今回は第15回を記念して、輪読のあとにちょっとした交流会をやります。

ゆるいZoom飲みみたいな感じですが、その中で「データサイエンティスト・データエンジニアは、何をどこまで勉強するべきか」というお題をみんなで語り合う予定です。

「交流会から参加」の枠も設けましたので、お気軽にご参加ください。

こんなことやります

オライリーの技術書は、日本語版でも難しいものが多く、読破できずに挫折・forever 積ん読 にしてしまった経験がある方も多いのではないでしょうか。

この読書会では「英語も技術の勉強もがんばりたい、でも一人では続けられるか心配」というメンバーが集まり、励まし合いながら課題図書を読み進めていきます。

課題図書

Fundamentals of Data Engineering (O'Reilly, 2022/07)
https://www.amazon.co.jp/dp/1098108302/
電子、紙は問いません

開催形式

Zoomで開催します。（ＵＲＬは参加者への情報欄に記載）

原則として、参加者は全員課題図書を購入＆宿題部分を読んだ上で参加してください。
仕事が忙しくてどうしても読めないこともあるかと思うので、「絶対に読んでくる当番」を毎回１人か２人決め、進捗ゼロの週がないようにします。

例外として、初回参加の方は購入前に参加して、レベルや内容を見た上で購入するか判断してもＯＫです。
２回目以降に参加される場合は、必ず課題図書を購入してください。

今回の宿題

Chapter2 The Data Engineering Lifecycle
Major Undercurrents Across the Data Engineering Lifecycle より
Data Management 配下の、以下の箇所
- Data governance
- Discoverability
- Metadata
→ Data accountability の手前まで
読んでいる中で前提がわからない、などがあれば、各自の判断で適宜前の箇所に戻って読んだり、調べたりしてきてください。

進め方

• 宿題部分について、当番（今回は「ぼうさん」）から要約を発表（10-15分）
• 英語的にわからなかった部分の確認（10-15分）
• 技術的に興味があった点、わからなかった点などのディスカッション（20-30分）
• 次回の宿題＆当番を決める（5-10分）
• ★15回SP★ わいわい交流会 - データサイエンティスト・データエンジニアは何をどこまで勉強するのか問題を語ろう

※ ディスカッションが盛り上がった場合、多少時間が延びることがあります。（20:30くらいまで）
※ 輪読後の交流会は、最長21時くらいまでの予定です。

参加メンバーはこんな感じです。

データエンジニアやデータサイエンティストとして仕事をしている方もいれば、データ基盤を売っているベンダーで働いているメンバーもいます。学生さんもいます。

課題図書はデータエンジニアリングのベストプラクティスを紹介した本ですが、「ほんとにこんなの日本の会社で実現できるのかー？」とか、「データエンジニアの職掌範囲広すぎじゃないか（ガクブル）」など、率直に意見交換しています。

英語は普段仕事で使っている方もいれば、いつか英語を使う仕事をしたいという夢を持っている方も、英語を使う予定はないけどとりあえず勉強しますというスタンスの方もいます。

主催者はこんな人です

さのちひろ　https://twitter.com/IQ_Bocchi

文系（哲学専攻）出身。新卒で入社した金融機関の情報子会社で、COBOLエンジニア（！）10年を経て、外資系ITベンダーに転身。2023年1月に、二度目の転職で外資系のビッグデータ基盤を扱うベンダーへ。現在、ビッグデータ関連の技術を必死に勉強中。
Twitter スペースでの英語朝活『外資ITサバイバル英語』を主催、毎週水曜日に開催中。