代表通信～テクノロジーチームとおすすめオライリー本

こんばんは。代表の草場です。

昨日はテクノロジーチームと週一回の楽しいミーティングでした。シンギュラリティテクノロジー、熱いです。楽しいですね。今後MITテクノロジーレビューのようなものにしていきます。

さて、久々、お勧めのオライリー本です。

「Software Engineering at Google」by Titus Winters, Tom Manshreck, Hyrum Wright
本の説明
今日、ソフトウェアエンジニアは、効果的なプログラミングの方法を知るだけでなく、コードベースを持続可能で健全なものにするための適切なエンジニアリングの実践方法を知る必要があります。本書では、プログラミングとソフトウェアエンジニアリングのこの違いを強調しています。ソフトウェアエンジニアは、その寿命の間に進化し、変化する要件や要求に対応する生きたコードベースをどのように管理することができるのでしょうか？Google での経験に基づいて、ソフトウェアエンジニアの Titus Winters と Hyrum Wright が、テクニカルライターの Tom Manshreck と一緒に、世界をリードする実務家がどのようにソフトウェアを構築し、維持しているのかを率直かつ洞察に富んだ視点で紹介しています。この本では、Google の独自のエンジニアリング文化、プロセス、ツール、およびこれらの側面がエンジニアリング組織の有効性にどのように貢献しているかを取り上げています。ソフトウェア組織がコードの設計、アーキテクト、執筆、保守を行う際に心に留めておくべき3つの基本原則を探ります。
１．時間がソフトウェアの持続可能性にどのように影響するか、そして時間の経過とともにコードを回復力のあるものにするにはどうすればよいか。
２．規模がエンジニアリング組織内でのソフトウェアプラクティスの実行可能性にどのように影響するか
３．典型的なエンジニアが設計と開発の意思決定を評価する際に必要となるトレードオフとは？

「Fundamentals of Software Architecture」by Mark Richards, Neal Ford
本の説明
世界中の給与調査では、ソフトウェア・アーキテクトは定期的にベストジョブのトップ10にランクインしていますが、開発者がアーキテクトになるための本当のガイドは存在しません。今までは。本書は、ソフトウェア・アーキテクトの多くの側面について、初めて包括的な概要を提供します。アーキテクトを志す人も既存のアーキテクトも、アーキテクトの特徴、アーキテクトパターン、コンポーネントの決定、アーキテクトのダイアグラムと提示、進化的アーキテクト、その他多くのトピックを調べることができます。マーク・リチャーズとニール・フォードは、長年にわたってソフトウェア・アーキテクチャのクラスを専門的に教えてきた実践的な実務家であり、すべての技術スタックに適用されるアーキテクチャの原則に焦点を当てています。過去10年間のすべての技術革新を考慮に入れながら、現代的な視点でソフトウェアアーキテクチャを探求します。この本では、以下のことを検討します。
１．アーキテクチャのパターン。多くのアーキテクチャ上の決定のための技術的な基礎
２．コンポーネント。識別、結合、凝集、分割、粒度
３．ソフトスキル。効果的なチームマネジメント、会議、交渉、プレゼンテーションなど
４．モダニティ。ここ数年で激変したエンジニアリングの実践と運用アプローチ
５．エンジニアリング分野としてのアーキテクチャ。ソフトウェアアーキテクチャに厳格さを加える再現性のある結果、メトリクス、具体的な評価

「Head First Design Patterns」, 2nd Edition　by Eric Freeman, Elisabeth Robson
本の説明
この本から何を学びますか?
あなたは、車輪を再発明したくないことを知っているので、Design Patternsに目を向けます。Design Patternsを使えば、他の人のベストプラクティスや経験を活用して、より挑戦的なことに時間を割くことができます。もっと楽しいことに時間を割くことができます。この本では、重要なパターン、いつ使うべきか、なぜ使うのか、自分の設計にどのように適用するのか、そしてその基礎となるオブジェクト指向設計の原則を紹介しています。Head First Design Patternsを通してオブジェクト指向デザインのスキルを向上させた何十万人もの開発者の仲間入りをしましょう。
この本の何がそんなに特別なの？
Head Firstの本を読んだことがある人なら、何を期待しているかはお分かりでしょう。Head First Design Patterns, 2Eでは、設計の原則とパターンを眠らせない方法で学ぶことができるので、ソフトウェア設計の問題を解決するために外に出て、チームの仲間とパターンの言語を話すことができます。

「Data Science on AWS」by Chris Fregly, Antje Barth
本の説明
ビジネス上の重要な意思決定を行うためにデータを使用する場合、本書はあなたのためのものです。データアナリスト、リサーチサイエンティスト、データエンジニア、MLエンジニア、データサイエンティスト、アプリケーション開発者、システム開発者のいずれであっても、本書は、最新のデータサイエンススタックの理解を広げ、独自の機械学習パイプラインを作成し、本番規模のアプリケーションにデプロイするのに役立ちます。AWSのデータサイエンススタックは、データサイエンス、データエンジニアリング、アプリケーション開発を統合し、現在の役割を超えてスキルをレベルアップさせるのに役立ちます。著者のAntje BarthとChris Freglyは、既存のAPIから独自のMLパイプラインを構築し、それをクラウドに投入し、結果を数日ではなく数分でアプリケーションに統合する方法を紹介しています。AWSのオンデマンド、サーバーレス、クラウドマネージドサービスを利用して、迅速なイノベーションとコスト削減を実現しましょう。
１．Kubeflow、Kubernetes、TensorFlow、Apache Sparkなどのオープンソース技術をAWSに実装する
２．AWSデータサイエンススタックを使用したエンドツーエンドの継続的なMLパイプラインの構築と展開
３．AWSとSparkを使用して、アットホームでストリーミングデータの高度なアナリティクスを実行する
４．ストリーミングデータをMLパイプラインに統合し、AWSとApache Kafkaを使用したMLモデルの継続的な配信を実現