとストリーム＜br /＞ 7.3 ［QUICのしくみ］ハンドシェイクと輻輳制御＜br /＞ 7.4 WebTransport/MQTT/CoAP＜br /＞ 7.5 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第8章 ［比較&評価で見えてくる］HTTP/3＜/strong＞＜br /＞ 8.1 Go言語によるQUICの実装＜br /＞ 8.2 QUICパケットの可視化＜br /＞ 8.3 WebTransportによる通信＜br /＞ 8.4 本章のまとめ＜br /＞ ＜strong＞第9章 ［大規模/高速化］通信環境とプロトコルの技術動向＜/strong＞＜br /＞ 9.1 ［再入門］これからの考察に役立つ3つの観点＜br /＞ 9.2 通信環境の変化＜br /＞ 9.3 これから研究開発に関わる人に向けて＜br /＞ 9.4 本書のまとめ＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞中山 悠＜/strong＞：2006年東京大学農学部卒業、2008年東京大学大学院新領域創成科学研究科自然環境学専攻修了、同年日本電信電（株）入社。2018年東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了。博士（情報理工学）。2019年より東京農工大学大学院工学府・准教授。特定非営利活動法人neko 9 Laboratories 理事長。2022年より（株）Flyby代表取締役、2024年より（株）UMINECO代表取締役も兼務し、大学発技術の社会実装に取り組む。＜br /＞ ＜strong＞丸田 一輝＜/strong＞：2006年九州大学工学部卒業、2008年九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻修了、同年日本電信電話（株）入社。2016年九州大学大学院システム情報科学府情報知能工学専攻博士後期課程修了。博士（工学）。千葉大学・助教、東京工業大学・特任准教授を経て、2022年4月より東京理科大学工学部電気工学科・准教授。無線ネットワークにおける干渉低減技術の研究に従事。2017年度電子情報通信学会論文賞、RCS研究会最優秀貢献賞等。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】Googleデータポータルによるレポート作成の教科書【電子書籍】

＜p＞＜strong＞「見るだけ」から「意思決定」に直結するレポート作成術＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞■Google データポータルとは：＜br /＞ Google社が提供している無料のBI(ビジネスインテリジェンス)ツールです。＜br /＞ GoogleアナリティクスやGoogle広告、BigQuery、Googleスプレッドシートなどのさまざまなデータソースと連携できるだけでなくインタラクティブなダッシュボードとビジュアライゼーションが特徴的なレポートを作成できます。また、機能のアップデートが日々行われており、作成したレポートはインターネット上で共有する以外にPDF化できます。＜/p＞ ＜p＞■本書の発行にあたって：＜br /＞ GoogleデータポータルやBIツールという言葉を聞いたことはあるものの、利用を躊躇している方は多いでしょう。いざ利用しようにもきちんと紹介している書籍は少ない。＜br /＞ Googleデータポータルはデータ解析の担当者にとって、有用なツールです。＜br /＞ 本書では、ツールの使い方を紹介するではなくデータ解析の内容も織り交ぜているため、マーケティング初心者から中級者まで、幅広い層の方を対象にしています。＜br /＞ 皆さんの日々の業務の一助になれば幸いです。＜/p＞ ＜p＞■本書の特徴：＜br /＞ ・次のアクションにつなげるためのレポート作成法を解説＜br /＞ マーケティングで活用されるレポートは、データをただ並べたのものでは価値がありません。＜br /＞ 次のアクション（意思決定）につながってこそ、レポートとしての真の価値が発揮されます。＜br /＞ またレポートは直接説明する相手だけでなく、その後上長や関係各所でひとり歩きすることがあります。その際に伝えたい内容が正しく伝わる必要があります。本書ではGoogleデータポータルの使い方だけでなく、レポートのあるべき姿についても記載しています。＜br /＞ ・各種ツール、データベースとの連携を紹介＜br /＞ 連携可能なデータソースはGoogleアナリティクス、Google広告、GoogleスプレッドシートといったGoogle社が提供しているツールのみではなく、SalesforceやSupermetricsとの連携も可能です。＜br /＞ それぞれのデータソースを統合したグラフや表が作成できることも魅力の一つです。＜br /＞ ・実務に役立つ活用事例＜br /＞ 基本的にはレポート作成として利用されることが多いツールですが、マーケティングデータの定点観測としての使い方もおすすめです。毎日決まった時間にPDFをメールで送ることもできるため、ダッシュボードにその度に見に行かなくても変化にいち早く気付けます。＜/p＞ ＜p＞■章立て：＜br /＞ Chapter1 これからのウェブ解析レポートとは＜br /＞ 1-1 ウェブ解析で実現すべきこととは＜br /＞ 1-2 自分なりのKPIを作り出す＜br /＞ 1-3 ビジュアライゼーションで、直感的にわかりやすく＜br /＞ Chapter2 Google データポータルの使い方＜br /＞ 2-1 Google データポータルとは＜br /＞ 2-2 Google データポータルの基本的な使い方＜br /＞ 2-3 Google アナリティクスと接続して使う＜br /＞ 2-4 Google広告と接続して使う＜br /＞ 2-5 Google Search Consoleと接続して使う＜br /＞ 2-6 YouTube アナリティクスと接続して使う＜br /＞ 2-7 その他のデータソースと接続して使う＜br /＞ Chapter3 解析の実務＜br /＞ 3-1 「解析」とは何をするものか＜br /＞ 3-2 ウェブ解析の目的＜br /＞ 3-3 改善のヒントを得るための解析に必要な3つの観点＜br /＞ 3-4 KPI作成のポイント＜br /＞ Chapter4 レポート作成の実践＜br /＞ 4-1 よいレポートとは＜br /＞ 4-2 レポートを準備する＜br /＞ 4-3 レポートの構成を決める＜br /＞ 4-4 コンテンツを作る＜br /＞ 4-5 レポートを伝える＜br /＞ Chapter5 ビジュアライズの重要性＜br /＞ 5-1 言いたいことが決まれば、選ぶべきグラフも決まってくる＜br /＞ 5-2 「一瞬で伝わる」ことがビジュアライズ＜br /＞ 5-3 Google データポータルでグラフや表の見せ方を変更してみよう＜br /＞ Chapter6 高度な活用方法＜br /＞ 6-1 データの統合＜br /＞ 6-2 計算フィールド＜br /＞ 6-3 Googleスプレッドシートの活用＜br /＞ Chapter7 事例＜br /＞ 7-1 リードジェネレーションサイトのレポート作成事例＜br /＞ 7-2 Google Search Consoleのレポート事例＜br /＞ 7-3 「」についた不要なパラメータを削除する関数＜br /＞ 7-4 時系列のグラフに割合と値を表示する＜br /＞ 7-5 どこどこJPを活用した組織分析レポートの作成＜br /＞ 7-6 Googleアナリティクスの簡易レポート1＜br /＞ 7-7 Googleアナリティクスの簡易レポート2＜/p＞ ＜p＞安田 渉（やすだ わたる）：Chapter1-2、Chapter4担当＜br /＞ 株式会社スワールコミュニケーションズ＜br /＞ 兵庫県神戸市でウェブ広告の運用代行を中心にアクセス解析、サイト改善、社内ウェブ担当者の育成支援、セミナー講師などを行う。ロジカルな視点での改善立案を得意とする。＜/p＞ ＜p＞石本 憲貴（いしもと のりたか）：Chapter2-5、事例担当＜br /＞ 株式会社トモシビ 代表取締役、ウェブ解析士マスター/AJSA認定 SEOコンサルタント＜br /＞ 関西大学法学部法律学科卒業 大学卒業後、独学でウェブサイト制作/プログラミング/ウェブマーケティングを学び、25歳でウェブコンサルティング会社を設立。企業研修・セミナーなどの講師活動を年間200回以上実施。＜/p＞ ＜p＞稲葉 修久（いなば のぶひさ）：Chapter2-2、Chapter2-3、Chapter2-6担当＜br /＞ RIコンサルティング株式会社 代表取締役、ウェブ解析士マスター、チーフSNSマネージャー、臨床検査技師＜br /＞ 2011年に会社を設立。ウェブ解析関連講座を年間200回以上開催、海外での登壇実績あり。ウェブ解析士アワード3年連続受賞。＜/p＞ ＜p＞沖本 一生（おきもと かずき）：Chapter3担当＜br /＞ 株式会社デジタルアイデンティティ Adstrategy Div. Manager、＜br /＞ Google広告 公式プロダクトエキスパート、ウェブ解析士マスター＜br /＞ デジタルアイデンティティ社にて、広告運用部署のテクニカルマネージャーとして、Googleアナリティクスなどの解析ツールも活用しデジタルマーケティング成果の改善に従事。＜/p＞ ＜p＞小田切 紳（おだぎり しん）：Chapter6-3担当＜br /＞ 株式会社クラックス ウェブコンサルタント、一般社団法人エスノグラフィ・マーケティング協会理事。主に国内メーカーECサイトのマーケティング支援に従事。＜/p＞ ＜p＞佐々木 秀憲（ささき ひでのり）：Chapter1-1、Chapter1-3、Chapter2-1、Chapter2-2、＜br /＞ Chapter2-7担当＜br /＞ 株式会社Task it 代表取締役、ウェブ解析士マスター＜br /＞ 慶應義塾大学法学部法律学科卒業後、株式会社リクルートジョブズにて求人広告営業などとして従事後、2016年より現職。ウェブ解析をフルに用いたウェブコンサルティングや、講座講師を行っている。＜/p＞ ＜p＞白水 美早（しろうず みさ）：Chapter6-1担当＜br /＞ トランスコスモス株式会社 テクノロジーコンサルチーム チームリーダー＜br /＞ データコンサルタントとしてウェブマーケティングの効果計測に携わる。企画、設計からレポーティングまで一気通貫のダッシュボード実装、特に各種ツールを複合的に活用したデータポータル実装を得意とする。その傍らテクノロジーを通じたウェブマーケティングのセミナー登壇や執筆活動など、マーケターのビジネス課題解決サポートに従事。TrenDec代表。＜/p＞ ＜p＞杉山 健一郎（すぎやま けんいちろう）：Chapter2-7担当＜br /＞ アークランドサカモト（株）経営企画室所属、上級ウェブ解析士・提案型ウェブアナリスト＜br /＞ 2015年初級ウェブ解析士取得。インハウスのウェブ担当、ウェブディレクターを経て、現在はホームセンターを軸とした、複数の事業を運営するグループのデジタルマーケティング部の立ち上げを行っている。＜/p＞ ＜p＞小川 卓（おがわ たく）＜br /＞ ウェブアナリストとして、リクルート、サイバーエージェント、アマゾンジャパンなどで勤務後、独立。複数社の社外取締役、大学院の客員教授などを通じてウェブ解析の啓蒙・浸透に従事。株式会社HAPPY ANALYTICS代表取締役。＜/p＞ ＜p＞江尻 俊章（えじり としあき）＜br /＞ 一般社団法人ウェブ解析士協会代表理事。2000年の創業以来、業界では最も早い時期からアクセス解析に着目し、ウェブ解析を軸にしたコンサルティングを行っている。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。＜br /＞ ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【通常24時間以内出荷】【中古】 ここが知りたいTCP／IP FAQ / 渡邉 郁郎 / エヌジェーケーテクノ・システム [単行本]【宅配便出荷】

著者：渡邉 郁郎出版社：エヌジェーケーテクノ・システムサイズ：単行本ISBN-10：487193795XISBN-13：9784871937955■こちらの商品もオススメです ● 最新TCP／IPがわかる / 浅野 理森 / 技術評論社 [単行本] ● 社内ネットワークをきわめよう ゼロからはじめるネットワーク / アスキー / アスキー [ムック] ● ブロードバンドコンテンツを利用するためのポート番号の仕組みと活用 / 市川 昭彦 / ディー・アート [単行本] ● C言語によるTCP／IPネットワークプログラミング / 小俣 光之 / 桐原書店 [単行本] ● TCP／IPを卒業したら読む本 トラブルから学ぶネットワーク構築／失敗しないサーバ / アスキー / アスキー [ムック] ● TCP／IP逆引き大全555の極意 / ループス ネット, 須賀 章夫 / 秀和システム [単行本] ● 特選TCP／IP 500の技 / TCP IPネットワーク研究会 / 技術評論社 [単行本] ● インターネットのためのWinsockプログラミング / Dave Roberts, 櫟 易道 / 技術評論社 [ペーパーバック] ■通常24時間以内に出荷可能です。※繁忙期やセール等、ご注文数が多い日につきましては 発送まで72時間かかる場合があります。あらかじめご了承ください。■宅配便(送料398円)にて出荷致します。合計3980円以上は送料無料。■ただいま、オリジナルカレンダーをプレゼントしております。■送料無料の「もったいない本舗本店」もご利用ください。メール便送料無料です。■お急ぎの方は「もったいない本舗 お急ぎ便店」をご利用ください。最短翌日配送、手数料298円から■中古品ではございますが、良好なコンディションです。決済はクレジットカード等、各種決済方法がご利用可能です。■万が一品質に不備が有った場合は、返金対応。■クリーニング済み。■商品画像に「帯」が付いているものがありますが、中古品のため、実際の商品には付いていない場合がございます。■商品状態の表記につきまして・非常に良い： 使用されてはいますが、 非常にきれいな状態です。 書き込みや線引きはありません。・良い： 比較的綺麗な状態の商品です。 ページやカバーに欠品はありません。 文章を読むのに支障はありません。・可： 文章が問題なく読める状態の商品です。 マーカーやペンで書込があることがあります。 商品の痛みがある場合があります。

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