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プログラミングTypeScript ―スケールするJavaScriptアプリケーション開発
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技術書、紙の本で読むか、電子書籍で読むか? - give IT a try
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ビューティフルアーキテクチャ (THEORY/IN/PRACTICE)
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『ソフトウェアアーキテクチャメトリクス―アーキテクチャ品質を改善する10のアドバイス』 - snoozer05's blog
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継続的デリバリー 信頼できるソフトウエアリリースのためのビルド・テスト・デプロイメントの自動化 (アスキードワンゴ)
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因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか
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科学の世界に革命をもたらしえる力──『因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか』 - 基本読書
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AWSではじめるインフラ構築入門 第2版 安全で堅牢な本番環境のつくり方
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単体テストの考え方/使い方
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ロバストPython ―クリーンで保守しやすいコードを書く
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自社開発メガベンチャーをわずか半年で鬱退職した雑魚エンジニアの話|JoanOfArc
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はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法
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良いテストケースの作成手法を学ぶ - 「はじめて学ぶソフトウェアのテスト技法」を読んだ - $shibayu36->blog;
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AWSコンテナ設計・構築[本格]入門
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「AWSコンテナ設計・構築 [本格] 入門」を執筆しました - horsewin's race records
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体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方 第2版[リフロー版] 脆弱性が生まれる原理と対策の実践
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インフラマネージャー厳選!10年使える知識が身につくおすすめ書籍10選 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
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マスタリングTCP/IP―入門編―(第6版)
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開発メンバーが選ぶ、おすすめの技術書【2020年度】 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
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機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決
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2024年版:データエンジニア向け推薦本リスト|zono
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Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (データサイエンス入門シリーズ)
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Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
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ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム[技術基礎] (Tech × Books plus)
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ディープラーニングを支える技術〈2〉 ——ニューラルネットワーク最大の謎 (Tech × Books plusシリーズ)
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データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅
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しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで (KS情報科学専門書)
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しっかり学ぶ数理最適化 ヒューリスティック編 - Qiita
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新 企業の研究者をめざす皆さんへ
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本1冊を機械翻訳で訳してみた - Qiita
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つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング
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機械学習エンジニアに爆速でなるための教材集 - Qiita
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プログラムはなぜ動くのか 第3版 知っておきたいプログラミングの基礎知識
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システム設計の面接試験
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「システム設計の面接試験」が使える場面は面接試験だけじゃない! 「システム設計の面接試験」の勉強会を行った話 - ANDPAD Tech Blog
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AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]
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2023年版データ分析の100冊 - Qiita
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最強のデータ分析組織 なぜ大阪ガスは成功したのか
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Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは
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スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学 (KS情報科学専門書)
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最適化手法入門 (データサイエンス入門シリーズ)
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機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [改訂第2版] 入門から実践まで (KS情報科学専門書)
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Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析 (KS情報科学専門書)
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