メモ : TLで気になった本を羅列する (~2019/8/3)

最近読みたいと思った本、どっかにまとめたいな。
— 俵 (@tawatawara) August 2, 2019

Twitter などで見かけた本とか雑誌で気になったものはとりあえずブクマするのですが、いつの間にか結構たまってえらいことになってたので整理のために書きました。新しい順(※発売日順ではなく僕が知った順)に列挙しています。
知った元(主に人のTweet)とかも貼ってますが、過去のものほど思い出が蘇ってちょっと楽しい。

尚、あくまで整理のために読んだことのない本を羅列しただけです。本をちゃんと読んだうえで、「これめっちゃオススメです！」とか「すごくためになりました！」という記事では無いので悪しからず。リストを見て「その本すごいおススメだよ」とか「その本よりもこの本が良いよ」というご意見は大歓迎です。

一覧
終わりに
おまけ : GoogleNext19 に行った人が見てきた Google の中の人のおススメ本

一覧

統計思考の世界 ~曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎

作者: 三中信宏
出版社/メーカー: 技術評論社
発売日: 2018/05/18
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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背景とか必要性が明確になると統計学を学ぶモチベが上がるかなあと思ってます。統計学ずっと放置してるので...

「統計思考の世界～曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎」読んだ。
正直全体像がわかりづらい統計学の世界を俯瞰する本。科学としての統計学はなぜ必要性なのか、求められている役割は何なのか、そのために何が必要で結果何が言えるのか。少し理解が深まった気がする。https://t.co/i2L0xq25BO
— あきやま (@ak_iyama) August 2, 2019

Practical Developers ――機械学習時代のソフトウェア開発[ゲームアプリ/インフラ/エッジ編]

作者: 飯塚健太郎,大川徳之,keno,古賀理,田中一樹,徳永拓之,西田圭介,森田和孝
出版社/メーカー: 技術評論社
発売日: 2019/08/09
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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実活用という意味で良さそう。著者の一人が kaggle の活かし方に言及してるので読みたい。

こちら献本いただきました．
筆者の4割が知人ということもありますし，機械学習工学としても面白そうな本なので，機械があれば書評でも書くかもしれません．

Practical Developers ――機械学習時代のソフトウェア開発［ゲームアプリ/インフラ/エッジ編］ #gihyoDP https://t.co/7EgnVeF0Ds
— takeo (@bonotake) August 1, 2019

細かすぎて載せられなかったのですが、Kaggleなどのデータ分析コンペで培った課題設定やテクニック、勘所が業務の中で随所に施されています。Kaggle (Kaggler) が役立つ場面の一つとして参考になればと思います。
— Ikki Tanaka(kyazuki) (@ikki407) August 2, 2019

世界で闘うプログラミング力を鍛える本 ~コーディング面接189問とその解法~

作者: Gayle Laakmann McDowell,岡田佑一,小林啓倫
出版社/メーカー: マイナビ出版
発売日: 2017/02/27
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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某転職エントリにはめちゃくちゃ感銘を受けたのですが、その中で出てきて気になった本。~~おまえ蟻本も持っとるのに全部読んでないやんけ。~~

note.mu

つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング

作者: 小川雄太郎
出版社/メーカー: マイナビ出版
発売日: 2019/07/29
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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pytorch ある程度触りたいというのと、そろそろ何かしら物体検出触っときたい。

PyTorch発展本、物体検出のSSD(Single Shot Multi Detector)のコードをかなり丁寧に説明されていて好感度爆上がり。PyTorch入門書というより、Deep Learningを勉強している万人にオススメできる良書。 https://t.co/qa9SHdfc43
— Miyatti (@y4tk38) August 1, 2019

データマイニングエンジニアの教科書

作者: 森下壮一郎,水上ひろき,高野雅典,數見拓朗,和田計也
出版社/メーカー: シーアンドアール研究所
発売日: 2019/06/27
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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データに寄り添う意味で基礎的な内容がしっかり書かれてそう(な気がする)。

『データマイニングエンジニアの教科書』読む〜💪 pic.twitter.com/J6vJboSAx9
— u++ (@upura0) July 31, 2019

同僚と「データマイニングエンジニアの教科書」という本を執筆しました（私が書いたのは少しだけですが）。https://t.co/4h4ROLNbNf

表紙にもある通り「教養」に焦点を当てた本で「目の前の課題を手を動かしていたらうっかり取りこぼしてしまいがちな知識や考え方」を中心に取り上げています。
— takano (@mtknnktm) June 27, 2019

Newton(ニュートン) 2019年 09 月号 [雑誌]

出版社/メーカー: ニュートンプレス
発売日: 2019/07/26
メディア: 雑誌
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そういやサッカーの分析のやつあったなあと。

【記事】本日7月26日発売の科学雑誌Newton9月号の特集「人工知能のすべて」で、PFNとSTL社（博報堂DYグループ）が共同開発したサッカーの戦術・分析支援アナリティクスツール「PitchBrain（ピッチ・ブレイン）」を取り上げていただきました。https://t.co/IEg4XB5oGr
デモ動画と一緒にご覧ください！
— Preferred Networks JP (@PreferredNetJP) July 26, 2019

The DevOps 逆転だ!

作者: ジーン・キム,ケビン・ベア,ジョージ・スパッフォード,榊原彰,長尾高弘
出版社/メーカー: 日経BP
発売日: 2014/08/12
メディア: 単行本
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読み物として面白そう。

「The DevOps 逆転だ！究極の継続的デリバリー」読んだ。
旧態然な開発体制を持つ組織を舞台とした小説で、降りかかる難題に立ち向かうためにDevOpsを実現していく話。ハウツー本と比べて「なんのためのDevOpsなのか」が理解しやすく、しかも普通に小説としても面白かった。https://t.co/Xuc2b7YnyN
— あきやま (@ak_iyama) July 25, 2019

ディープラーニング革命

作者: テレンス・J・セイノフスキー,銅谷賢治(監訳),藤崎百合
出版社/メーカー: ニュートンプレス
発売日: 2019/03/23
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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Deep Learning にお世話になっている身としてはちょっと読んでみたいなって。

このツイートを見て、セイノフスキー先生の本を読むと決めたけど、読んでよかった。とても面白い。タイトルに反して、ものすごく力の入った著作になっている。この分野のトップ研究者たちの話がたくさん盛り込まれていて、これはセイノフスキー先生にしか書けないな、と思ったhttps://t.co/6WIe28I30Q
— 小猫遊りょう（たかにゃし・りょう） (@jaguring1) July 24, 2019

統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

作者: Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman,杉山将,井手剛,神嶌敏弘,栗田多喜夫,前田英作,井尻善久,岩田具治,金森敬文,兼村厚範,烏山昌幸,河原吉伸,木村昭悟,小西嘉典,酒井智弥,鈴木大慈,竹内一郎,玉木徹,出口大輔,冨岡亮太,波部斉,前田新一,持橋大地,山田誠
出版社/メーカー: 共立出版
発売日: 2014/06/25
メディア: 単行本
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お馴染みカステラ本。前々から読もうと思いつつ読んでないのですが Tweet が印象的だったので記載。値段的にも会社で買って輪講するのが現実的かなあ。

今日ジュンク堂でカステラを買ったのですが、「よろしければ、無料で配送も承っておりますが……」と店員さんにご配慮いただいてしまった😢 pic.twitter.com/xqhmjTTCzw
— いわし (@tty_tkhs_ml) July 21, 2019

データ指向アプリケーションデザイン ― 信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理

データ指向アプリケーションデザイン ―信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理

作者: Martin Kleppmann,斉藤太郎,玉川竜司
出版社/メーカー: オライリージャパン
発売日: 2019/07/18
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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書店で実物見ましたけどめっちゃ分厚い。全部の知識が必要かはともかくデータ周りの知識として読んでみるの良さそう。

「データ指向アプリケーションデザイン ― 信頼性、拡張性、保守性の高い分散システム設計の原理」本日の発売に寄せて、紹介記事を書きました https://t.co/1yx1Kq2soI
— Taro L. Saito (@taroleo) July 18, 2019

文化人類学の思考法

作者: 松村圭一郎,中川理,石井美保
出版社/メーカー: 世界思想社
発売日: 2019/04/16
メディア: 単行本
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ちょっと気になりました。刺激になりそう。

なんだかもやもやするなぁ

生活のあたりまえ、男女のあたりまえ、会社や生活のあたりまえ……。
世の中の「あたりまえ」を疑い、その外へ出るためにはどうすればよいのか。
その答えがこの本にあります。
— 世界思想社 (@sekaishisosha) July 4, 2019

ことばのデータサイエンス

作者: 小林雄一郎
出版社/メーカー: 朝倉書店
発売日: 2019/09/05
メディア: 単行本
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『ことば』が題材ではあるのですが、目次を見る限りデータ分析の本として良さそうな感じがします。

9月に計量的言語研究の入門書を出版します。これまでに研究論文や著書などで発表してきた分析事例を中心に、データ設計・データ収集・データ分析を解説しています（特定のツールのハウツー本ではありません）。近日中に、また詳細をツイートします。 #ことばのデータサイエンス https://t.co/cSCkGm3yjy
— Yuichiro Kobayashi (@langstat) July 11, 2019

いかにして問題をとくか

作者: G.ポリア,G. Polya,柿内賢信
出版社/メーカー: 丸善
発売日: 1975/04/01
メディア: 単行本
購入: 94人クリック: 1,656回
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発売日見てびっくりしました。こんな古くから残ってるの凄いな...

これを読めばいいと思うよ。たしか定式化の話だったように思う。https://t.co/aFXYjdtXUf https://t.co/0QyChreV26
— nishiba (@m_nishiba) June 24, 2019

Foundations of Data Science (2019)

http://www.cs.cornell.edu/jeh/book%20no%20so;utions%20March%202019.pdf

PDF が公開されています。ちょっと気になったのでブクマしてました。とはいえ重いかも...

"Foundation of data science"(2017)という本、統計学で今後重要になりそうなトピックばかりを扱っていてとても良い。1章では高次元空間の話をまとめている。https://t.co/DH3AdwkZ6n pic.twitter.com/QD5uL9ncUj
— y.u. (@yumaloop) June 19, 2019

件の"Foundations of Data Science", 最新版(2019) はこれらしい / https://t.co/3EHWBQz9Ng
— mat (@ballforest) June 19, 2019

Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play

作者: David Foster
出版社/メーカー: Oreilly & Associates Inc
発売日: 2019/07/08
メディア: ペーパーバック
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実践的内容らしいので気になります。

オライリーからGenerative Deep Learningという本が7月発売。登録すれば10日間無料閲覧。Keras使用？

1.1.生成モデル概観
1.2.深層学習概観
1.3.VAE
1.4.GAN
2.応用（着色、文生成、作曲…）
3.将来

て感じ。生成モデルの深層化というより深層学習を使った生成モデル解説https://t.co/gOupFSBGHS
— triwave (@triwave33) June 17, 2019

The Hundred-Page Machine Learning Book

作者: Andriy Burkov
出版社/メーカー: Andriy Burkov
発売日: 2019/01/13
メディア: ペーパーバック
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draft の PDF が公開されています。めちゃ高評価。そんなに長くないし(英語でも)読めそう？

themlbook.com

"The Hundred-Page Machine Learning Book" https://t.co/jLrU6cXDAR という本が Amazon で高評価を得ているので流し読みしてみた。（ちなみに https://t.co/rmPs2mzj0v から全文オンラインで読めます。）

結論から言うと機械学習エンジニアを目指す人は手元に置いておくとよいかもしれない（続く）
— 賀沢秀人 (@hidetokazawa) June 13, 2019

入門的な機械学習の本だと Hal Daumé さんが執筆中の https://t.co/iUrYq5NZcL がよさそうと思っている．前に見たときからまた執筆が進んでる．
最初に決定木の説明をもってきて，枝刈りした方がテストエラーは小さくなるという最も重要な概念を説明している．https://t.co/9HCCl70dRZ
— しましま (@shima__shima) June 13, 2019

ビット・バイ・ビット -- デジタル社会調査入門

作者: マシュー・J.サルガニック,瀧川裕貴,常松淳,阪本拓人,大林真也
出版社/メーカー: 有斐閣
発売日: 2019/05/13
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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計算社会科学も気になるということで。これブクマしたのすっかり忘れてました。

同僚に勧められて読み始めた”bit by bit”がかなり面白い。社会学者がビッグデータをどう扱うかという教科書なんだけど、データサイエンスの事例が大量に出てくる。普通に機械学習エンジニアが読んで為になるし、実験条件よく考えないと研究の評価が難しいよというのは最近の話題に通じるところが多い
— やぐ (@yag_ays) May 20, 2019

すぐわかる統計処理の選び方

作者: 石村貞夫,石村光資郎
出版社/メーカー: 東京図書
発売日: 2010/09
メディア: 単行本
購入: 1人クリック: 1回
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見た感じテーブルデータに対する基礎的な処理をぱっと振り返れそうだなと。

目次の内容なんだけど、こういうデータの形には〇〇法という感じでめちゃくちゃわかりやすい。これはデータサイエンティストと機械学習エンジニアは見る価値あるかも。 pic.twitter.com/6a5Om6gqUf
— アイデンティティ (@whisponchan) March 21, 2019

みんなのデータ構造

作者: Pat Morin,堀江慧,陣内佑,田中康隆
出版社/メーカー: ラムダノート
発売日: 2018/07/20
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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発売は1年ほど前ですが知ったのは最近。データ構造は新しいのを知る度「これ考えた人天才では？」ってなるので読むのが楽しそう。

www.lambdanote.com

Causal Inference Book

https://www.hsph.harvard.edu/miguel-hernan/causal-inference-book/

これブクマしたの半年くらい前ですね。因果推論の話題を周囲で見かけることが増えてきたころな気もします。

時系列をやりながら、因果推論についてのオンライン講座をedXで受講していると、こんなサイトを見つけてしまった。

時系列、ベイズ、因果推論、線形混合モデル全部つながりそうで興奮しております。https://t.co/UzD6bNAhaZ
— Koo＠医療職からデータサイエンスティストへ (@medi_data0826) February 20, 2019

終わりに

Twitter のブックマーク漁ってみると色々驚きがあって、例えば u++ さんの Tweet で知ったと思っていた『データマイニングエンジニアの教科書』は実はその一ヶ月前に執筆者の Tweet をブックマークしていたことに結構びっくり。こいつ完全に忘れてやがる...。

他にもかなり深いところに埋もれて忘れられていた「あっ、これ読みたかった奴じゃん！」ってのを発掘したりしました (『ビット・バイ・ビット』とか『みんなのデータ構造』とか。)。これが今回の一番の成果なんじゃないかな。もちろんここに挙げた全部を読めるかというとかなり怪しいのですが(しかも自宅に他にも積ん読がある)、結構興味がある本だけ残してメモしておくと後々役に立つかなと。~~この記事自体が記憶の彼方に消え去る可能性は否めないが。~~

Twitter のブックマークはどんどんたまるせいで結果的に LIFO っぽくなるから定期的に棚卸が必要だなと思ってる。アーカイブ機能とかもあると嬉しいが...
— 俵 (@tawatawara) August 2, 2019

Twitter のブックマーク機能はいいねと使い分けできる点で僕にとってはかなり役立っている機能です。ただぱっとブックマークできるのが良い点である一方で処理しないとどんどんたまってカオスになっちゃうので、今回みたいな整理もたまには必要だなって思います。
ブクマには気になったスライドとか記事とか資料とか論文とかもとりあえず突っ込んでいるので、整理中は掃除中にアルバム読みだす人みたいな感じになってました笑。本よりもこれらの方が圧倒的に多いので、こっちも何とか整理したいところ。

本当はブクマ時に何か分類できると便利なのですが今の所その機能は無さそう？(一部に試験導入されてる新UIはどうなんでしょう？) 自分でハッシュタグ付きTweet ("#本_後で読む" 的なの) をしとくのも手ですが、これやるとブックマークの意味とはってなるんですよねえ。

方法はどうあれ、時間はかかるもののやった甲斐がありました。お時間ある方は一度ブクマの整理をやってみてもいいのかなと思います。流石に自分のTweet 見返す気にはならないですが、ブクマならまだ数は少ないし見返すと結構面白い記事があったりして(だからブクマしてるわけですが。)やってて楽しかったです。これからも定期的にやろうかなと思ってます。

おまけ : GoogleNext19 に行った人が見てきた Google の中の人のおススメ本

全部読もうとか思ってるわけではないですが、TL で流れてきたのでついでに埋め込んできます(既に持ってる本もある)。1 Tweet 目に載ってる本が特に気になる。

Googleの中の人おすすめ本、自分でも見てきたよ#GoogleNext19

その数学が戦略を決める　
7つの習慣
WORK RULES
歳月
人を動かす
ロジカルシンキング
ELASTIC LEADER SHIP
How Google WOrks　私たちの働き方とマネジメント
外資系コンサルのスライド作成術
チーズはどこへ消えた？
アイデアの力
— kato (@_ktktk_) July 31, 2019

Google Cloud Platform入門
はじめてのプログラミング
苦しんで覚えるC言語
Real World HTTP
機械学習図鑑
プログラムはなぜ動くのか
オブジェクト指向設計実践ガイド
マスタリングTCP/IP
コンピュータ・アーキテクチャ
OS自作入門
安全なWebアプリケーションの作り方
PYTHON FLASH CARDS
— kato (@_ktktk_) July 31, 2019

Kubernetes完全ガイド
分散システムデザインパターン
3分間ネットワーク基礎講座
Webを支える技術
人を動かす
Linuxコマンド逆引き事典
Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイド
パターン認識と機械学習　上・下
インターネットのカタチ
クラウドの基本
— kato (@_ktktk_) July 31, 2019

俵言

しがない社会人が書く、勉強とかのこと。最近は機械学習や kaggle 関連がメイン。