2022読んだ本

技術書

人月の神話

ブルックスの法則など今でも通用する話が多く登場。妊婦さんの例も分かりやすかった もう一度読み直したい。古いコンピューターの話が登場しついていけないがそれは耐えるしかない

レガシーコードからの脱却

小さい方が良い。見積もりの単位に時間を使わない。人生で好きなことをやっているなら、人生で働いてた日は1日もない。などハッとさせられる名言が多い。 ただ、なんとなく読むのがつらかった。

UMLモデリングのエッセンス

全部読んではいない。必要なときに参考にしている

図解即戦力 要件定義のセオリーと実践方法がこれ1冊でしっかりわかる教科書

表紙で心配になったが内容はちゃんとしていた IPAの非機能要求グレード もあり良かった

良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門

今年一番の良書。 分岐でifを使わないことで設計スキルが分かる。 この格言聞いたことあるあるの話もいっぱいあった。 コードが改行されててちょっと読みにくい

Head Firstデザインパターン 頭とからだで覚えるデザインパターンの基本

物語形式というか実際の課題に対してどう実装するか書かれているので分かりやすい。 デザインパターン同士が対談しているのが分かりやすかった。 分厚いがスイスイ読める。

Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計

Clean Architectureだけでなく設計について全体的に学べる。SOLIDなど 古いコンピューターの話が出てくるのでついていけないことがある 実力をつけたらもう一度読みたい

SOFT SKILLS

読んでいる途中。技術的な話は出てこない。散歩や投資などすでに実践していることが多かった

機械学習

Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門

タイタニックコンペを学んだよ

Kaggleで勝つデータ分析の技術

網羅的に書かれていて良い。kaggleでわからないことがあったらまずこの本を見ると良さそう

Python実践データ分析100本ノック

写経した。良かったと思うが身についてはいない。。。

ゼロから作るDeep Learning

とてつもなく分かりやすい。XORの話が分かりやすかった。 なんとなく知っていた単語の解像度が上がった 手を動かしていないのでもう一度読み直しながら手を動かしたい kaggleには直接使えなさそう 聞いたことは忘れ 見たことは覚え 行ったことは理解できる

ゼロから作るDeep Learning 2

読んだけどあまり覚えていない。。。ごめんなさい

ゼロから作るDeep Learning 3

読んだけどあまり覚えていない。。。ごめんなさい

競プロ

競技プログラミングの鉄則

自分にはまだ難しすぎたので一旦積んでいる 鹿本を読んだら戻ってきます

アルゴリズム的思考力が身につく! プログラミングコンテストAtCoder入門

実際のatcoderの問題が載っているのでAtCoder Problemsが埋まっていって楽しい。 レベルも丁度いい。 pythonとc++の両方のサンプルがあるのも良い