はじめに
みんなおすすめ本持ってていいなア！！じゃあ、本バトルしようぜ！本バトル！！
自称 Python界の七尾百合子、nikkieです。
今年も年の瀬の本バトルのお時間です（投票は12/10で締切）。
2023年のおすすめ本を語っていきます！
「ITエンジニア本大賞 2024」で投票したおすすめの本は6冊です（近日中にブログ書きます） #itbookaward https://t.co/h7WFDWt8VV
— nikkie / にっきー (@ftnext) 2023年12月10日
今日12/10までらしいので投票忘れなくー
目次
- はじめに
- 目次
- 前提：現時点で通読しているわけじゃないよ
- 『ちょうぜつソフトウェア設計入門』（ちょうぜつ本）
- 『評価指標入門』（架け橋本）
- 『プロダクトマネージャーのしごと 第2版』
- 『ロバストPython』
- 『Python Distilled』
- 『大規模言語モデル入門』
- 終わりに
- P.S. ITエンジニア本大賞 2023 おすすめ本
前提：現時点で通読しているわけじゃないよ
2023年の記事にも書いたものを再掲です。
私の技術書の読み方としては、すべての本を最初から最後まで通して読んでいるわけではありません。
「知りたい！」と思ったことがあり、それについて「この本で知られるよ」という声を参考に手に取ります。
目次から「知りたい！」が書いてありそうなところを絞り込み、そこだけを集中的に読みます。
今回おすすめする6冊についても、通読したわけではありません。
読んだ範囲で見事なところがあり、おすすめに至りました。
ただし、今後通読される可能性は全然ありえます。
それではいってみましょー！
『ちょうぜつソフトウェア設計入門』（ちょうぜつ本）
変更しやすいコードが書けないのにソフトウェア開発とか舐めているのですか （天使様で脳内再生推奨）
ちょうぜつ本はすごいです👏
読書会と絡めて最初から読み進めているのですが、クリーンアーキテクチャ、オブジェクト指向、SOLID原則、依存性注入、デザインパターンと、するする頭に入ってきます。
ちょうぜつ本でこのあたりを理解したことで、実践で小さな成功ももたらされつつあり、天使様にもこれ以上刺されないかもと思えています。
いやー、変更容易なソフトウェアが書けないとずーっと課題を感じていたんですよ。
2023年の覇者、ミノ駆動さんもオススメしています（同担だ🙌）
今年も始まりましたITエンジニア本大賞2024！
— ミノ駆動 (@MinoDriven) 2023年11月8日
前回受賞者として私からは4冊推薦しました。
『単体テストの考え方/使い方』
『プログラマー脳』
『ちょうぜつソフトウェア設計入門』
『解像度を上げる』
皆様もふるってWeb投票にご参加くださいませ。 #itbookawardhttps://t.co/XWc7yKJSQn pic.twitter.com/Ev93tlmczi
12/10で1st anniversaryらしいです。おめでとうございます🎉
これは僕が毎日イラストを描きますということじゃなくて、みなさんお祝い読書感想文などあればぜひ、ということですよ #ちょうぜつ本 1 周年 Advent Calendar 2023 https://t.co/UOB18xWswd #Qiitaアドカレ #Qiita
— 田中ひさてる (@tanakahisateru) 2023年12月6日
『評価指標入門』（架け橋本）
scikit-learnのmetricsへの苦手意識が消え、結果躍進がもたらされました。ありがとうございます！1
『評価指標入門』のおかげで「わかる、わかるぞ」となった結果、アウトプットの中で理解を深めて、ちょっと武器にできた経験もあったんです！
『プロダクトマネージャーのしごと 第2版』
積ん読成分高めな枠です。
「Disagree&Commit」（4.5）を教えていただいたのが知った経緯です。
Forkwell Libraryがよかったです
あと、感想ブログもいくつか目にしていて、よさそうなので読みたい欲が貯まっています
『ロバストPython』
正論のガトリング！！
将来の開発者に意図を伝えるPythonの書き方を指南する、議論のための1冊です。
この本からのダメージと学びはたくさんあります。
TypedDictは採用したことで、実行時のつまらないエラーを何度も型チェックで防いでくれましたし
「不変式」が1つキーワードで、クラスの使い所やPydanticのススメなど、筋が通った一冊かなと思います（個人的には武装の上でバトルしたい気持ちもあります）
Pydanticのパースの有用性は最近体感しつつあります。
本筋の流れとは別にPythonのちょっとしたテクニックも知れたのが個人的には嬉しいです（テストコードでコンテキストマネージャを使う、など）
『Python Distilled』
Pythonの膨大な公式ドキュメントをわずか336ページに凝縮
まだ全然読めてないですが、Pythonに（まだまだもっと）習熟したい私にはとても優先度の高い一冊。
公式ドキュメントにすべて書いてあるわけですが、広大すぎてインデックス張りきれてないなと痛感して、リスト入りです。
読んで（ウイスキーのたとえだから飲んで？）いくぞ！
『大規模言語モデル入門』
2023年前半の自然言語処理へと至る、知の高速道路！
下は固有表現認識の話題ですが、この1冊で現在の標準まで一気に駆け抜けられます（過去にこの1冊があったら！）
入門書として知識がなくても現在の標準まで追いつけるので、そこは大変評価しています。
また、サンプルコードの型ヒントへの指摘も迅速に修正いただきました
私の中で1つ議論が残るなというのは「大規模言語モデル」という用語の使い方です。
このあたりは自然言語処理界隈でも合意された定義がないのかもしれないのですが、私としてはBERTとGPT-3.5以降を同列に「大規模言語モデル」でくくるのには違和感があります。
理由としてはできることが明確に違う（言い換えれば、概念的に断絶がある）からで、例えばプロンプトエンジニアリングはGPT-3.5以降の話と認識しています（BERTはサポートしていませんよね）2。
この点において著者陣の考え方には現在は賛同できませんが、書籍の内容に瑕疵はなく内容は素晴らしいです。
内実から「Transformer以降の自然言語処理入門」ととらえるのがいいのではないかと私は思っています
終わりに
ITエンジニア本大賞 2024投票本を語ってきました。
2023年に読んだ本を通して、1年のふりかえり要素もあったかなと思います。
今年は中級〜上級向けのPython本の当たり年でしたね（2冊出された鈴木駿さんがすごすぎる👏）。
また、設計・評価指標・自然言語処理と、素晴らしい知の高速道路が建造されました。
過去の私からするとどれも当時喉から手が出るほどほしかった本です。もっと早く出会えていたら！
これらの本をスタートラインにできるなんて、のたうち回った身からすると、めっちゃうらやましい！
みんなのおすすめ本も、ブログなどで教えてほしいなア！
