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読書会のすすめ
2017/10/19
能登 諭
AWS事業部合宿 2017 LT⼤会
2
みなさん、読書会してますか!?
本⽇のお題 3
1. 読書会の経歴
2. 読書会のよさ
3. 読書会のやり⽅
4
1. 読書会の経歴
サマリ 5
•期間:2009年から8年ほど
•読んだ書籍などの数:17
•読書会の参加回数:230
•予習も含めて費やした時間:573
タイトル⼀覧 6
•計算機プログラムの構造と解釈 第⼆版(1回⽬)
•プログラマの数学
•Hadoop MapReduce デザインパターン
•テスト駆動JavaScript
•Dremel: Interactive Analysis of W...
第1位:統計学のための数学⼊⾨30講 7
https://www.amazon.co.jp/dp/4254116330
•社内読書会
•期間 :2015/05/25〜2016/03/14
•回数 : 41回
•統計や機械学習をやるには数学⼒が必...
第2位:計算機プログラムの構造と解釈 第⼆版 8
http://sicp.iijlab.net/fulltext/xcont.html
•社内読書会
•期間 : 2016/03/23〜
•回数 : 38回(現時点)
•同僚がFacebookでや...
第3位:Hadoop MapReduce デザインパターン 9
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873115122/
•Hadoop周りの読書会
•期間 : 2012/02/28〜2012/11/11
•...
第4位:ゼロから作るDeep Learning 10
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
•Hadoop周りの読書会
•期間 :2017/01/18〜
•回数 : 11回(現時点で)
•...
第5位:Paxos 11
https://www.slideshare.net/pfi/paxos-13615514
•Hadoop周りの読書会
•期間 : 2013/07/17〜2013/10/16
•回数 : 4回
•分からなすぎて、まず2P...
12
2. 読書会のよさ
読書会のよさ 13
•強制⼒
•深掘り
•雑談
•知⼈が増える
強制⼒ 14
参加すればとりあえず読むことになるので、⾃分ひとり
だと途中で挫折しそうな本でも読める。また、業務とは
直接関係がないけど興味がある本も読める。
深掘り 15
⼀⼈で読んだ際は気づかなかったり、理解したつもりに
なっていた部分に気づける。内容について説明し合うこ
とで理解を深めることができる。
雑談 16
本⽂と関係する参加者の経験談などを聞ける。ときどき
本⽂とは関係なく脱線することもあるが、どちらにして
も勉強になる。
知⼈が増える 17
読書会毎にテーマが異なるため、参加者も異なる。結果
として、同じ分野に興味を持った知⼈が増える。
18
3. 読書会のやり⽅
読書会のやり⽅ 19
⼀⾔でいうと「無理はしない」です。
•予習は任意
•⾮公開
•参加する
•誘ってみる
予習は任意 20
もちろん予習した⽅がいいです。私も基本的に予習して
います。ただ、会として成⽴しなくなるぐらいなら予習
任意で問題ないと考えます。実際、予習なしを前提とし
て実施した読書会も特に問題ありませんでした。
⾮公開 21
読書会の⽬的次第ですが、⾝近で⼀緒に読みたいメンバー
が⾒つかるなら公開する必要はないと考えます。⾮公開
でやると⽇程調整の負担も少なくてすみますし、リスケ
も気軽にできます。
参加する 22
まずは参加してみましょう。読書会もいろいろやり⽅が
ありますが、実際に参加してみないと⾃分にあったやり
⽅もわからないでしょうし。
誘ってみる 23
前から気になっていて、でも読めていない本があれば⼀
緒に読書会をやってみないか誘ってみましょう。きっと
⼀緒に読んでくれる⼈がみつかるはずです!
24
読書会たのしいよ!
読書会のすすめ
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読書会のすすめ

  1. 1. 読書会のすすめ 2017/10/19 能登 諭 AWS事業部合宿 2017 LT⼤会
  2. 2. 2 みなさん、読書会してますか!?
  3. 3. 本⽇のお題 3 1. 読書会の経歴 2. 読書会のよさ 3. 読書会のやり⽅
  4. 4. 4 1. 読書会の経歴
  5. 5. サマリ 5 •期間:2009年から8年ほど •読んだ書籍などの数:17 •読書会の参加回数:230 •予習も含めて費やした時間:573
  6. 6. タイトル⼀覧 6 •計算機プログラムの構造と解釈 第⼆版(1回⽬) •プログラマの数学 •Hadoop MapReduce デザインパターン •テスト駆動JavaScript •Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets •F1 - The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business •Aerospike, Cassandra, Couchbase、MongoDB を⽐較したNoSQLベンチマーク •Paxos •Mahoutイン・アクション •Rによるやさしい統計学 •統計学のための数学⼊⾨30講 •初めてのSpark •計算機プログラムの構造と解釈 第⼆版(2 回⽬) •ITエンジニアのための機械学習理論⼊⾨ •Python機械学習プログラミング •ゼロから作るDeep Learning •Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases
  7. 7. 第1位:統計学のための数学⼊⾨30講 7 https://www.amazon.co.jp/dp/4254116330 •社内読書会 •期間 :2015/05/25〜2016/03/14 •回数 : 41回 •統計や機械学習をやるには数学⼒が必要ということで読んだ。 数学⼒がなさすぎたので、ノートにすべて写経しながら予習 して、不明点を読書会で質問する形で取り組んだ。記録によ ると読書会も含めて138時間取り組んでいた(^_^;)
  8. 8. 第2位:計算機プログラムの構造と解釈 第⼆版 8 http://sicp.iijlab.net/fulltext/xcont.html •社内読書会 •期間 : 2016/03/23〜 •回数 : 38回(現時点) •同僚がFacebookでやりたいと⾔っていて、勢いではじめた。開 始時点から2年以上かかるかもと話していた。今のところ挫折せ ずに3.3まで進んだ。問題は任意としていたはずが、結局すべて 取り組んでいる(^_^;)
  9. 9. 第3位:Hadoop MapReduce デザインパターン 9 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873115122/ •Hadoop周りの読書会 •期間 : 2012/02/28〜2012/11/11 •回数 : 12回 •5年以上続けている有志の読書会で最初に読んだ本。社内のメ ンバーも途中から参加して最⼤5名ぐらいで読んでいた。前半 のMRはさくっと読めたが、数学⼒がなくて6章のEMとHMMが 全然理解できず、ここで半年ぐらい使った気がする(^_^;)
  10. 10. 第4位:ゼロから作るDeep Learning 10 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/ •Hadoop周りの読書会 •期間 :2017/01/18〜 •回数 : 11回(現時点で) •Deep Learning流⾏ってるし、いい本らしいとの情報で読む ことになった。実際とてもわかりやすかった。メモはゼロか ら作るDeep Learning - n3104のブログ参照。
  11. 11. 第5位:Paxos 11 https://www.slideshare.net/pfi/paxos-13615514 •Hadoop周りの読書会 •期間 : 2013/07/17〜2013/10/16 •回数 : 4回 •分からなすぎて、まず2PCと3PCから確認して、他にも Chubbyの論⽂も読んだりしたが、結局よくわからなかった (´・ω・`) 今から読むなら普通の⼈でもわかる Paxosがおす すめだと思う。
  12. 12. 12 2. 読書会のよさ
  13. 13. 読書会のよさ 13 •強制⼒ •深掘り •雑談 •知⼈が増える
  14. 14. 強制⼒ 14 参加すればとりあえず読むことになるので、⾃分ひとり だと途中で挫折しそうな本でも読める。また、業務とは 直接関係がないけど興味がある本も読める。
  15. 15. 深掘り 15 ⼀⼈で読んだ際は気づかなかったり、理解したつもりに なっていた部分に気づける。内容について説明し合うこ とで理解を深めることができる。
  16. 16. 雑談 16 本⽂と関係する参加者の経験談などを聞ける。ときどき 本⽂とは関係なく脱線することもあるが、どちらにして も勉強になる。
  17. 17. 知⼈が増える 17 読書会毎にテーマが異なるため、参加者も異なる。結果 として、同じ分野に興味を持った知⼈が増える。
  18. 18. 18 3. 読書会のやり⽅
  19. 19. 読書会のやり⽅ 19 ⼀⾔でいうと「無理はしない」です。 •予習は任意 •⾮公開 •参加する •誘ってみる
  20. 20. 予習は任意 20 もちろん予習した⽅がいいです。私も基本的に予習して います。ただ、会として成⽴しなくなるぐらいなら予習 任意で問題ないと考えます。実際、予習なしを前提とし て実施した読書会も特に問題ありませんでした。
  21. 21. ⾮公開 21 読書会の⽬的次第ですが、⾝近で⼀緒に読みたいメンバー が⾒つかるなら公開する必要はないと考えます。⾮公開 でやると⽇程調整の負担も少なくてすみますし、リスケ も気軽にできます。
  22. 22. 参加する 22 まずは参加してみましょう。読書会もいろいろやり⽅が ありますが、実際に参加してみないと⾃分にあったやり ⽅もわからないでしょうし。
  23. 23. 誘ってみる 23 前から気になっていて、でも読めていない本があれば⼀ 緒に読書会をやってみないか誘ってみましょう。きっと ⼀緒に読んでくれる⼈がみつかるはずです!
  24. 24. 24 読書会たのしいよ!

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