こんにちは、ProgLearn;編集部です。
徐々に涼しくなってきて「読書の秋」感が出てきましたね！
そこで勉強熱心・読書家の皆さんにオススメの書籍を紹介します。
技術書・ビジネス書大賞とは
2014年から毎年開催されているイベントで、概要は以下の通りです。
| 対象作品 | 技術書、ビジネス書全般。 出版社や刊行年は問わず、この1年を振り返っておすすめしたい書籍。 ※過去の大賞受賞書籍は除く |
| 選考方法 | 1.ITエンジニアのみなさんによるWeb投票 2.Web投票結果を集計し、技術書・ビジネス書各ベスト10の発表 3.特に投票の多かった書籍のプレゼン大会＆最終投票 4.最終投票結果を集計し、大賞を決定 |
| 主催 | 翔泳社 |
選出されている書籍は、毎年興味深いものばかりなので私もいつも注目しています。
特に2016年技術書大賞を獲得した「プログラマ脳を鍛える数学パズル シンプルで高速なコードが書けるようになる70問」は、今でも私のベスト書籍のうちの１つです。
では、過去に大賞を受賞した書籍を紹介していきます！
2014年
技術書部門大賞「リーダブルコード」
「美しいコードを見ると感動する。優れたコードは見た瞬間に何をしているかが伝わってくる。そういうコードは使うのが楽しいし、
自分のコードもそうあるべきだと思わせてくれる。本書の目的は、君のコードを良くすることだ」(本書「はじめに」より)。
コードは理解しやすくなければならない。本書はこの原則を日々のコーディングの様々な場面に当てはめる方法を紹介します。
名前の付け方、コメントの書き方など表面上の改善について。コードを動かすための制御フロー、論理式、変数などループとロジックについて。
またコードを再構成するための方法。さらにテストの書き方などについて、楽しいイラストと共に説明しています。
日本語版ではRubyやgroongaのコミッタとしても著名な須藤功平氏による解説を収録。
ビジネス書部門大賞「小さなチーム、大きな仕事 完全版」
2015年
技術書部門大賞「GitHub実践入門」
ビジネス書部門大賞「「納品」をなくせばうまくいく」
情報システムやソフトウェア開発の一括請負は限られた予算と人員、納期(一括納品)遵守の制約のなかで、
エンジニアのスキル不足と常態化する過重労働(デスマーチ)によって疲弊しがちである。
顧客(ユーザー企業)にとってもいたずらに料金がかさむ割に満足度の低いビジネスモデルである。
◆ソフトウェア業界の常識をくつがえす「納品のない受託開発」というビジネスモデル
こうした業界の通弊を解決すべく考え出されたのが「納品のない受託開発」。これはユーザー企業と顧問契約を結ぶことによって月額定額を受け取り、
納期を廃するソフトウェア開発における常識破りとも言うべき画期的なビジネスモデルである。
◆ユーザー企業にもエンジニアにもメリットの大きい「納品のない受託開発」
本書はユーザー企業にとってもエンジニアにとってもメリットの多い、ソフトウェア開発のビジネスモデル(納品のない受託開発)を、
考案者にして実践者が自ら解説する初めての書。
IT業界、ソフトウェア開発が長年抱えてきた構造的な問題に切り込み、新たなソリューションを提示する。
読者対象は開発企業、エンジニアはもちろん、IT関連ビジネスの経営層、現場担当者、就職学生のほか、起業家、新規事業担当者など。
2016年
技術書部門大賞「プログラマ脳を鍛える数学パズル シンプルで高速なコードが書けるようになる70問」
アルゴリズムがみるみるわかる！プログラミングってやっぱり面白い！
急速な技術の進歩、システム開発競争の激化……。プログラマを取り巻く環境はやさしいものではありません。でも、思い出してみてください。自分の書いたソースコードでプログラムが動くのを初めて見たとき。思い描いた通りのプログラムができたとき。プログラミングの楽しさを感じたことでしょう。何もないところからソースコードだけで新たな価値を生むプログラマは、非常に魅力的な職業です。
本書で登場する数学パズルは、そのようなワクワクにあふれています。「両替したときの硬貨の組み合わせはいくつ？」のような問題から、「国名でしりとりしたときに、一番長く続く順番は？」「運命の出会いは何通り？」というものまで、70の問題を解くコードを、3人のキャラクターたちと一緒に考えていきます。
パズルを解くうちにアルゴリズムが身につき、シンプルで高速なコードが書けるようになります。楽しみながらスキルアップもできて一石二鳥。さっそく挑戦してみましょう！
ビジネス書部門大賞「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」
2014年の英オックスフォード大学の研究報告では、今後10年から20年ほどで、
人工知能を含むITの進化の影響によって、米国の702の職業のうち約半分が
失われる可能性があると述べている。
最先端の人工知能技術「ディープラーニング」をめぐっては、グーグルやフェイスブックなどが
数百億円規模の激しい投資・人材獲得合戦を展開。
一方で、宇宙物理学者のスティーブン・ホーキング博士や、実業家のイーロン・マスク、
ビル・ゲイツなどが、「人工知能は人類を滅ぼすのではないか」との懸念を相次いで表明した。
そのテクノロジーは、ヒトを超える存在を生み出すのか。
人間の仕事を、人類の価値を奪うのか。
2017年
技術書部門大賞「ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why”に関する問題も取り上げます。
ビジネス書部門大賞「最強の働き方」
人は働かなくては生きていくことはできない。資本主義社会においては、巨額の資産(土地、株式など)を持って、地代や配当だけで生活するのに十分な不労所得を得ている人を除いては、すべての人が働いている。20年くらい前までは、かつてのバブル経済のような好景気が来ることはないが、真面目に働いていれば、現在の生活も、将来の展望もなんとかなるという見通しが立ったが、令和になった現在の状況はそう甘くない。(中略)<ニッセイ基礎研究所は、サラリーマンと専業主婦の2人世帯で老後に自由に使える収入が公的年金のみのケースを想定して試算した。
65歳で退職して年金を受給し、生涯で資産がなくなるリスクがほぼない前提での試算。現役時代と同じ生活水準を保とうとすれば、年収300万円未満の世帯で1800万円、1200万円以上の世帯で7700万円など、年収が増えるごとに必要額も大きく膨らむ>(; 6月11日「朝日新聞デジタル」)。
他のシンクタンクのデータでも1500万円以上が必要になる。もはや自助努力で解決できないくらい事態は深刻になっている。金融庁報告書を感情的に非難するのではなく、大幅な消費増税も視野に入れた、高負担・高福祉に年金を含む社会保障の構造を転換するシナリオも検討すべきだと思う。
本書の目的は、われわれ1人1人を取り巻く働き方をめぐる問題を現実的にとらえ、解決の方策を見出す視座を育成することだ。
2018年
技術書部門大賞「機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで」
現在扱われている各種機械学習の根幹とされる「ボルツマン機械学習」を中心に、機械学習を基礎から専門外の人でも普通に理解できるように解説し、最終的には深層学習の実装ができるようになるまでを目指しました。
さらに機械学習の本では、当たり前になってしまっている表現や言葉、それが意味していることを、この本ではさらにときほぐして解説しています。
ビジネス書部門大賞「職場の問題地図 「で、どこから変える?」残業だらけ・休めない働き方」
2019年
技術書部門大賞「エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング」
「技術的負債を解消する方法とは？」
「経営陣とエンジニア間の認識のずれを解消するには？」
エンジニアリングにおける課題を解決する思考の整理方法やメンタリング手法を，さまざまな企業の技術組織アドバイザリーを務めている著者が解説。若手を戦力として育て上げ，成長する組織を設計・運営するためにおすすめの1冊です。
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