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

はじめに 僕がプログラミングを始めてから、もうすぐ12年になろうとしています。 この12年間、いろんな技術書を読んだり、仕事やプライベートでたくさんコードを書いたりしてきました。 最初に入ったSIerでは主にJavaを、前職の社内SE時代はC#をメインのプログラミング言語として使ってきました。 現在はRubyをメインで使っていますが、言語が変わっても、また何年経っても「これはあのとき学んだ知識が役に立ってるよなあ」と思う瞬間がときどきあります。 そこで今回はこれまでに読んだ技術書を一通り振り返り、「この本で学んだことは今でも役に立ってる」と思うものを17冊ピックアップしていきます。 おことわり (2014.09.29 20:00追記) このエントリのタイトルは「10年経った今でも役に立っている」という意味で付けています。「今から10年後まで役立つ」という意味ではありません。（紛らわしくてご

高橋さんがお勧めする2017年刊行書籍の2冊 次に、2017年刊行された書籍のうち、高橋さんがお勧めしたい書籍として『Androidを支える技術』の2冊を取り上げました。著者の有野和真氏からのコメントも届き、あわせて紹介しました。 『Androidを支える技術〈Ⅰ〉 ─⁠─60fpsを達成するモダンなGUIシステム』と『Androidを支える技術〈Ⅱ〉─⁠─真のマルチタスクに挑んだモバイルOSの心臓部』を紹介する高橋さん 『Androidを支える技術』の書籍内容を説明するために用意されたフリップ。しかしイベントでは簡単に紹介するのみにとどまりました。ここに掲載しておきます 2017年の特徴 また、2017年に刊行された書籍のうち、2017年の話題であり、数多く刊行された書籍ジャンルとして「Python」「⁠機械学習・人工知能」「⁠ブロックチェーン」を挙げ、各ジャンルの書籍を紹介しました。

良いコードを書けるようになりたい 私は基本的にはソフトウェアはずっと趣味で独学でやってきたのですが、最近GitHubでコードを公開するようになったり、仕事でも少しソフトを書くようになったので、良いコードを書くための基礎を勉強したいなと思い、年末年始に以下の本を読んでみました。 リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice)posted with ヨメレバDustin Boswell,Trevor Foucher オライリージャパン 2012-06-23 AmazonKindle楽天ブックス ベタープログラマ ―優れたプログラマになるための38の考え方とテクニックposted with ヨメレバPete Goodliffe オライリージャパン 2017-12-15 AmazonKindle楽天ブックス 「リーダブルコード」

11月末に出版された「プロを目指す人のための Ruby 入門」を読んだ．12月は少しバタバタしていて，読むのが遅くなってしまったけど，以下の企画に応募をしたら当選した．ありがとうございます👍 blog.jnito.com はじめに 本書はタイトルに「入門」と書いてあるけど，正確にはプログラミングの入門書ではなく，最低限のプログラミングのスキルと Ruby のスキルが必要になる．まえがきにも似たようなことが書かれていて，その通りだなと思った．とは言え，本書はすごくキレイな流れで解説されているので，じっくり読み進めることで，プログラミング初学者でも十分ステップアップに活用できるようになっていた．なお，僕のスキルレベルとしては Ruby / Rails 歴3年ほどで，インフラの自動化を Ruby で書いたり，個人ツールを Rails で書いたりしている．また，TechAcademy で Rai

まえがき 会社の若い子に「情報系出身でもないのに一体どうやって勉強してきたんですか？」と聞かれたのでランチを食べながら「こんな本読んだ。これもタメになった。あ、これもタメになった」とKindleを広げながらリストアップした。思い返せばたくさん本を読んだ。その中には役に立ったものもあれば時間の無駄だったものもある。すると「あ、役に立った本だけ抽出したら有益かもしれないな」と思ったのでエントリにする。 僕は文章を簡潔に分かりやすくまとめる才能が致命的にないのでこのエントリもげっそりするほど長い*1が、2017年も暮れなのでここはひとつ日本酒でもかっ喰らいながら自分の人生を振り返ってみようと思う。 無理やり要点をまとめるならば、 TCP/IPの知識 Linuxの知識 なにかひとつプログラミング言語 なにかひとつGUIシステムの理解 アルゴリズムとデータ構造 強運*2 を身につけたらどんなに低く見

アルゴリズムを楽しく学ぼう！ 独習に役立つWebサイト・参考書・競技プログラミングを紹介〈13選〉 プログラムの性能を改善して開発スピードを向上させるため、アルゴリズムを気軽に、かつ楽しく学べるWebサイトや書籍など、13種類のさまざまなコンテンツを紹介していきます。 アルゴリズム（algorithm）とは何なのでしょうか？ 例えば、 Wikipediaにはこうあります。 アルゴリズムとは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。 「問題を解くための手順を定式化した」とは、ソフトウェアエンジニアにとって「プログラミング」のことです。 みなさんも日々の開発業務において、問題（要件）を解くための手順を考え、その手順を特定のプログラミング言語で表現していませんか？ アルゴリズムは、一般に「ソート（整列）」や「探索」と

えふしんに聞く「僕が若手エンジニアならこれを学ぶ！」トップランナーの考える成長戦略 「モバツイ」の生みの親であり、現在はBASE株式会社の取締役CTOを務める、「えふしん」こと藤川真一氏に、「もし、あなたがいま若手エンジニアだったら、どんな成長戦略を採りますか？」と聞いてみました。若手エンジニア必読のえふしん流7つの戦略とは？ 「何を学び、どのように技術力を向上させていくべきか」は、若手エンジニアにとって非常に悩ましいテーマのひとつ。 キャリアが浅いころは学習を進める“勘どころ”がないため、なかなか効率の良い技術習得ができません。加えて、過去の時代と比較すると学ぶ対象であるプログラミング言語やIT領域も圧倒的に広範囲になっています。そのため、少し方向性を見誤ってしまえば、無駄な技術の学習に時間を割いてしまう可能性が高いのです。 その課題を解決する有効な方法があります。それは、著名なエンジニ