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。

2023年4月から、週１回ペースで開催してきましたが、2023年8月より、データサイエンス勉強会と隔週で開催する運びとなりました。

★★★New(2024/3/27)★★★
課題図書の日本語版が3/27に発売されるようです。
https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400652/
日本語版発売後も、英語の勉強をかねて読書会は英語版をもとに継続していく予定です。
ただし、日本語版の参照もOKとして、より幅広い方にご参加いただけたら嬉しいです。

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。

ただ、仕事が忙しくてどうしても読めない週もあるかと思います。そのため、「必ず読んで要約を発表する当番」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。

また、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、課題図書を購入の上、上記の原則にのっとってご参加をお願いします。

今回の宿題

Chapter8
- Schema updates
- Data wrangling
- Example : Data transformation in Spark
- Business logic and derived data

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。

過去の読書会のまとめ↓
https://qiita.com/Shumpei_Kubo/items/e24c830ecde50515905a

進め方

• 宿題部分について、当番（今回は「t.okamoto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）

※ 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。

参加者される方へのお願い

読書会には、技術面・英語面ともに様々なバックグラウンドを持った方が集まります。

この読書会では、主催者・参加者の方を問わず「みんなお互い知らないことがある」という前提のもと、みなさんにとって「フラットな学びの場」であることを大切に運営しています。

あまり細かいルールを決めるのは好きではないのですが、

「誰にでも、知らないことがあって当たり前」
「知らないことがあっても、恥じなくていい」（学ぼうとしている姿勢に自信を持とう！）
「自分が人よりたくさん知っていても威張らない」

くらいの心がけは、みなさんにお持ちいただきご参加いただきたいです。

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・・・していましたが、現在はお休み中。