44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を買う。 - Lean Baseball
本ブログ「Lean Baseball」開設10周年企画*1かつ, ちょっとした近況報告となります. お世話になっている皆様へ(TL;DR) 東京（の西側*2）で家を買いました, 引っ越しました. この決断とオチ, 未来に至るまで, 自分のキャリアとアウトプット, そしてこのブログは不可欠でした. 現職から前職以前の同僚（元同僚）, アウトプットや色んなことを応援してくださった皆様そして何よりも家族と友人に心から感謝御礼申し上げます🏚 お祝いはこちらからお待ちしています. 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を買う。 作業環境（まだ作ってる最中） こちらが購入したお家...で最初に作った作業環境です💻*3 （人生の一般的なアレとして）「家を買う（家の主となる）」事は一つの大切なライフステージのイベントなので, お世話になっている皆様へ(TL;DR) 44歳独身ソフトウェアエンジニア、家を
「入門 継続的デリバリー」は継続的デリバリーを学ぶのに最適な教科書だった. - Lean Baseball
最近読んだ「入門 継続的デリバリー」がとても良かったので紹介しますね, というエントリーです. 入門継続的デリバリー良かったです. 「継続的デリバリー（Continuous Delivery）」とか「DevOps」ってどこから学ぶかわからんな！？ というのは割とあるあるだと思っています, そもそもめちゃくちゃ難しい話なので（ちゃんと学ぼうとすると）. そんな中, 「入門 継続的デリバリー」がよく説明できてて良かったので感想と関連する書籍を紹介できればと思っています. TL;DR 入門 継続的デリバリー 我々はなぜCDをするのか? 具体的なプラクティス 入門後に読むべき良著 Kubernetes CI/CDパイプラインの実装 継続的デリバリー チームトポロジー 結び - 我思うCDとDevOps TL;DR 「入門 継続的デリバリー」は継続的デリバリーの大切さと概念, 手法を現実にありそうな
2024年に読んだほうがいいエンジニアな書籍10冊+α - CloudとSREそしてキャリア本 - Lean Baseball
Google Cloud Partner Top Engineer 2024を頂いた者です. 仕事はエンジニア系のコンサルとSRE, 趣味（と前職以前の仕事）で機械学習や生成AI*1をやっとります. この記事は当ブログの名物かつ人気シリーズである, 主に技術書を中心としたオススメ書籍（元々はPython本メイン）の紹介エントリーです. ※去年の記事はこちら. 本年のこのエントリーは, 2024年の推し本4冊 CloudおよびSREな4冊 いい感じな技術書2冊 この三本立て（+私の完全なる趣味チョイスで数冊）でご紹介できればと思います. というわけで, 本年のラインナップは以下の通りです. この記事の著者 2024年の推し技術書10冊 特に推したい4冊 クラウドストラテジー 世界一流エンジニアの思考法 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」 キャリアづくりの教科書 CloudおよびSREな4冊
「世界一流エンジニアの思考法」は強いエンジニアの習慣がいい感じに言語化されていてよかった件 - Lean Baseball
界隈で話題になっている（と私は認識している）「世界一流エンジニアの思考法」を早速読んでめちゃくちゃ良かった, とにかく人に勧めたいぞ！ という現役エンジニア（私）による書籍の感想エントリーとなります. 話題の本めちゃ良かったです. このブログを書く数日前にkindleで買って読む→めちゃいいやん！→紙版も買う←今ここ ってぐらいすごく良かったです*1. 世界一流エンジニアの思考法 (文春e-book) 作者:牛尾 剛文藝春秋Amazon 何が良かったか一言で言うと, 「強いエンジニアの習慣がここまでいい感じに言語化されている！！！」 という所ですね, 割と余すところなく詰まっていると思いますし, 一つ一つのTipsは再現性もあると思います（真似できるかどうかは別として真似は可能*2）. そんな「世界一流エンジニアの思考法」の感想を手短に書きます, 気になる方はお付き合いください. TL;D
2023年にエンジニアな私がマネジメントに目覚めてから読んでよかった3冊 - Lean Baseball
タイトルそのままのエントリーです. 気がつけば現職含めて「エンジニアのマネジメント」を行う職種を6年ちょいやらせてもらっています. マネジメントをする・しないを含めてキャリアパスどうする? マネジメントをやるとして何を教科書にしたら? 今どきの開発スタンス・マネジメントってどうしたら? みたいな悩みや迷い（&やっぱコードを書くエンジニアの仕事良さそうという脱マネジメントの検討*1）は常にありますが, 今年はそれに応えてくれる良著3冊に出会いました. スタッフエンジニア エンジニアのためのマネジメント入門 人が増えても速くならない 以上の3冊です. この3冊です（結論） スタッフエンジニア マネジメントを超えるリーダーシップ 作者:Will Larson日経BPAmazon エンジニアのためのマネジメント入門 作者:佐藤 大典技術評論社Amazon 人が増えても速くならない ～変化を抱擁せよ
エンジニアとして30代までにやってて良かった・やれば良かった事を自分のキャリアから振り返ってみた. - Lean Baseball
最初に言っておきます. このエントリーは「いい本を読んだついでに自分のキャリアを振り返ってオススメを残す」という長文ブログです. 適当に読み流してもいいですし, 心の琴線に触れる事があれば最後までお付き合い頂けると幸いです. さて, 4月の末と言えば, GWが近づいてくると共に色々考えることがあります. 例えば社会人23年目の私は今年, GWの予定（決まっていない場合に限る） 「こどもの日」にしてあげられること キャリアの振り返りと数年先のキャリアプラン検討 この3つについて真剣に考えています. 今年でいうとGW予定（1.）は90%程度計画済み, こどもの日（2.）は甥っ子に渡すお小遣いを検討...までは決まってるのですが, 最後の（3.）はというと, GW明けって転職とか将来キャリアを考える機会になりがちじゃん?そういえば自分のキャリア(ry ...という感じで, GWは（本人が意識する
仕事も個人開発も周りがドン引きするまでガチでエンジニアをやっていきましょ - デブサミ2023登壇報告 - Lean Baseball
昨日（2/10）の話ですが, 2020年以来3年ぶりにデブサミに参加・登壇させていただきました（前回の登壇報告はこちら）. 数あるセッションの中から私のトークにお越し頂き, 誠にありがとうございました！ また, 発表練習の機会を頂き, フィードバック・応援を頂いた所属企業*1のチームメイトおよび #pyhack（Python mini Hack-a-thon）の皆様, そして企画から本番まで伴走して頂いたデブサミの運営・スタッフの方々にもこの場を借りて改めて御礼申し上げます🙏 登壇の備忘録を兼ねて, このエントリーでは以下のラインナップを元に, 発表の振り返りと今後の話なんぞ書きたいと思います. TL;DR 登壇した理由と背景 どういう話だったか 参加者へのお土産 結び TL;DR 技術力向上, キャリア形成そして自分の趣味という観点で今後も周りが「ドン引き」する程度にエンジニアリングを
「いい感じに成長する」エンジニアのキャリアと学び方 - 2023年オススメPython本を添えて - Lean Baseball
このブログおよび, 登壇・アウトプットはゴリッゴリのエンジニア, 本職はコンサル企業のマネージャーとしてクラウドエンジニアリングのコンサルをやっている者です*1. この記事は, 当ブログの名物である, Pythonのオススメ書籍（と関連する技術書）の紹介エントリーです！ ※去年の記事はこちら. 本年のエントリーでは「今最もいい感じなPython本」の紹介に加えて, キャリアごとに読むべき技術書（と学び方）の選び方 この年末に読んで欲しい技術書（Python本とそれ以外） 「エンジニアのキャリア形成的に期待値の考え方大事だよ」という話 この三本立てでご紹介できればと思います. というわけで, 本年のラインナップは以下の通りです. 要約すると キャリアレベルを考える オススメ技術書籍2023 ジュニア🔰 メンバー マネジメント ボード 結び - キャリアごとの期待値 【番外編】私の推し書籍2
「実践的データ基盤への処方箋」から読み解く「データを扱うビジネスパーソン」のキャリアパス - Lean Baseball
なんやかんやで, ITコンサルタント（復帰）生活から半年経ったマンです. マネジメントからアーキテクチャ, はたまた技術的なLTまでやらせてもらえて楽しく過ごしております*1. 昨年の話になりますが, コミュニティーやその他の活動で色々とお世話になってる @yuzutas0さん達が執筆しました, 「実践的データ基盤への処方箋」を頂戴いたしました. 実践的データ基盤への処方箋〜 ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ 作者:ゆずたそ,渡部 徹太郎,伊藤 徹郎技術評論社Amazon ひと言で言うと, データ活用のためにこういう本が欲しかったんや！！！ というくらい良著で, データ活用に必要な「人・組織・アーキテクチャ」をいい感じに網羅的に扱っていて良きでした（と, 読み終えた時の感想ツイートがそう言ってました）. データを扱う人すべてにおすすめしたい一冊です 読み終えた後も,
エンジニアのための「ミーティング・メモ」入門 - クラウドサービスとVSCodeを添えて - Lean Baseball
10月からコンサルタントに出戻りしたエンジニアです. 入社前に想定していた以上に毎日が楽しいです*1. それはさておき, つい先日に前職の同僚であるエンジニアリングマネージャーの@jazzsasoriさんとサシ飲みしたのですが, 「エンジニアリングマネージャーとかテックリードとかになると, 議事録（的なメモ）」を取る力無いと辛いよね, 案外言及されてないけど という話題になりました, 酔っ払ってあんまり覚えてないけど🍻*2 で, どれぐらいの方がこの話題に興味あるのかな?と気になり, 昨夜、久々に前職エンジニアリングマネージャー氏と飲んでて、何かの拍子に「エンジニアがビジネスな力をつける訓練の一つとして議事録書くのがいいんだよね」的な話をしたのですが 「エンジニアのための議事録書き入門」とかいうブログ記事って需要あると思いますか皆さん🤔— Shinichi Nakagawa / 中川
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
エンジニアの辛い仕事をいい感じにする技術 - コンサルの仕事術・思想から学べること - Lean Baseball
エンジニアの辛い仕事を消す本かも（多分） 2014年の秋にリクルートに転職してから何社か経て今も自社サービスのエンジニアとして働いてるマンです. リクルートに入ったとき, そしてその後の転職先*1などなどで, 社内外問わずのコミュニケーションの辛さ. 社内調整, 顧客折衝etc... コードじゃなくて, ドキュメントを書く仕事の辛さ. プレゼンテーション・説明そのもの. 技術わかんない上司に説明(ry*2 みたいな経験をたくさんしました&これはエンジニアをやってたら誰でも直面する事態かなと思います, 自社サービス企業だろうがSIer/受託開発の企業だろうが. そもそも, 昔の調査にもそんな雰囲気ありますし, おそらく今もさほど変わらないでしょう. ...ということを, 前回のブログの執筆中および反響で改めて思い*3, そういえば自分はこの辺, 元々ITコンサルタント*4だった時に学んだこと
データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版 - Lean Baseball
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, （主にインターンの学生さんですが）一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
「Pythonによる医療データ分析入門」は分析100本ノック後に必読な探索的データサイエンス本だった - Lean Baseball
今年読んだデータサイエンスおよびPython本の中でも最良の一冊でした. ホントに待ち望んでいた一冊でした. 実は密かに楽しみにしてた（待ち望んでいた）*1, 「Pythonによる医療データ分析入門」, 一通り読ませていただきましたので, Pythonによる医療データ分析入門の感想 分析100本ノック後にやると良いこと 探索的データサイエンスはデータサイエンスに関わる人すべてに関係する準備運動であり入り口であること 的な話を綴りたいと思います. なお, 最初に断っておくと, 新型コロナウイルス含む, 感染症とか流行病の話は一切触れておりません！ このエントリーは純粋に「Pythonを使ったデータサイエンス」を志向した方向けのエントリーとなります. 新型コロナウイルスだの感染症関連だのを期待されている・そう思った方はぜひ他のページなどを見ていただけると幸いです. このエントリーのダイジェスト
自分プロジェクトを挫折せず続ける技術 - 個人開発をはじめよう！ - Lean Baseball
職業としてエンジニアをやりたい・やってるけど（サーバーサイド→アプリエンジニア, インフラ→機械学習エンジニア的な）ジョブチェンジをしたいという方は結構いらっしゃると思います（かつての私もそんな人達の一人でした*1）. エンジニアをやりたい, 別の領域のエンジニアにジョブチェンジしたいというときに, 仕事終わった後, 週末などに個人学習をする 勉強会やイベントに参加したりコミュニティーのメンバーになって仲間を増やす 一念発起?して自分でWebサイト・サービスやiOS/Androidアプリを作ってリリースする といった, 「自分プロジェクト」言い換えると「個人開発」をすると思いますが, これって中々続かない事多くないですか? 少なくとも私は上手く行かなかった時期がありましたし, 今は上手く行ってるものの, たまにこの手の相談を受けます. そんな中, 奇しくも今年の4月に「個人開発をはじめよう
小さいプロダクト開発におけるGCP利用の勘どころ - 個人的なプロダクトを三日でローンチした話 - Lean Baseball
私個人の話なのですが. 最近は仕事でAWSやGCPのサーバレスアーキテクチャにふれる機会が増えた*1と同時に, 自分が気になる世の中のニュース（グルメとかいろいろ）だけをいい感じに集めてまとめて読みたい その中でも特に⚾, 速報とかいい感じに通知させたい という怠け者欲ライフハック欲が高まってきたので, GCP（とちょっとしたPythonスクリプト）でSlack Botを作りました. 趣味開発で雑にはじめた結果, 三日程度でできちゃった*2のでその知見をメモ代わりに残します. おしながき おしながき TL;DR 対象読者 作ったもの GCPをフル活用して実質三日でBotをローンチした Bot本体の開発 GCPの何を使うかで試行錯誤 プランA「GCEを使う」 プランB「Cloud Run + Cloud Scheduler」 採用した構成「Cloud Functions + Cloud Sc
RESTful APIをシュッと作る技術 - PythonとFastAPIでバックエンドを5時間ちょいで作ってみた - Lean Baseball
久々に開発ネタです. 大晦日ハッカソン2019 #大晦日ハッカソンで, 野球のデータをシュッと見るためのDashboardを作る（理由は後ほど）. そんなDashboardのBackend APIをシュッと開発する. を目標に立て現在進行系でやってるのですが, 午後の進捗その2 Docker化が特に滞りなく完了. API Docも見れるとかFast API強すぎぃ 昨日の夕方から開発してたAPIはアッサリ1st Ver.できたので, 大晦日の買い物終わったらフロントエンドを除夜の鐘が鳴るまでになんとかするぞ #大晦日ハッカソン pic.twitter.com/wWMiSvQDKu— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) 2019年12月31日 Backendを昨日（12/30）の18:00から着手して（実質作業時間）約5時間ちょいで完成させてしまいました. 本年最後
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
30分で理解するセイバーメトリクスの教科書 - 野球を統計的に楽しもう - Lean Baseball
このブログをはじめた当初に「大好きな野球のデータ分析をもっと知ってほしい」というモチベーションでこんな記事を書きました. shinyorke.hatenablog.com 執筆・公開した5年前（2014年）と比べ, 野球に限らず, スポーツ界隈全体で公開データが増えた. 例えばこれとか（スポーツ以外も含む）. 野球に限らず, 様々な技術革新により, 扱うデータの種類・量が爆発的に増加（例：Baseball Savant）. データサイエンス・機械学習といったキャリアを歩む・志望して学習をする方が増え, 「そうだスポーツでやってみよう」という流れも盛ん. と（大変好意的な意味で*1）目まぐるしく状況が変わってきているのでここで改めて, セイバーメトリクス（含むスポーツの統計学）とは何か？ かんたんなセイバーメトリクスとむずかしいセイバーメトリクス 何をどう学べばよいのか？のヒントなど を最新
データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版 - Lean Baseball
ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本（と一部本じゃないもの）をまとめてみました（注：もちろん全部読んでいます）.*1. なお, あくまでワタシ個人（@shinyorke）の見解に基づいた独自解釈であり、所属組織・チームの意向とは関係ありません（とだけ最初に断っておきます）. サクッとまとめると 「レベル感（はじめて・経験者）」だけででなく,「エンジニア面を鍛える or 理論を固める」の軸で考えると良い書籍・学び方に出会える確率上がる エンジニアでも理論でもどっちから初めても良い, がどちらかが得意な方が絶対幸せ（≒片方だけじゃお話にならない可能性） 個人的なオススメは「機械学習図鑑」「前処理大全」「機械学習のための特徴量エンジニアリング」そして「試して学ぶ機械学習」です. おしながき サクッとまとめると おしながき 対象読者&執筆者について
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