はじめに

世界中のデータ分析畑の皆様、お疲れ様です。データ分析の会社で新卒2年目をしています、牛乳です。
本記事では昨年度の牛乳の懺悔に始まり、書評に続き、最終的には成長を綴っていければと思っています。

懺悔

ちょうど一年前、「いよいよ社会人。つよつよデータサイエンティストになりたいなぁ」という夢と希望(笑)を胸に現在の会社に飛び込んだはいいものの、杜撰なセルフマネジメント（健康、習慣）と能力不足により凄惨な一年目を過ごしてしまい、結果はおろか「成長」とは？と言ってしまうような有様に。入社当時は思い描きもしなかったグロテスクな将来が現在で、三点見積もり法の最悪よりも悪い進捗。入社当初の私、大変申し訳ありません。まったく成長していないわけでこそありませんが、一年後のあなたは3~6か月単位での機会損失(推定)を起こしています。2年目開始時点の私、本当に反省してください。
(というわけで、現状を変えたいという思いから筆を取りました。)

書評

以下、読んだ書籍の感想や面白かった点を書評する形で、どんどん読了、コーディング、回答し、成長に繋げていければと思います。目標は年度内40冊。ジャンルは下記の通りです。

統計学
データサイエンス
CS（広義）
ソフトスキル
その他データ分析関連分野

統計学（2023/8段階：4/7）

目標：①現状の積読消化、②統計検定準一級合格

統計検定準1級公式問題集✅
統計検定準一級と言えばこれ、ということで購入。非常に勉強になりました。
※試験に関する内容を書いてしまいそうなのでこのくらいで。
▶統計学実践ワークブック
※統計検定準一級リベンジのため。
実務ですぐ使える時系列データ分析✅
入社直後に時系列分析の課題が出たため購入。当時購入後すぐ役立っただけでなく、現在の資格勉強で使えるわかりやすさ。株価データを用いて時系列分析の各種概念・手法をわかりやすくハンズオン形式で学べる良書。時系列と聞いて「なんか難しそう」と尻込みしたら読んでほしい一冊です。
図解これならわかるベイズ統計学✅
統計検定準一級の過去問を解き、ベイズの定理はわかるけどその先は？となったので、最も分かり易いと評判のこちらを購入。仮説とデータの例えを用いて終始説明と例示が展開され、単純に一周読み進めるだけで漏れなく理解できる良書。ベイズの定理から始まり、最終的にはベイズ統計学のやりたいことまで理解できるように。文系出身の方や、事前確率・事後確率と聞いて？が浮かんだ方はここから始めるとスムーズかと。
データ解析のための統計モデリング入門
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析
統計学辞典大百科事典✅
先輩社員が統計検定のお供にと勧めていたので購入。辞典というタイトルの通り、広いトピックを網羅しているだけに留まらず、具体と抽象の往復も可能な非常に助かる一冊。適切な手法をすぐに想起できる中上級者以外皆持っておいたほうがいいのでは？と思いました。

データサイエンス（2023/6段階：1/6）

目標：現状の積読消化

▶Kaggle Grandmasterに学ぶ機械学習実践アプローチ
※去年の仕掛。
ベイズ機械学習
ゼロから作るDeepLearning
※学部時代の仕掛。
データ解釈学
Pythonではじめる数理最適化
※滅茶苦茶面白そうなので。
Kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門✅
データ分析者でありながらデータ分析に自信がない現状を危険視してKaggleに挑戦することを決めましたが、EDAから既にさぁどうしたものかと迷ってしまいました。基礎俯瞰は業務でもしますが、実施した回数だけ見れば少なく、そして久々ということもあったため、一旦自分の普段の業務と一般的な分析の進め方の共通項と相違点の確認ということでこちらを購入。分析の実務で過去私が教わってきたことも含め、一般的な分析の取り組み方と、「データサイエンスをやってみよう！機械学習！深層学習！」というような初心者の方向けの書籍では触れられていない泥臭い作業の部分がまとまっていた印象です。Kaggleに取り組まれる方だけでなく、データアナリストの方にもおすすめです。
Pythonで始める機械学習 sckit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
※sklearnを使う機会がありそうだったので購入。
実践Data Scienceシリーズ Pythonで始めるテキストアナリティクス
※業務でテキストアナリティクスに触れているため、何かできることが増えないかと思い購入

CS（広義。2023/8段階：3/10）

目標：現状の積読消化、IPA-DB合格

Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造
※学部時代の仕掛。受講開始予定のオンラインCS修士に向けて。
問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造
※受講開始予定のオンラインCS修士に向けて。
1週間でLPICの基礎が学べる本第3版✅
LPICの受験云々と言うよりか、CLIで打つような基本的なコマンド(ls, less, リダイレクト等々)を把握する「とっつき」として優れているように感じました。一切CLIに手が付けられない人でも最低限必要なコマンドの意味がわかるようになるため、例えば...「運用・保守としてバッチを回す作業にアサインされた方の一冊目」としておすすめです。
LPIC1問題集
※去年の仕掛。LPIC Level1の受験予定があれば。
ReactとPythonでAPI販売サービスを作ろう
※「APIを作ってみたい」という漠然とした興味から。
Web API: The Good Parts
※「APIを作ってみたい」という漠然とした興味から。
▶︎達人に学ぶSQL徹底指南書
※IPA-DB受験のため。
2023-2024 データベーススペシャリスト「専門知識＋午後問題」の重点対策✅
デスぺ受験のために購入。試験対策に使えるのはもちろん、データベースに関する基礎知識をわかりやすく得られたのは非常にありがたかった。次回もお世話になる可能性大なので、もう一度読み直そうと思います（きちんと時間を確保しましょう...）。
※IPA-DB受験のため。
ハイパフォーマンスPython
※主言語がPythonであるため。
GitHub実践入門
※去年の仕掛。Git導入に向けて。
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第2版✅
Python3データ分析エンジニア試験を受けるのに先立って購入。最近(10月現在)はpandasでテキストアナリティクスしかしていないため、numpyやmatplotlibの使い方が頭から抜けており、それらの基礎を入れ直せたのはよかった。同試験を受ける人であればぜひ（本書がそのまま出題されるため）。
Pythonデータ分析実践ハンドブック　実務で使えるデータ加工のテクニック
※Python3データ分析エンジニア試験と間違えて実践試験のテキストを購入してしまった。業務で触れていない点があるということで一応読むが、受験予定は現在ない。
自走プログラマー Pythonの先輩が教えるプロジェクト開発のベストプラクティス
※自分のPython開発経験が、書籍化されている程度に一般的とされる開発手法と合致しているかを確認したく購入

ソフトスキル（2023/6段階：4/12）

目標：現状の積読消化と業務での活用

その他データ分析関連（2023/4段階：0/3）

目標：現状の積読消化

ソーシャルメディアの経済物理学
効果検証入門
スキルサイエンス入門
マーケティング・リサーチ入門

分野知識本（2023/4段階：1）

目標：自分のやりたいことを早く見つけてモノにする

スポーツバイオメカニクス

スポーツバイオメカニクス20講
※もとより興味のあった身体動作について研究してみたく購入。早く読みたい
スポーツ動作の科学
※同上。

電子工作

ラズパイPico完全ガイド
※スポーツ動作のセンシング・データ収集にはどうも電子工作が役に立ちそうということで購入。安価にデータ収集システムを組みたい。

おわりに

都度編集予定。最終的な編集(記事のFIX)は年度の終わり際を想定。果たして牛乳は「価値ある3年目の牛乳」になれるのか？セルフ乞うご期待。

※更新

最初と最後以外は差分のみ。軽微な修正は記載しない。

2023-04-24(始)：
起案・投稿...統計5冊、データ5冊、CS3冊、ソフト6冊、その他3冊、業務1冊、計25冊を設定。
※スキル等...Python：業務経験1年、SQL：業務経験少々(Pythonでクエリを投げる程度)、他DS近隣言語(SAS, R)：勉強程度。
※資格等…統計検定2級、FE、AWS clf、TOEIC L&R 845所持。
2023-05-03：
資格等追加…edx/MIT/sc0x修了(Supply Chain Analytics、簡単な確率・統計と最適化・シミュレーション)。
書評追加…1週間でLPICの基礎が学べる本第3版、仕事が速いのにミスしない人は、何をしているのか?
2023-05-05：
書評追加…自分を劇的に成長させる！PDCAノート
2023-05-19：
書評追加…Kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門
2023-06-14：
書評追加...ソフトスキル系2冊
2023-06-29：
資格等追加…応用情報技術者試験合格
2023-07-06：
書評追加...図解これならわかるベイズ統計学
URL追加
2023-08-17：
書評追加...統計学系3冊。目標の1/4に到達(10/40)。
2023-10-20：
書評追加。

※見方

▶：現在学習・通読中の書籍。
✅：読了済みの書籍。