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【2024年最新】MLOpsの独学におすすめの本3選を現役エンジニアが紹介

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  • MLOpsについて体系的に学びたい…。
  • MLOpsについて解説されたわかりやすい書籍は…?

このように思われている方向けに本記事ではMLOpsの独学におすすめの本を3冊ご紹介します。記事を読むことでMLOpsの良書を把握することができるはずです。

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【2024年最新】MLOpsの独学におすすめの本3選

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本章では早速、MLOpsの独学におすすめの本を紹介いたします。どの書籍も良書なので、中身の雰囲気を確認して自身に合いそうな書籍を実際に手に取ってみてください。

おすすめ本①仕事ではじめる機械学習

1冊目のおすすめ本は『仕事ではじめる機械学習』となります。

2018年の発行以来、多くの読者に支持された書籍を全面改訂!不確実性の高い機械学習プロジェクトについて、「仕事で使う」という観点から整理するコンセプトはそのままに、初版の発行後に登場した概念や課題を取り上げます。出典:Amazon

当書は、機械学習を仕事で使うために必要な知識を網羅的に解説した書籍です。MLOpsの章が設けられており、機械学習基盤におけるCI/CD/CTなどについて様々なツールと共にわかりやすく解説されております。

MLOpsに限らず、機械学習全般について深く学びたいという方に当書はおすすめです。

おすすめ本②機械学習デザインパターン データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決

2冊目のおすすめ本は『機械学習デザインパターン データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決』となります。

本書は、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターン(データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、対応性、運用性、説明性、公平性などに関するもの)に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集です。出典:Amazon

当書は、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターンに分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集となります。

MLOpsを実践する上での問題とベストプラクティスについても解説されているので今回推薦させていただきました。そのため、既に機械学習の基礎知識を有している方がMLOpsを現場に取り入れる上での課題や解決策を掴むのに適していると言えるでしょう。

おすすめ本③実践AWSデータサイエンス エドツーエンドのMLOpsパイプライン実装

3冊目のおすすめ本は『実践AWSデータサイエンス エンドツーエンドのMLOpsパイプライン実装』となります。

AWSではデータサイエンス分野で利用できるさまざまなサービスが提供されています。本書では、それらのサービスを有効に使って、データの収集、分析、モデルの訓練、テスト、デプロイまでの一連のプロセスを行う方法を紹介します。出典:Amazon

当書では、AWSの機械学習サービスの詳細を説明するだけでなく、AWSのサービスを組み合わせることで、データサイエンスとアプリケーション開発の統合を図り、開発を効率化する上で必要な知識が網羅的に解説されております。

MLOpsの基盤をAWS上に構築される予定、ないし運用されている方は必読の一冊です。

MLOpsを本で学習する3つのメリット

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本章ではMLOpsを本で学習するメリットをお伝えします。結論、以下の3点がMLOpsを本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。

  1. 情報が体系的にまとまっている
  2. 手書きのメモを取りやすい
  3. 専門家による情報を得られる

その【1】情報が体系的にまとまっている

ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。本であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的に学習する際に特に書籍での学習は役立つと言えるでしょう。

その【2】手書きのメモを取りやすい

電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。

その【3】専門家による情報を得られる

書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。

書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。

MLOpsを本で学習する2つのデメリット

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本章ではMLOpsを本で学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点がMLOpsを本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。

  1. 情報が古い可能性がある
  2. 手を動かしながら学習しづらい

その【1】情報が古い可能性がある

ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。

その【2】手を動かしながら学習しづらい

ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。

出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。

MLOpsを効率的に学ぶために大切なこと

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本章ではMLOpsを効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。

  1. アウトプット量を増やす
  2. わからない点は質問する
  3. オンラインリソースも活用する

その【1】アウトプット量を増やす

単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。

その【2】わからない点は質問する

学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。

あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればMENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。

その【3】オンラインリソースも活用する

また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。

MLOpsを本で学習したら案件を探してみよう

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良書でMLOpsの学習を済ましたら、以下の案件獲得サイトから案件を獲得してみることをおすすめいたします。週1,2の副業案件からフリーランス向けの案件まで幅広く掲載されております。一度サイトを覗いてみると良いでしょう。

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今すぐ案件を探すなら、以下の3社が非常におすすめなので、無料登録して自身に合う案件がないか探してみると良いでしょう。

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機械学習エンジニア・データサイエンティスト専門の案件情報サイト。週2,3日や土日を使った在宅ワークなど柔軟な働き方も可能な案件を保有しておりサポートも充実している。
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【2024年最新】MLOpsの独学におすすめの本|まとめ

summary

ここまでMLOpsの独学におすすめの本を紹介してきました。今回紹介した書籍はどれも良書なので、自身に合った書籍を手に取って読んでみることをおすすめいたします。本記事がMLOpsの良書を知る上であなたのお役に立てたのなら幸いです。

「YesNoCode」では、他にも現役エンジニア目線でITに関する記事をたくさん公開しているので気になる記事がないか併せてチェックしてみてください。
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