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個人の記録として、2021 年 11 月に読んだ本をまとめます。
\nPyTorch の入門の勉強会に参加したため、その後の練習としてこちらの書籍を読み、実際にさわってみました。
\nこちらの書籍は PyTorch に入門するのにちょうど良い難易度でした。
\nディープラーニングの理論については、『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』などで別途学ぶのがおすすめです。
\n最近ちょっとしたデモンストレーションなどで FastAPI をさわる機会が多くなっていたので、こちらの本に目を通してみました。
\n簡単な解説ではありますが、FastAPI の使い始めで知っておきたいことがある程度まとまっており、入門の際の選択肢の 1 つになると思います。
\nGo 言語について改めて勉強しようと、こちらの 2 冊を手に取りました。
\n2 冊とも、「他の言語の経験がしっかりある上で Go を学ぶ」という際に良い本でした。
\nGo をなんとなく書いているという段階からレベルアップしたいという方にもおすすめできます。
\n2021 年 10 月発売で、結構注目されていた本だと思います。
\nコンテナ周りはもともとある程度知見があったのですが、最近のサービスのアップデートについてなど、勉強になる内容もありました。
\nDocker や Kubernetes についての解説書はたくさんありますが、Amazon ECS を手厚く解説しているのはこの書籍が現状唯一であり、ECS のキャッチアップの際にはとてもおすすめです。
\nデータエンジニアリングや MLOps まわりをしっかりキャッチアップしておこうということで、こちらの本を読みました。
\n過去にも GCP のデータエンジニアリング関係の書籍を読んでいましたが、サービスのアップデートも多いため、新しい情報を得ることができて良かったです。
\nGCP のデータエンジニアリングについて学びたい場合は、現状こちらが一番おすすめの本になります。
\n以上、11 月は 6 冊の本を読みました。
\n11 月はふと思い立ってデータ構造とアルゴリズムの勉強をし始め、実際にコードを書いたりする時間をとっていたため、読書量は先月に引き続き普段より少なくなってしまいました。
\n12 月は読書の習慣を復活するよう、何か工夫してみようと思います。
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