2021年読んだ技術書を振り返る
こんにちは。Watanabe Jin (@Sicut_study)です。
久しぶりのnote更新となります。普段色々やっているので(後述)、技術的な情報というよりは私はこうやってますよみたな直接技術に結ばないような内容を思いついたら更新するようにしています。
本日は、「2021年に読んだ技術書」を振り返っていきたいと思います。気づけば今年も1か月です。
今年は、ほぼRailsを利用したWeb開発を行っていました。ですので、Web系の本も読みましたし、一応専門である機械学習の本もいろいろ読みました。そこで読んだ中でよかったものをランキング形式で紹介したいと思います。
以下の本が12月27日時点で読んだ本になります。
すべてで52冊読んでいました。読んだ順に載せています。
(啓発本やマンガ、小説なども読んでいるので本自体は100冊以上は読んでいます)
・ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
・プログラミングのための確率統計
・初めてのパターン認識
・機械学習のための特徴エンジニアリング
・Pythonで儲かるAIを作る
・仕事で始める機械学習
・とっても楽しいAI自作教室
・問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造
・図解入門よくわかる 最新PMBOK第6版の基本
・マスタリングVim
・Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門
・ユニコーン企業の秘密
・Azure実践ガイド
・マンガでわかる正規表現
・PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析!
・マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」
・実践Vim
・失敗しない データ分析・AIのビジネス導入:プロジェクト進行から組織づくりまで
・使ってわかったAWSのAI
・AWSでつくるAIプログラミング
・パワーポイントスライドデザインのセオリー
・一生使える見やすい資料のデザイン入門
・スクラムマスターザブック
・アジャイル開発とスクラム
・リーンスタートアップ
・Pythonによる因果分析
・Pytorchとfastaiではじめるディープラーニング
・BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング
・OpenCV画像処理入門
・OpenCV4 for Python
・1日で基本が身につくDocker/Kubernetes
・Docker&Kubernetesのきほんのきほん
・1日で身につくJavaScript
・Google Cloud実践活用術 AI機械学習編
・15ステップで取得 Dockerから入るKubernetes
・Google App Scriptのツボとコツが絶対にわかる本
・Pytorch実践入門
・プロダクトマネジメントのすべて
・Scikit-learn, Keras, Tensorflowによる実践機械学習
・自然言語処理・画像処理・音声処理人工知能プログラミング実践入門
・これからはじめるVue.js実践入門
・Pytorch&深層学習プログラミング
・Pytorchプログラミング入門
・PytorchではじめるAI開発
・ディープラーニングの数学
・はじめてのディープラーニング2
・ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編
・キテレツおもしろ自然言語処理
・ゼロからわかるAmazon Web Services超入門 はじめてのクラウド
・Amazon Web Services 基礎からのネットワーク&サーバー構築
・実践AWSデータサイエンス
・みんなのAWS 〜AWSの基本を最新アーキテクチャでまるごと理解!
上で読んだ本はほぼすべて以下の私のブログで感想をまとめていますので、気になった本があればのぞいてみてください。
新米エンジニアの読んだ技術書を一言まとめるブログ
本の内容については、ブログにありますのでここではランキング(5位まで)と、その理由について簡単にまとめます。
また私のレベル感としては、機械学習とRailsが基本がある程度わかっているレベルでの感想になります。
今年読んだ本ランキング
1位: ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編
ブログは以下からどうぞ
ゼロから作るDeep Learning3でフレームワークの中身を知る
1位はこちらの本になりました。2021年発売の本じゃないのってなるかと思いますが、実は2020年4月に買ったきり放置しておりました。そしてつい先日読んで内容のすばらしさに強い印象を受けました。
この本は発売した時期でなく、いま読んで大正解だなと思いました。Pytorchを勉強し始めて、Pytorchのひな型を利用すると思いますがそのひな形がなぜそのようになっているのか、裏でどのように動いているのかをフレームワークを実際に作成することで学べます。真の意味での理解につながりました。また書籍自体のクオリティも高く、Pythonの応用的な使い方についても掘り下げられて書かれておりました。とても身になったので1位とさせていただきました。
2位: 最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング
ブログは以下になります
Pytorch&深層学習プログラミングはやはり初心者の見方だった
この本は「Pythonで儲かるAIをつくる」を書いた方の本になります。そちらの本がとてもわかりやすかったので期待して読んだのですが、期待以上の内容になっていました。
まず、この本を書く上で著者はPytorchを1から勉強始めたそうです。ですのでわからなかったポイントなど知っている人が書いた本とは違いよくまとめられています。とくにコラムは使い慣れた人にも学びが多いです。Pytorchを勉強するならこの1冊で十分だと思います。
3位: BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング
ブログは以下になります
BERTによる自然言語処理入門はとても丁寧に書かれた名著でした！
自然言語処理の必須知識であるBERTについて、実装を含めて専門的に扱った書籍で日本で出ている本では一番詳しいものになります。もちろんわかりやすいですし、すべてのコードがColabで動かせるのも親切でした。一時期プレ値になるほど人気の本でした。自然言語処理をやるのであれば絶対読んでください。
ちなみに、これと併せて私はYoutubeで以下のチャンネルを見ていました。
自然言語処理のDeepLearningモデルについてこれでもかと掘り下げてわかりやすく説明していますので助かりました。今後も更新楽しみにしています。
https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ
4位: パワーポイントスライドデザインのセオリー
ブログは以下となります
パワーポイント スライドデザインのセオリーで人生で初めてデザインの勉強をしてみた
この本は即効性をとても感じ、これからも一生役立つと感じたので4位となりました。この本を読んだおかげでおしゃれなスライドを作ることができるようになりました。新入社員に配布したほうが良いのではと思いました。エンジニアのおしゃれなスライドに憧れがある方は是非読んでみてください。これ以外のパワポの本は読む必要ないです。
5位: そろそろ常識? マンガでわかる「正規表現」
ブログは以下となります
そろそろ常識?マンガでわかる「正規表現」はとてもわかりやすかった！
自然言語処理をする上で、正規表現は大事ですがまとまって理解をしていなかったので期待はそこまでせずに読んだこの1冊ですが、今の私の正規表現はすべてこの本で成り立っています。基本的なものはすべてカバーしています。マンガなので気に入らないかなと思いましたが、そんなことはなかった
です。この本をやると正規表現を色々使ってしまいますね。。
また、作者が作った正規表現チェッカーも使いやすいです。
色々本を読んできましたがランキング形式で紹介しました。
また、本を読んだらアウトプットしているのでブログも引き続きお願いします。
ちなみに積んでいる本はこちらです。
去年は読んだ本が22冊でした。来年はもっと増やしたいと思います。
今年のテーマはアウトプットということで色々なメディアをつかってアウトプットしてきました。
これもすべてはLAPLASのスコアをあげたいというモチベーションでした。(転職したメンターが気にしたほうが良いよと言っていたのがきっかけです)
今年はこのようなスコアになりました。
来年もいろいろ読書、アウトプットしていきたいと思います。
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