今回は、時間がないデータサイエンティスト兼システム開発者が読むべき本を厳選しましたので紹介します。
紹介する本は、基本一度読んでいますが、軽く流し読みして積んでいるものもあります。
面倒というのもありますが、ご自身でサンプルや書籍で確認して自分に合った本を見つける能力を磨いていただくためにも、本の内容にはそこまで言及しません。
私自身、本を実際に手に取ってみて、簡単すぎた、難しすぎた、少し知りたいこととは違ったという経験は多くあります。
当方、新規事業開発としてPM、AI開発、データ分析、システム開発を担っているエンジニアです。
新規事業開発をする企業あるあるとして、エンジニアの必要性がまだ認められておらず、人手が不足して全ての業務を担う必要があるような現場です。
残業も当たり前になっていますが、その中でどのように効率化を図っているのかなどは別の記事でいつか書きたいと思います
また、研究でなんちゃってシステム開発をし就職して5年未満のエンジニアの独断と偏見を含みます
毎年こちらの記事にお世話になって、たくさん本を購入しています。
こちらの場をお借りして、感謝の意を表したいと思います。
ただ先述したように、私自身が自己学習の時間がなかなか取れないような状況なので、100冊も読めないよ、
というエンジニアのためにさらに厳選、またPMやシステム開発の視点を含めてお伝えしたいと思います。
今後、取り組まれる分野などによって、ご自身でさらに厳選していただければと。
上記記事は全ての本を読むことを推奨しているわけではないですし、必須10冊を読めば間違いはないので、まずはそちらの記事をご確認ください
以降、できる限り上記の記事の項目に準拠します。
まず本の読み方を確立していない方には、こちらをお勧めします
「技術書」の読書術 達人が教える選び方・読み方・情報発信&共有のコツとテクニック
コーディング
プリンシプル オブ プログラミング 3年目までに身につけたい 一生役立つ101の原理原則
コーディングをするエンジニアなら上記のどちらかだけは読むと良いです
プログラミングにおける作法や一般的な考え方が書かれています。時間がなくても読みやすいコードは心がけるべきです。
最初の方は雑にコードを書いていても問題ないかもしれませんが、人が増えてきた時にそれらは負債となって襲いかかってきます
ビジネス力
ソフトウェア開発現場の「失敗」集めてみた。 42の失敗事例で学ぶチーム開発のうまい進めかた
失敗から学ぶことは多く、実際に業務で事例のような状態になっていることもあり、軽く知っておくと良いです。
SCRUM BOOT CAMP THE BOOK【増補改訂版】 スクラムチームではじめるアジャイル開発
現場でスクラム開発をしているなら。
管理する側なら下記もお勧めです。
アジャイルプラクティスガイドブック チームで成果を出すための開発技術の実践知
データサイエンス力
妥協しないデータ分析のための微積分＋線形代数入門 定義と公式、その背景にある理由、考え方から使い方まで完全網羅！
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
私自身、数学、統計が苦手ですがやはり必要になる場面はあるのでその足がかりとしてお勧めします。
数学がある程度できて、論文の数式が読める人は読む必要はないです
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
これからAIに取り組むという方にお勧めです
目指せメダリスト！Kaggle実験管理術 着実にコンペで成果を出すためのノウハウ
Kaggleと冠してますが、実務でもAIモデルの実験管理が必要であれば参考になります
実験管理をすることで同じ実験を繰り返したり、有用な実験の組み合わせでより良いものを目指せます
評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋
評価指標のそれぞれの意味合いと使い方が学べます。案外、理解せずに使ってませんか
Ｐｙｔｈｏｎでスラスラわかる ベイズ推論「超」入門
ベイズは簡単に理解しておいて、使うのであればMCMCの本などを読めば良いと思います
Human-in-the-Loop 機械学習 人間参加型AIのための能動学習とアノテーション
データ集めから行う業務なら早急に読んでください
その業務が最も成功に関わってきます
仕組みからわかる大規模言語モデル 生成AI時代のソフトウェア開発入門
LLMを使いたい、というのは最近のトレンド
実際にLLMを使って何ができるかは１冊使って履修しておいても損はないです
それはできそう、出来なさそうという判断材料としても。
構築・運用
ここは業務で使うことになったら読めば良いと思います。
テスト駆動開発は読んでおいても損はないです。
ドメイン駆動設計入門 ボトムアップでわかる！ドメイン駆動設計の基本
【この1冊でよくわかる】ソフトウェアテストの教科書 ［増補改訂 第２版］
事例でわかるＭＬＯｐｓ 機械学習の成果をスケールさせる処方箋
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［固定版］ 脆弱性が生まれる原理と対策の実践
資格
資格はとりあえず統計検定準１級まであれば困らないと思います。
日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック
Kaggle
その他
最近読んだ本で面白かった本、参考になった本です。
興味のある方はぜひ。知り合いが非線形時系列解析手法で株で儲けたとかなんとか。。。
医療AIの知識と技術がわかる本 事例・法律から画像処理・データセットまで
数学ができて、理論で理解したい人はそのような本を、
数学より直感的や実務的に理解したい人はそのような本を選ぶのが良いと思います。
随時、読んで良かった本は追加、更新していきます。
ぜひ、おすすめの本を教えてください