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本書は、2023年に開始された「CLF-C02 」試験に対応し、AWSを利用していくのに必要となる「クラウドのコンセプト」「セキュリティとコンプライアンス」「クラウドテクノロジーとサービス」「請求、料金、およびサポート」といったカテゴリを、しっかり丁寧に解説しています。
AWSクラウドの深い知識と認定試験対策への経験を持った著者が、合格のポイントになる知識と解答の考え方が理解できるように構成しています。
さらに、練習問題で知識を解答につなげる力がしっかりと身につきます。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
目次AWS認定資格/AWSクラウドの概念/AWSのセキュリティ/AWSのテクノロジーとサービス/コンピューティングサービス/ストレージサービス/ネットワークサービス/データベースサービス/AI／ML、ビジネス、分析サービス/オートメーション、デプロイ/モニタリング、管理サービス/移行、導入戦略/請求、料金、およびサポート

し、内容も難易度も大幅にグレードアップされました。
その中心の1つが、Transit Gateway(TGW)です。
本書は、そのTGWに重点を置くことはもちろん、試験に直接出題される内容と、汎用的なネットワーク技術など、学習すべきシラバスを完全解説しています。
各章でAWSの最新機能をしっかりと理解できるように構成し、特に新試験に出やすい第2章と3章にボリュームを割きました。
そして、難易度やボリューム感たっぷりの章末問題や本番さながらの模擬試験問題で繰り返し学習ができます。
著者には、AWS Top EngineersやAWS All Certifications Engineersを受賞した精鋭メンバー11名を迎えました。
最高難関試験の学習テクニックや受験ノウハウは、受験経験者の著者だからわかる必勝法の1つ。
本試験を初めて受ける初心者から、再度合格を目指す中級者・上級者にまで幅広く対応できるように、著者陣が全集中してわかりやすい解答と充実した解説にしています。
シラバス完全対応した本テキストで合格を勝ち取ろう！※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
目次第1章 AWS認定高度なネットワーキング—専門知識試験の概要、傾向と対策/第2章 VPCリソースに関連するネットワーキング/第3章 拠点間のネットワーキング/第4章 クライアント接続に関するネットワーキング/第5章 エッジネットワークサービスを使用したネットワーク構成/第6章 ネットワークのセキュリティに関連するサービス/第7章 ネットワークインフラ構築・構成の自動化/第8章 ネットワークの監視・運用管理/第9章 トラブルシューティング/第10章 模擬試験問題

です！※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
目次第1章 基礎理論/第2章 アルゴリズムとプログラミング/第3章 ハードウェアとコンピュータ構成要素/第4章 システム構成要素/第5章 ソフトウェア/第6章 データベース/第7章 ネットワーク/第8章 セキュリティ/第9章 システム開発技術/第10章 マネジメント/第11章 ストラテジ/応用情報技術者試験 サンプル問題

情報です。
目次序章 試験対策（学習方法と解答テクニック）/第1章 SQL/第2章 概念データモデル/第3章 関係スキーマ/第4章 データベースの実装/過去問題 令和6年度秋期本試験問題・解答・解説/付録 データベーススペシャリストになるには

「出るところだけ」をわかりやすいテキストとしてまとめました。
また、アウトプット演習として、過去問分析にもとづく予想問題を作成。
本試験1回分を超える数の問題を解説付きで収録しています。
1冊でインプット＆アウトプット学習を効率よくできるおすすめの対策本です。
【本書の特長】■ディープラーニングG検定の最新シラバスに基づいた章構成で体系的に、また、「出るところだけ」を効率的に学習できます！■各章（節）の導入部に、分野・テーマごとに最重要な知識を「Super Summary」として掲載しました。
■各章（節）の最後に、その章（節）の知識のまとめを付けました。
■テキスト部分は、説明を「出るところだけ」に絞りました。
また、図表を豊富に掲載し、知識をわかりやすく習得できます。
■問題演習は、出題実績の高いテーマを厳選。
また、本試験を超える問題数を収録し、この一冊だけで十分なアウトプット学習ができるようにしました。
【主な改訂内容】・「シラバス2024」準拠とし、新シラバス適用後の出題傾向も書籍に反映させました。
・各章（節）に新たに「まとめ」を設け、出題のポイントを更に際立たせました。
・新たに第12章として「数理・統計」を詳説しました。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
目次第1章 人工知能（AI）とは/第2章 人工知能をめぐる動向/第3章 人工知能の問題点/第4章 機械学習の具体的な手法/第5章 ディープラーニングの概要/第6章 ディープラーニングの手法/第7章 画像認識、物体検出/第8章 自然言語処理と音声認識/第9章 強化学習/第10章 生成モデル/第11章 ディープラーニングの社会実装に向けて/第12章 数理・統計入門/付録 標準正規分布表