はじめに

学習ロードマップと確認用シートです。
ダニング=クルーガー効果を考慮しています。
ロードマップ中の、自分の現在位置を確認する使用方法を想定しています。

Developer Roadmaps を元に作成しています。

Roadmap.shは、開発者が学習とキャリアの進行をナビゲートするためのロードマップ、ガイド、記事を提供するウェブサイトです。フロントエンド、バックエンド、デヴオプスなどの役割ベースのロードマップや、特定の技術や言語に焦点を当てたスキルベースのロードマップがあります。開発者が選んだ専門分野に必要なスキルや知識を段階的に習得するための道筋を示すことを目的としています。

日本語訳は私の個人的なものです。中学生レベル程度です。

各ロードマップ確認シートへのリンクは以下です。

ロードマップとは

IT分野におけるロードマップは、特定の技術や職種に必要なスキル、知識、ツールを段階的に身につけるための指針です。
初心者から上級者までの学習プロセスを体系的に示し、目指すキャリアパスに沿った学習目標と到達点を明確にします。
例えば、フロントエンド開発者になるためのロードマップでは、HTML、CSS、JavaScriptの基礎から始まり、フレームワークやライブラリの習得、パフォーマンス最適化やセキュリティ対策など、より高度なトピックまでを含みます。

以下は、DevOps Roadmap の抜粋です。

ダニング=クルーガー効果とは

簡単に言うと
ある程度学習をすると、「愚者の山」 = 「完全に理解した」、
さらに学習を続けると周辺視野が広がり、「絶望の谷」 = 「何もわからない」、
さらに学習を続けると、「啓蒙の坂」 = 「チョットワカル」、となる現象のことです。

ダニング=クルーガー効果は、能力が低い人ほど自分の能力を過大評価し、逆に能力が高い人は自分の能力を過小評価する傾向があるという心理学の現象です。
この効果は、自己認識の歪みから生じ、能力が低い人は自分の不足を認識するのに必要なスキルが欠けているため、自分がより有能であると誤信しやすい現象です。

このグラフはダニング=クルーガー効果を示しています。
能力が低い初期段階では、自己評価が非常に高い（「Mount Stupid」、つまり「愚者の山」）ことが分かります。
この段階では、実際の能力との間に大きなギャップが存在します。
能力が徐々に向上するにつれて、自己認識も改善され、自己評価は下がり、「Valley of Despair」（「絶望の谷」）に到達します。
その後、経験と知識がさらに増えることで、自己評価は徐々に現実的なレベルに戻り、「Slope of Enlightenment」（「啓蒙の坂」）へと進みます。
グラフに示された「Awareness Threshold」（「認識の閾値」）は、人が自己認識を改善し始める転換点を表しています。

学習ロードマップ　確認シートとは

ロードマップの学習目標毎に、どこまで学習できているのかを、以下の視点から確認します。

聞いたことがある
触ったことがある
完全に理解した（愚者の山）
何もわからない（絶望の谷）
チョットワカル（啓蒙の坂）

roadmap.sh の学習目標・対象には、以下の重要度があります。

この確認シートでは、重要度を以下の表記とします。

重要度	解説（英語）	解説	シート状の表記
Purple （紫）	Personal Recommendaion / Opinion	roadmap.sh の推奨／案するツール・テクノロジ・スキル	◯
Green （緑）	Alternative Opinion - Pick this or Purple	代替 - これまたは紫を選択するツール・テクノロジ・スキル	△
Gray （灰）	Order in roadmap not strict (Learn anytime)	優先度の高くない（時間のある時に学習）ツール・テクノロジ・スキル	記載なし

DevOps 学習ロードマップ確認シート

カテゴリ	サブカテゴリ	ツール／テクノロジ／スキル	重要度
プログラミング言語を学ぶ
		Python	◯
		Go	◯
		Ruby	△
		Rust	△
		JavaScript / Node.js	△
オペレーティングシステム
		Windows	△
	Linux	Ubuntu / Debian	◯
		SUSE Linux	△
		RHEL / Derivatives	◯
	Unix	FreeBSD	◯
		OpenBSD	△
		NetBSD	△
ターミナルで活動することを学ぶ
		プロセスモニタリング	◯
		パフォーマンスモニタリング	◯
		ネットワークツール	◯
		テキスト操作	◯
	エディタ	Vim / Nano / Emacs	◯
	スクリプティング	Bashスクリプティング	◯
		PowerShell	△
バージョン管理システム
		Git	◯
VCSホスティング
		GitHub	◯
		GitLab	△
		Bitbucket	△
何であるか、どうやってセットアップするか
		リバースプロキシ	◯
		フォワードプロキシ	◯
		ファイアウォール	◯
		キャッシュサーバ	◯
		ロードバランサ	◯
	Webサーバ	Nignx	◯
		Tomcat	△
		Apache	△
		IIS	△
コンテナ
		LXC	△
		Docker	◯
クラウドプロバイダ
		AWS	◯
		Azure	◯
		Google Cloud	◯
		Digital Ocean	△
		Alibaba Cloud	△
		Heroku	△
		Linode	△
		Vultr	△
ネットワーキング、セキュリティとプロトコル
		FTP / SFTP	◯
		HTTP	◯
		SSL / TLS	◯
		DNS	◯
		HTTPS	◯
		SSH	◯
		OSIモデル
	Eメール	ホワイトグレーリスティング
		SMTP
		IMAPS
		POP3S
		DMARC
		SPF
		Domain Keys
サーバレス
		Cloudflare	◯
		AWS Lambda	◯
		Azure Functions	△
		GCP Functions	△
		Vercel	△
		Netlify	△
インフラストラクチャプロビジョニング
		AWS CDK	△
		CloudFormation	△
		Pulumi	△
		Terraform	◯
設定マネジメント
		Ansible	◯
		Chef	△
		Puppet	△
CI/CDツールを学ぶ
		GitLab CI	◯
		GitHab Actions	◯
		Circle CI	◯
		Jenkins	◯
		Travis CI	△
		Drone	△
		TeamCity	△
機密情報管理
		Sealed Secrets	△
		クラウド固有のツール	△
		Vault	◯
		SOPS	△
インフラ監視
		Zabbix	◯
		Prometheus	△
		Datadog	△
		Grafana	△
アプリ監視
		Jaeger	◯
		New Relic	◯
		AppDynamics	△
		Datadog	◯
		OpenTelemetry	△
ログ管理
		Elastic Stack	◯
		Loki	◯
		Graylog	△
		Splunk	△
		Papertrail	△
コンテナオーケストレーション
		GKE / EKS / AKS	◯
		AWS ECS / Fargate	◯
		Docker Swarm	△
		Kubernetes	◯
アーティファクト管理
		Artifactory	◯
		Nexus	△
		Cloud Smith	△
Git Ops
		ArgoCD	◯
		FluxCD	△
サービスメッシュ
		Istio	◯
		Consul	◯
		Linkerd	△
		Envoy	△
クラウドデザインパターン
		可用性
		データ管理
		設計と実装
		管理と監視

関連リンク

さいごに

学習をつづけよう