2025年5月版読んでいて良かった本紹介
5月も終わりに近づいてきました。そこで、先月に続いて、今月読んでいた本を紹介しようと思います。4月版はこちらになりますので、ご興味があればぜひ参照してください！
クラウド系
Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門
こちらは先月も載せていた本ですが、改めて載せています。その理由としてですが、5月にProfessional Data Engineerを受験しまして、その勉強にとてもよく立ちました。PDEではBigQueryをはじめデータレイク・データウェアハウスの取り扱い、およびDataflowをはじめとするデータマニピュレートツールを多く扱うことから、この書籍を継続して参考にしました。
実践 AWSデータサイエンス
こちらはAWS、特にSageMakerに焦点を当てて、AWS上でデータサイエンスをするために必要な知識が詰め込まれた書籍となります。出版が2021なので現時点でのSageMakerと結構違いはありますが、基本的な考え方だったり今もあるサービスについては一定利用できるので参考にしています。
AI/ML系
深層学習 改訂第2版
こちらは特にディープラーニングに関する書籍です。改めてディープラーニングについて体系的に学習し直して知識を深めていきたいと思い読んでいます。基礎的なことについて全て網羅しており、かつ説明も丁寧なので重宝しております。ディープラーニング学習の最初の書籍としても、復習用としてもおすすめです。
大規模言語モデル入門
こちらは大規模言語モデルに特化した入門書になります。基礎的なTransformerの解説から派生モデルまで幅広く取り扱われています。LLMが利用される機会が増えている中で、ちゃんとロジックから理解しておきたく、復讐も込めてこちらの書籍も読んでいます。先ほどの深層学習 改訂第2版と合わせてぜひ参考にしてみてください。
web系
TypeScriptとReact/Next.jsでつくる 実践Webアプリケーション開発
業務でNext.jsを利用する機会があり、改めて勉強するために読んでいます。私自身フロントエンドはまだ苦手なのでこちらの書籍を参考に進めています。バージョンの違いなどがありますが、その差異についてはNext.jsの公式ドキュメントをもとに進めています。
プロを目指す人のためのTypeScript入門 安全なコードの書き方から高度な型の使い方まで
こちらはTypeScript入門として以前購入していた本で、今回Next.jsをTypeScriptで扱っているため、参考のために掘り出してきました。できればプロになりたいなと思っているので、気合をいれて参考にしていますw。
その他技術系
データサイエンティスト検定［リテラシーレベル］ 最強の合格テキスト
普段MLエンジニアとして活動していますが、この資格を受けたことはなく、実は前から気になっていました。取得していないとダメというわけでは全然ないですが、改めて知識の再確認をしたいなと思い勉強しています。6月に受験予定でこちらの書籍を参考に学習しています。
まとめ
今月もいくつか紹介させていただきました。直近生成AIおよびMLOpsについて活動する機会が多く、そのあたりの書籍を中心に読んでいました。まだ積んでしまっている書籍もあるので、進捗あればまた共有記事書こうと思います。ぜひみなさんのおすすめの書籍もコメントで紹介してもらえると嬉しいです。
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