2021年度(社会人1年目)の読書記録

2021年度に読んだ理工書/技術書を一言ずつ紹介というか記録しています。リンクはAmazonに飛びます。

統計学/機械学習

現代数理統計学 (竹村)

数理統計学を体系的に学ぶには最強の1冊という感じ。線形モデルの章で回帰分析と分散分析が統一的に記述されているところが秀逸だった。ついでに統計検定1級の午前もこれ一冊で十分。(自分は統計検定1級を取った後に読みましたが。)

ベイズ統計の理論と方法

言わずと知れた渡辺ベイズ。数式を追うのはつらいがモデル選択の理解が非常に深まる。

入門 統計的因果推論

Pearl流の効果検証/因果推論の入門書。ポイントをコンパクトに抑えている良書だった。ただしすぐに実践に活かせるかというと微妙。

効果検証入門

Rubin流の効果検証/因果推論の入門書。効果検証が必要になったらまず読むべき良書。明日から使える技術という感じがする。

機械学習を解釈する技術

去年の話題書。XAI系の技術をまとめた本。ややとっつきにくいSHAPなども分かりやすく解説されている。

統計学 (統計検定1級テキスト)

統計検定1級のテキスト。これを読んで学習というよりは出題範囲の確認に使えるという感じ。

統計検定1級 公式問題集

統計検定1級の過去問集。やはり手を動かして自分で計算することは大事だとよく分かる。

純粋数学

測度・確率・ルベーグ積分 応用への速習コース

まさに速習という感じ。ポイントを押さえているのでとりあえず測度論的確率論の雰囲気を掴みたい人にはうってつけ。

確率論 (舟木)

2021年度個人的ベスト本。測度論的確率論をある程度厳密にそれでいて本当に分かりやすく解説している。

線形代数の世界 -抽象数学の入り口

線形代数を抽象的に学ぶ本。読み応え十分。個人的には具体的な計算よりも抽象的に言われた方が理解できるタイプなので初めて線形代数がちょっと分かった気になった。

関数解析 (黒田)

関数解析の定番書。行間がとても狭い(物理的にも狭い)。主題からはややズレるがHilbert空間がいかに幸せな空間かがよく分かった。

技術書

リーダブルコード

読みやすいコードは本当に大事なので全人類に読んで欲しい。ただし自分が実践できているかというと微妙。

テスト駆動Python

pythonでテストが必要になったら読む本。pytestについて良くまとまっているが、テスト駆動開発のことを教えてくれる訳ではない。

R言語ではじめるプログラミングとデータ分析

隼本などで有名な馬場さんのRの解説書。tidyverseを使ったモダンな書き方まで解説している。統計系のコードはpythonでは痒いところに手が届かないことがよくあるのでそういう時に助かる。

ゼロからFlaskがよくわかる本

Web系のことが何もわからなかったので試しに一冊読んだ本。flask完全に理解した。けど全部忘れた。

これからWebをはじめる人のHTML&CSS、JavaScriptのきほんのきほん

フロントエンドもちょっとくらい分かった方がいいよねと思って読んだ本。フロントエンドはやりたくないということが分かった。。

図解即戦力 Amazon Web Servicesのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書

AWSをざっくり学ぶ本。とりあえずこれ一冊読んであとは実戦あるのみという感じがする。

実践 AWSデータサイエンス

Sagemakerの網羅的な解説書という感じ。なかなかのボリューム。2022年度の目標はこの本でやった内容を業務に活かすこと。

さわって学ぶクラウドインフラ　docker基礎からのコンテナ構築

dockerの定番書。dockerを使う人はとりあえず読めば良さそう。分かりやすい。

Linuxで動かしながら学ぶTCP/IPネットワーク入門

ネットワークのことが何も分からなかったので読んだ本。サクッとネットワークの雰囲気が掴めるのでおすすめ。

The DevOps ハンドブック

(一般的な)DevOpsを網羅的に解説した本。日常的な業務のフラストレーションを解消するヒントが詰まった良書。社内のみんなが読んだらいいのにと思う。英語版では第二版が出たらしい。

その他

図解 気象学入門 (ブルーバックス)

気象の知識が何もなかったので手に取った本。一般気象学(小倉)などは数式で解説したいのか雰囲気で解説したいのかがどっちつかずでつらかったが、この本は雰囲気で解説すると割り切っている感じがして良かった。わかった気になれる。