個人の記録として、2021 年 9 月に読んだ本をまとめます。
MLOps・データ基盤について
仕事ではじめる機械学習 第2版
機械学習による実用アプリケーション構築 ―事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門
ハンズオンで分かりやすく学べる Google Cloud実践活用術 AI・機械学習編
“MLOps” という分野について詳しくなろうということで、機械学習システムやデータ分析基盤の構築に関する書籍をいくつか読みました。
ある程度知識のある分野だったため、改めて大きく学びになったというよりは、Tips を色々知ることができたりしました。
個人的には、『AWSではじめるデータレイク』が、仕事でちょうど知りたかった情報なども書かれていて、とても役立ちました。
Linux について
標準テキスト CentOS 7 構築・運用・管理パーフェクトガイド
SELinux や Netfilter など、Linux で知識不足を感じる部分を補うため、こちらの書籍を手に取りました。
Linux と一言で言っても幅広い分野なので、知らなかった知識を色々仕入れることができました。
LPIC の参考書を書いている方が筆者ということもあり、LPIC レベル 2 の内容がかなり意識されている印象で、その勉強の際に手に取るのも良さそうでした。
仮想化について
「仮想化」実装の基礎知識
おうちで学べる仮想化のきほん
Xen徹底入門 第2版
仮想化技術Xen-概念と内部構造
仮想化について学びたく、仮想化の基本に関する書籍や、Xen の解説書を読みました。
『仮想化技術Xen-概念と内部構造』は、OS や CPU の知識がかなり求められ、今の自分には難しい本でした。
逆に、その辺りの知識をもっとつけないとということを再認識できました。
OpenStack について
オープンソース・クラウド基盤 OpenStack入門 構築・利用方法から内部構造の理解まで
OpenStack 構築手順書 Mitaka 版
OpenStack の概要も知っておきたかったので、少し本を読みました。
『OpenStack入門』で、OpenStack の概要はかなり掴めました。
『OpenStack 構築手順書』はその名の通り手順書ですね。
LPIC 304 について
徹底攻略LPIC Level3 304教科書＋問題集［Version 2.0］対応 徹底攻略シリーズ
［24時間365日］サーバ/インフラを支える技術 ……スケーラビリティ、ハイパフォーマンス、省力運用
仮想化関連の勉強の目安として、LPIC 304 も勉強して取得しました。
『サーバ/インフラを支える技術』は、このシリーズらしい名著で、LPIC 304 の勉強としても良かったです。
Ansible について
Ansible実践ガイド 第2版
インフラ系の知識補完の一環として、Ansible の解説書を読みました。
最近は Docker やサーバレス技術によって Ansible の出番が減っているかもと思いますが、概要は知っておくといいかもしれません。
Laravel について
速習 Laravel 6 速習シリーズ
PHPフレームワークLaravel Webアプリケーション開発 バージョン8.x対応
Laravel の機能・設計について学び直したく、2 冊ほど手に取りました。
『PHPフレームワークLaravel Webアプリケーション開発』は、Laravel の基本は分かった上で、その仕組みや設計を学ぶ上で非常におすすめです。
他の言語・フレームワークの経験がある方が Laravel をキャッチアップするのであれば、この 2 冊が良いと思います。
機械学習について
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
実践 機械学習システム
機械学習を使ったちょっとしたアプリケーションを作ることになったので、改めて機械学習の入門書を 2 冊ほど読みました。
scikit-learn などのライブラリを使って具体的に手を動かせるような書籍を探し、オライリーなら外さないだろうということもあり、この 2 冊になりました。
実際、理論的な解説は簡易的ではありますが、ライブラリを使って手を動かしながら機械学習を学ぶにはちょうど良い本でした。
組み込みシステムについて
情報処理教科書 エンベデッドシステムスペシャリスト 2021～2022年版
これだけ！ 組み込みシステム
組込みエンジニアの教科書
「エンベデッドシステムスペシャリスト」を取得しようと思い、まずは組み込みシステムの概要を学べる書籍を読みました。
全然知らない分野のため、入門書でもたくさんのことを学べました。
自分に不足していると感じていた、CPU などの知識も補完できる分野だなと気付けたのが大きな収穫でした。
おわりに
以上、今月は 22 冊の本を読みました。
機械学習という今風の分野に触れつつ、いわゆる低レイヤの知識も色々獲得できたと思います。
来月は、まずは組み込み関連 (CPU やデジタル回路など) を勉強していく予定です。
