データマイニングで重要な仮説の設定について，その枠組みを解説した書物は世の中にあまりない．そこで本書では誰もが一番悩むデータマイニングのための仮説構築の手法を重点的にまとめた．
　更にデータマイニングに必要な，統計スキル・ITスキル・企画スキル・コミュニケーションスキルという４つのスキルを養成するために，２種類のPBLに基づく課題を設定することで，より実践的な学習を目指した．

直感的に理解できる
マルチメディアの初学者を対象とした教科書である．マルチメディアの範囲は，音，映像（静・動）および文字情報の符号化の仕組みと，それらの符号をマルチメディアへ統合する仕組みである．偏らずにマルチメディア全体を学ぶことができる．
図を多用して，初学者が直感的に理解できるよう工夫する．また，事前・事後学習に対応できるよう演習課題を数多く配置する．
側注でキーワードの解説も行い．初出用語でとかく混乱しがちな初学者の理解を確かなものとする．初学者必携の書．

アジャイル開発の指南書
アジャイル開発は従来のウォーターフォール型とは対照的に顧客にとって価値の高い機能を優先し，迅速・適応的な開発が行えるが，我国ではまだ開発手法の主流であるとはいいがたい．本書は今後導入が期待されているこのアジャイル開発の概要から，エクストリーム，スクラムを使った開発プロセス，リスクマネジメント，開発事例まで網羅した指南書とである．ソフトウェア開発者必携の書である．

最新にして最強!! 人気講義の教科書、第２版！
　大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第２版．
　今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに５章追加されている．特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている．
　Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！
　Python　Ver3.5に対応！

マインドフルネスの科学と実践！
東洋の禅思想を礎とし，米国で爆発的な広がりを見せる「マインドフルネス」．本書は，UCLA（カリフォルニア大学ロサンゼルス校）での取り組みに触れて感銘を受け，自らも普及活動を支援する米国在住のコンピュータ科学者が，日英対訳でその体験と実践方法をつづる異色のマインドフルネス本である．UCLAの指導法も特別掲載!!

フィールド調査統計の実践書！
統計分野で不可欠となる数理やデータ解析法を解説する統計スポットライト・シリーズの第１巻．
本書は統計数理学とフィールド生物学の双方が互いの現場に踏み込み，同じモノを見ながら新しい発想や発見に至る過程を3つの事例により紹介．統計モデルで得た知見がフィールド調査といかに統合しうるか体感できる実践の書．

外れ値に強い統計！
　日本有数の統計研究機関である、統計数理研究所のシリーズ第6巻。本書は、これまでは無視されることが多かった外れ値に対する統計手法を解説する本格的な書である。具体的には、M推定、線形回帰モデル、多変量解析、ロバスト検定など、ロバスト統計で王道とされる各手法を紹介する。
　統計の研究者はもちろん、統計を駆使する実務家も必読の書。

機械学習の精度をはるかに高める!
アンサンブル学習法は，深層学習に続く次のトレンドとして注目され，ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し，それらを組み合わせて利用するという，最先端の機械学習法である．単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており，実際に多くの場面で成功を収めている．
本書は，機械学習の分野で世界をリードしているZhi-Hua Zhou著の邦訳である．１章アンサンブル法の背景となる知識をあつかう．2章から5章は，アンサンブル法の核となる知識を扱い，5章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する．6章からは，高度なアンサンブル法について述べる．人工知能，機械学習にたずさわる，研究者，技術者，学生には，必読必携の書である．

安価なハードウェアでIoT設計!!
本書は，安価なハードウェア（Arduino，NanoPi NEOや，ドローンの制御センサー他）を駆使したIoT設計で，2Dレーザー彫刻，LPWAN通信，気象観測，機械学習，自動情報収集など，様々なIoTデバイス設計・製作に挑戦する！
電子回路の基礎を体験的に学べるようになっているので，中・上級者はもちろん，初心者でも体験的に実践することができる．
Arduino，NanoPi NEOなどでIoT設計に挑戦する読者には、必携の指南書である．

音楽は，数学と言語が進化させる !
音楽のある側面を言語化し，構造化・記号化できるのか，という問いについて，近年多くの研究成果が出てきている．
一方，近年の高性能なコンピュータにより，形式言語による知識表現と推論方式によって，音楽による心や脳の働きが模倣できる時代となってきている．つまり，音楽と数学と言語学の結びつきを一層強いものにしているのがコンピュータである．したがって，いまや音楽の研究には，コンピュータが不可欠のツールとなっている．
本書は，音楽専門の読者だけでなく，数学の学芸分野への応用に興味をもつ読者，言語理論の応用に関心のある読者，情報科学の音楽応用に関心のある読者を対象として，章ごとにそれぞれのテーマにある程度独立性を持たせた深い解説を行う．