これまで読んだ本¶
覚えてるものを列挙してみる
- 達人が教える Web パフォーマンスチューニング
- 人を選ぶ技術
- Lean と DevOps の科学
- チームトポロジー
- Google のソフトウェアエンジニアリング
- システム運用アンチパターン
- ソフトウェアアーキテクチャの基礎
- ソフトウェア・アーキテクチャ・ハードパーツ
- Clean Code
- システム設計の面接試験
- SCRUM BOOT CAMP THE BOOK
- Measure What Matters
- リーダブルコード
- 良いコード悪いコードで学ぶ設計入門
- レガシーコード改善ガイド
- プリンシプル オブ プログラミング
- 達人プログラマー
- Modern Software Engineering: Doing What Works to Build Better Software Faster
- Team Geek
- Effective DevOps ―4 本柱による持続可能な組織文化の育て方
- SOFT SKILLS ソフトウェア開発者の人生マニュアル
- CAREER SKILLS ソフトウェア開発者の完全キャリアガイド
- マイクロサービスアーキテクチャ 第 2 版
- Amp it up
- Robust Python
- Designing Machine Learning Systems
- Kubeflow for Machine Learning
- Kubernetes で実践するクラウドネイティブ DevOps
- Clean Coder
- ルールズ・オブ・プログラミング ―より良いコードを書くための 21 のルール
- 継続的デリバリーのソフトウェア工学
- 入門 Kubernetes
- Fluent Python
- ベタープログラマ
- データ指向アプリケーションデザイン
- エンジニアリングマネージャーのしごと
- アジャイルなチームを作るふりかえりガイドブック
- エクストリームプログラミング
- フィードバック入門
- 実践 Rust プログラミング入門
- 実践 Rust 入門
- プログラミング言語 Rust 入門
- アルゴリズム図鑑
- プログラミングコンテキストチャレンジブック
- プログラミングコンテキスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造
- コンピュータビジョンのための実践機械学習 ―モデルアーキテクチャから MLOps まで
- 機械学習システムデザイン ―実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス
- 詳解 Terraform 第 3 版 ―Infrastructure as Code を実現する
- テスト駆動開発
- いちばんやさしいアジャイル開発の教本
- 実践 Terraform
- Python 機械学習プログラミング
- エンジニアリング組織論への招待
- 達人に学ぶ DB 設計徹底指南書
- 機械学習システムデザインパターン
- Docker 基礎からのコンテナ開発
- マイクロサービスパターン
- Elastic Stack 実践ガイド
- Good Code Bad Code
- プログラマー脳