2022年を読んだ本とともにふりかえる
2022年もおつかれさまでした。今年は3月に転職を行い、業務内容もデータサイエンスよりエンジニアリング（MLOps）に近い領域に変わりました。来年はさらに変わりそうな気配がしています笑。
というわけで読んだ本をざっくり紹介しつつ、2022年を振り返っていければと思います。
機械学習・データサイエンス関連
エンジニアリングに軸足を移したとはいえ、あまり機械学習関連の本を読めていませんね……？
データサイエンス系VTuberアイシア=ソリッドの中の人が書いた本。表紙だけ見ると初心者向けで薄く広く書いてあると思われるかもしれませんが、回帰分析やロジスティック回帰から始めて、深層学習や強化学習など実践的な範囲を、必要十分な深さでじっくり解説してくれる本です。
データ基盤に興味が湧いたらまっさきに読むべき本。データ基盤とはなにかという基礎的な部分から、実際に作るにあたっての泥臭い（人間が絡む）部分まで解説されています。
DevOps関係
転職してからMLOps的な仕事をすることも多かったので近接領域であるDevOps関係の本を読みました。
DevOpsをやるにあたってGoogle Cloudの機能で避けてきた領域（=ネットワークとかセキュリティとか）があったために購入。隅々まで読んだわけではないですが、クラウド関係で困ったことがあったときに索引からたどって読むようにしています。
チームのありかたやドキュメンテーション、テストなどDevOps以外のプラクティスが詰め込まれている本。「いやそれGoogle規模でしかムリやろ」と思う記述もちらほらありますが、学べるものは多いはず。チームで輪読会などをするのも良いと思います。
開発にあたって正しいと思っていたことを修正してくれる本。たとえば「本番デプロイは危ないんで専門チームがやりますね！」とかがアンチパターンであることが分かります。
ハイパフォーマンスを出すための文化と仕組みについて触れている本。DevOpsやアジャイルと言われると開発の技法と思われがちだが、それがビジネスとしてもインパクトがあることを解説している（と理解しました）。事例も書かれているのでもう一度読み返そうと思っています。
システムの監視とその改善方法について解説している本。システムの運用に触れ始めたらざっと読んでおくと良いと思います。あとは実際に作ったシステムが関係する部分を都度参照する感じ。
スクラム関係
9月からはチームでスクラムマスター的な動きをしていました。読んだ本は以下の4冊+最新版のスクラムガイド。
3ヶ月やってみた一番の学びは「教科書どおりやってみることの重要性」です。スクラムイベントを省いたり短縮したりすることなく、最初は教科書どおりやってみて、スプリントを回すたびに少しずつチームで変えていくというプロセスが大事です。
まずこれを読みましょう。ストーリー形式でスクラムのやりかたをなぞってくれると同時に、やってしまいがちなミスも紹介してくれるのでチームの目線を合わせるのによい本だと思います。
ふりかえり=KPTと思っている人はいませんか？ この本にはシチュエーションに合わせておすすめのふりかえり手法を紹介してくれているため、ふりかえりのファシリテーターになったらこの本を手元に置いておくと良いです。
スクラムマスターの仕事だけではなく、どのような態度で臨むか、どのようなことを考えるべきかなどメンタリティの部分に言及している本です。上の2冊を読んでスクラムをやってみて、もっとスクラムマスターとして成長したいと思ったときに読むのが良さそうです。
こちらもストーリー形式でチームが良くなっていく様子を解説してくれる本です。読み物として。
その他
めちゃ有名な本なので読んでいる人も多いはず。「不確実性」というキーワードを切り口にして組織で起こる出来事を解説している本。人によって刺さる章が違う気がするのでぜひ読んで見てほしいし、周りのエンジニアでない人にも勧めてほしいです。
現職にEM（=エンジニアリングマネージャー）っていうポジションがあり、前職にはなかったのでいったいどんな仕事なんやって思って読んだ本。「ふーんそういうものなのか」っていう浅い感想に終わってしまったのでしばらく寝かせてもうちょっと理解できるタイミングを待とうと思います。
漫画
主にKindleでいろいろ読んだので特におすすめなものを3シリーズ。
おわりに
2022年も大変お世話になりました。仕事でも新しい領域にチャレンジするようになり、なかなか落ち着いてブログを書く時間と心の余裕が取れないですが、来年こそは少しずつ再開できればと思っています。（ひさしぶりにブログ書こうと思ったら全然手が動かなくて愕然としました）
2023年もよろしくお願いします。
