記事一覧
読書備忘録：GitHub CI/CD実践ガイド
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※ これは私個人の意見であり、会社の見解ではありません。
本の概要本を読んだ際の前提知識GitHubでPull Requestを発行したことがある
GitHub actionsは利用したことがない
GitHubのその他の機能はほとんど利用したことがない
Linuxについては、基礎の本を一冊読んだ程度の知識
読書備忘録：世界一流エンジニアの思考法
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本の概要本を読んだ際の前提知識ドイツ本社の会社でドイツ人上司のもとで働いたことがある
日本の大企業・外資の大企業・日系の100人以下の企業の3つで働いたことがある
事務職としてもエンジニアとしても働いたことがある
本を読んだ理由なんとなく
よく売れ
読書備忘録：最高の結果を出すKPIマネジメント
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本の概要本を読んだ際の前提知識データアナリストとしてダッシュボードの作成をしている
KPIツリーのダッシュボードを作成したことがある
「なんちゃってKPIになっていないか？」と聞かれると、もしかしたらなっているかもしれない
本を読むことにした理由事業
読書備忘録：詳解 Terraform 第3版
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本の概要本を読んだ際の前提知識普段はデータアナリストとして仕事をしている
IaCに関して、プライベートでも業務でも触ったことがない
AWSも、プライベートでも業務でも触ったことがない
GCPは業務で利用している
githubは業務で利用しているが、
読書備忘録：アイデアのつくり方
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本の概要読んだ理由元テレビ東京の佐久間さんが動画で推薦しており気になったため。
全体の感想この本は広告クリエイターをターゲットに書かれていますが、多くの知識労働者も活用できる「アイディアの作りかた」が書かれています。
amazonのコメントにもありました
読書備忘録：HARD THINGS
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本の概要本を読んだ理由会社の同僚が若手社員に勧めていたため
全体の感想組織マネジメントをする際に役立ちそうな経験談が多く、勉強になりました。
アップルのエンジニアが「BUILD」という本を書いており、この本と内容が似ていますが、個人的には今回の「HAR
読書備忘録：失敗を語ろう。「わからないことだらけ」を突き進んだ僕らが学んだこと
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本の概要本を読んだ際の前提・理由この本を読むのは2回目
データドリブンな話もしてたな〜と思ったが、思い出せないので再度読んでみた
全体の感想辻さんが人格者で好感が持てました。
備忘録失敗はネガティブではない。(第1版 4P)
マネーフォワードでも、
読書備忘録：AWSの基礎地図
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本の概要本を読んだ際の関連知識データアナリストとして3年ほど働いています
GCPは少しだけ触ったことがあります(本当に少しです)
AWSは全く触ったことがありません
この本を読んだ理由インフラエンジニアやバックエンドエンジニアのAWSの会話についてい
読書備忘録：DATA is BOSS
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本の概要この本を読んだ理由以前からブログ記事(以下)などを読み、一休のデータドリブン経営について気になっていました。書籍化されたため購入です。
本を読んだ際の関連知識データアナリストとして3年ほど働いています
全体の感想一休の実例をもとに、どのようにデ
読書備忘録：図解でわかる企業価値評価のすべて
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本の概要この本を読んだ理由株をやっていて、適正価格をどのように算出すれば良いかわからなくなったため
この本はM&A実務のために書かれているが、トレーダー向けの本でピンとくる本がなかったため
本を読んだ際の知識簿記2級を取得しており、少しは会計を理解
読書備忘録：開発系エンジニアのためのDocker絵とき入門
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本の概要この本に決めた理由Dockerについて基礎の基礎から学びたく、表紙の「buildしたのにrunできない」という謳い文句に共感したため。
DockerとKubernetesの双方を基礎から学べる本もあったが、今回はDockerのみを勉強したかっ
読書備忘録：LTVの罠
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本の概要読んだ理由「『ゴールド会員』なんて顧客は嬉しくない」という見出しに共感したため
読んだ際の関連知識マーケティング系のデータ分析を実施した経験あり
LTVについても何となく考えた経験あり(具体的には何も実施していない)
会員プログラムに関し
読書備忘録：因果推論入門〜ミックステープ
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本の概要読んだ理由因果推論をより深く理解するため
読んだ際の関連知識効果検証入門(通称、緑本)は読了
傾向スコアマッチングやCausal Impactを業務で利用した経験あり
統計検定準1級は取得済み
行列が苦手な文系人間
全体の感想統計検定
読書備忘録：データ分析失敗事例集
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本の概要読んだ理由自分のデータ分析が会社の価値に結びついていないケースがあり、他社の失敗事例を読んでみたかった
読んだ際の関連知識データアナリストとして3年ほど働いていた
初歩の機械学習モデルは実装できる
基礎的な回帰分析は実装できる
全体の感
読書備忘録：BUILD
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本の概要
読むことに決めた理由上司の推薦
読んだ際の関連知識社会人で10年働いており、社会人としての一般教養は身についている(はず)
エンジニアとしてモノを作ったことはないが、データ分析でコードを少し書いている
データアナリストとしての実務経験