わかばちゃんと学ぶGit使い方入門
わかばちゃんと学ぶ Git使い方入門〈GitHub、Bitbucket、SourceTree〉
- 作者:湊川 あい
- 出版社/メーカー: シーアンドアール研究所
- 発売日: 2017/04/21
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
基本の基本動作くらいしか理解していなかったので、数時間でもう少し理解度を上げる目的でポチる。
非エンジニアが最速でエントリーするのに最適と判断。
(統計系もマンガから入ってもよいと考える派なので。)
とにかくわかりやすいので、馬鹿正直にトレースすれば基本動作は習熟できる。
(逆にトレースしないとあんまり意味がないと思う。)
実践でようやく真に腹落ちすることになるわけだが、まずはやってみるべし。
自衛隊メンタル教官が教える 折れないリーダーの仕事
心が折れそうだから買ったわけではなく、チラ見したときに組織が「疲労状態」のときにどうマネジメントするかが書かれていて「珍しい!」と思ってkindleでポチった。(350円くらいだったのもあり)
本書では組織の疲労状態を3段階に分けて考え、2段階目である「疲労状態」のマネジメントを具体的に説明している。
この状態のマネジメントとして「チームの疲労をコントロールする」ことを主眼に具体的に発生しうる事象とその対処・マインドセットを説いている。
自分自身も第2段階のチームメンバーであったり、マネジメントを経験したことがある。とても「うまく乗り切れた」と振り返ることはできず、忸怩たる思いが少なからずある。本書でもとりあげられている困難で着手しにくいこと「仕事を切る」ことの難しかしさ(自身の覚悟+調整力+・・・が必要)を肌身をつうじて感じた。
それでもこの状態でやるべきこととは、心構えは・・・を本書では新たな視点とともに学ぶことができた。
もう少し若手のころにある業種のお客さんから教えてもらったことがある話。
売上が好調でトップクラスの販売店があり、そこの責任者は栄転。だが、後任者が実際に引き継いでみると、先行投資・設備投資が一切されておらず、ボロボロの状態。結果、販売店の成績は急落。(「世の中こんな話ばかりだよ・・・」というのはそれからイヤというほど知るわけだが、、、。)
それでも舵取りは迫られる。
時間軸とともに状況は変化する。その変化まで組織を維持・好転させていくべきか。メソッドとして知識のストックに入れておいてもよいな、と感じた。
スケーラブルデータサイエンス : データエンジニアのための実践Google Cloud Platform
スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform
- 作者:Valliappa Lakshmanan
- 出版社/メーカー: 翔泳社
- 発売日: 2019/06/05
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
Google Cloud Platform(GCP)でアドホック的な分析を行ったり、データパイプラインを構成して自動処理を実装したりを本書を通じてトレースできる。
基本的にはGCPをベースに書かれているが、クラウドサービスを活用したデータエンジニアリングを学ぶ上で本書の内容は有用であると思う。(もちろんAWSやAzureによってできることや実行上の大小の違いはあると思うが。)
自分の仕事はホワイトボックス・ブラックボックス型を問わずにモデリングを行うこと(およびその周辺)がメインだが、自動化や処理のスケールアウトすることを想定した業務の組み立てを要する機会が増えている。
こういった状況において、データエンジニアの仕事についての理解の解像度が低いと、適切な業務進行が困難になってしまう。
本書は、実践的なデータエンジニアリングをケーススタディを通じて理解できる点がよく、「門前の小僧習わぬ経を読む」の精神で読む価値は十分にある。(読破できる平易さで記述されている、ともいえる)
自分はバックグラウンドや現時点の役務もエンジニアではなく、とくにJavaを使った実装部分は正直かなりコードを読み飛ばしている。それでも「何ができるか」「どこか実行上のボトルネックになりうるか」「ボトルネックの解消として何が考えられるか」についての基本を十分に本書から得られるとは思う。
医療現場の行動経済学:すれ違う医者と患者
行動経済学の知識を「現場でどう適用するか」を知る上で本書を手に取った。
シェアードデシジョンメイキングの文脈や医療者自身に生じるバイアスについて、事例を交え、分担執筆で展開される。
マーケティング・リサーチ入門(有斐閣アルマSpecialized)
マーケティング・リサーチ入門 (有斐閣アルマSpecialized)
- 作者: 星野崇宏,上田雅夫
- 出版社/メーカー: 有斐閣
- 発売日: 2018/12/25
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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本書はマーケティングリサーチの入門書の位置づけである。
が、まず冒頭より「集めるデータ」「集まるデータ」という視点で展開をはじめる点で類書とは一線を画している。
アスキング以外のデータとして、ソーシャルメディアのデータ以外も当たり前のように記載されるし、集計データ・非集計データでできることなどリサーチャーがつまづきがちなポイントもさらりと解説される。
マーケティングリサーチ入門書の冒頭として、こうした視点を突きつけていることは刺激的である。
だが、よく考えれば、マーケティングリサーチを取り巻くデータ環境が既に大きな変貌を遂げている(遂げてしまった)ことを淡々と伝えているにすぎないのかもしれない。
当然ながら、クライアントサイド(たとえ調査関連部署だとしても)は、調査データのみに基づいた意思決定をしているわけではない。どのデータが存在し、どう活用されうるかのナレッジのUpdateなしに、仕事ができるわけがない・・・と突きつけているように感じたのは私だけではないはず。
入門書だから、研究者が書いているから・・・と回避せずに本書を一読することを私の周囲には薦めたいと思う。
(初学者が読むことも潮流を感じた上で学習を進める上で大事だし、経験者ほどよいUpdateができると思う。)
一方で、標本抽出、アスキング技法、統計的データ解析などももちろん盛り込まれている。網羅されているトピックの範囲は目を見張るものがある。本書一冊で十分な解説がされているわけではないが、今日押さえておくべきトピックがほぼほぼ網羅されている。定性調査についても少しではあるが触れられている(必要最低限という印象だが、概観としては十分だろう)。
また、集めるデータの強みも明確に記載されている。「ビッグデータ時代にリサーチは淘汰されるのでは」というざっくり話はもう聞き飽きるぐらい聞いているのだが、まずはこの整理の「強み」は理解した上で、他のデータとの違い、連携を踏まえて、思考していくことが生産的であると個人的には思う。
グラフをつくる前に読む本
グラフをつくる前に読む本 一瞬で伝わる表現はどのように生まれたのか
- 作者: 松本健太郎
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2017/09/23
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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このところ、データリテラシー向上を目的とした教育用のコンテンツを探していて「すっかり読んだ気になっていた」本書を改めて手にとった(kindleではなく)。
各グラフ表現とその成り立ちを、非常に平易な言葉で解説してくれている。
自分自身があまり類書に触れていないだけかもしれないが、こういう構成は初めてで純粋に楽しかった。
展開が急だったり、表現がクセが強いとこもあるのだけど、読者の敷居を下げる上では効果的なんだろうな、と思う。
また、脱線、といいつつ、データを読み解く上での重要なポイントが組み込まれていて、単純に「グラフをつくる」だけでなく、ただしくデータを読み解く技術を学ぶことができる。
これからデータを扱う人/扱っている人の点検にとても良い本だと思う。
あと、巻末のデータジャーナリズムの章は実例や読み物として価値があるのだが、「オープンデータでここまでできる」ということを示してくれている。この点も初学者の視野を広げる意味でとても良い教科書(に見せない読み物)として機能的だと感じた。
スモール・リーダーシップ チームを育てながらゴールに導く「協調型」リーダー
スモール・リーダーシップ チームを育てながらゴールに導く「協調型」リーダー
- 作者: 和智右桂
- 出版社/メーカー: 翔泳社
- 発売日: 2017/09/13
- メディア: Kindle版
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マネージャーの役割を務める上で、自分のマネジメントに自信をもてたことは恥ずかしながら一度もない。(自信あります、と言える人はスゴイとも思うが・・・。)
日々勉強しながら、迷いながら、失敗しながら・・・というのが実情である。
正解はないしね、と自分に言い聞かせながら。
翔泳社50%offフェア開催中で手にとった本書は、これまでいくつかの本や迷いながら体得してきたことがわかりやすい言葉でまとまっている。
マネージャーになり立ての自分が読んだとしたら、「仕事の回し方のテクニック」に相当する部分は、すぐに役に立ったであろう。
ただ、マインドセットについては、なり立ての自分がこの本のナレッジが役に立ったかはわからない。(たぶん記載されていることの本質の理解するための場面に遭遇していないから)
迷い、ぶつかった経験があるからこそ、「あぁ、やっぱりそうだよね」とか「ここ、改めてできていないなぁ」とぁ「スタンス見直さないとな」とか気づきがある。
マインドセットについては「今」読む意義があったと改めて思う。
コンパクトに重要なマネージャーのエッセンスが詰まった良い本だった。