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GIBJapanの本棚に300冊くらいの技術書が集まる!?

GIB宮本(@miyamotok0105)です。本日はGIBにある本について紹介します。

皆さんは技術書好きですか?私は技術書が好きです。なのでGIBJapanには多くの技術書があります。

皆さんの持ってる本はありますか?^^

買ってる本は私が気になった本や、社員の方にどんな本が欲しいの聞いて買ってます。

現場に行ってる社員の人と話しながら、最近やってることを聞いてたり、おすすめの本を聞いたりしてます。今回はその中から何個かのジャンルで技術書をご紹介します。


まずはJavaのWEB関連の本を並べてみました。Java言語自体を始めるときは「スッキリシリーズ」などを使って写経していくと良いと思います。JavaのSpringというと「後悔しないためのSpring Boot 入門書:Spring 解体新書」という本がSpringをスタートするには読みやすいです。書籍は書いてる人によって深みやわかりやすさが違います。田村達也さんの出してるデザインパターンやSpringの1冊目、2冊目のセキュリティ、3冊目のバッチの本は全部抑えたいところです。そしてJavaのいいところは設計系の本が多いところです。「オブジェクト指向でなぜつくるのか」は大枠を捉えれる大変面白い本です。リーダブルコードは命名規則やsolid 原則に近いことが書いてあり必須本です。デザインパターンやリファクタの話や、ドメイン駆動設計などアーキテクチャよりの本も読んでいくと面白いと思います。


次にPythonのWEB関連の本を並べてみます。Pythonはコミュニティがしっかりしており、数値計算、画像処理、機械学習、WEB構築などリソースがあります。実践Python3にはデザインパターンなどの説明もあって、エキスパートプログラミングやエフェクティブPythonは中級寄りの本です。PythonでWEBを作るときはFlaskかDjangoになると思います。Djangoの本は最近増えてきてますが、現場で使えるDjangoの教科書は比較的現場寄りの本です。英語のDjangoの本はソースの参考にするには丁度良い本です。


次にPythonの機械学習関連の本を並べてみます。理論よりの本で「初めてのパターン認識」通称 ハジパタ。それとついになる「データ解析のための統計モデリング入門」は2冊はよく例に挙げられる本です。ゼロから作るDeepLearningはディープラーニングの内部がわかる本です。Pythonではじめる機械学習というトカゲ本は色々な機械学習モデルの実例があってスタートしやすい本です。緑色の「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」は通称 黒本 とか 福島さんの書いた本なので福島本とか呼んでます。理論と実装がしっかり描かれてる良い本で、執筆時点で第3版まで出てます。「Pythonで学ぶ強化学習: 入門から実践まで」は久保さんの本でゼロから作ると同じ方が書いてます。なので非常にわかりやすいです。

生データの分析では「pythonによるデータ分析入門」や「scikit-learn データ分析 実装ハンドブック」にはpandasやscikit-learnの勉強になります。「Python実践データ分析100本ノック」もわかりやすくまとまってます。「仕事ではじめる機械学習」は機械学習をするにあたっては必須本です。慣れてくるとKaggle系の本や因果分析系の本も面白そうです。



今後はクラウド系の本や、PHP系の本も書いていこうと思います。他に取り上げて欲しい本などあれば教えてくださいね。また最近はVRやAR系のデバイスとかIoT系のデバイス、あとは3Dプリンター系も興味がありますので、是非ご興味ある方はお話ししてみたいです。



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