「本を読んでも身に付かない」はどう解消する？ 七つの“読書術”を岩瀬義昌が伝授 - エンジニアtype | 転職type
NEW! 2024.07.16 スキル 岩瀬義昌 書店を覗いたりSNSを眺めたりすると、目に飛び込んでくる技術書の数々。周りのエンジニアたちの「読了」ポストに刺激されて、読書に勤しんでいる人もいるだろう。 「一生勉強」と言われるエンジニアにとって、技術書は取り入れやすいインプット手法の一つ。しかし「頑張って読んでるのに、いまいち身になっている気がしない」「本の内容が頭に入ってこない」という事象に悩まされてはいないだろうか？ せっかく読んだ本の内容をしっかりと身に付けるためにはどうすればいいのかーー。 そんな疑問に「記憶力の問題じゃなくて、本の読み方に工夫が必要」と答えるのが、技術書の翻訳に数多く携わり、読書の達人として知られるiwashiさんこと岩瀬義昌さんだ。 本を読む「工夫」とは一体何か。岩瀬さんに聞いた。 NTTコミュニケーションズ株式会社 『Generative AI プロジェクト
【保存版】エンジニアが機械学習を学ぶために読むべき厳選書籍4冊【機械学習 入門書】
機械学習を含む人工知能を扱えるITエンジニアの人材不足は深刻で、GoogleやAppleなどのIT大手の会社は挙って人材獲得競争を行なっています。 米大手人材サービスのglassdoorによると、アメリカでの機械学習エンジニアの平均年収は$120,931（約1350万円）となっています。未経験者〜1年までの機械学習エンジニアの年収でも、$100,551（約1121万円）と非常に高額です。 対して、日本のリクルートTech総研が実施した30代前半のエンジニアの年収調査では、システム開発（Web・オープン系）の平均年収で512万円というデータがあります。 冒頭でも触れた通り、これから機械学習エンジニアの不足は明らかであり、より一層、給料の高騰が期待できるわけです！現在、ソフトウェアエンジニアとして活躍されている方々も、キャリアップを目指して機械学習を勉強されている方も多いはずです。 そこで、本
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