技術系の読書リスト 2018年~Now

つまみ読みが多くていけなのですが、それも読書（勉強？）の楽しみです。

• （途中）計算機プログラムの構造と解釈
• （辞書）Linuxカーネル
• （積読）SREサイトリライアビリティエンジニアリング
• （途中）システムパフォーマンス
• （積読）入門監視
• （辞書）入門自然言語処理
• （途中）GAEソフトウェア入門
• （辞書）現場のプロが伝える前処理技術
• （辞書）Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造
• （辞書）アルゴリズムイントロダクション　改訂２版
• （辞書）アルゴリズムクイックリファレンス
• （読了）GoによるWebアプリケーション開発
• （途中）データ指向アプリケーションデザイン
• （読了）AWSサーバレスアーキテクチャ
• （途中）AWSインフラサービス活用大全
• （途中）Elastic Stack実践ガイド
• （読了）クラウドデザインパターン　実装ガイド
• （途中）コンピュータシステムの理論と実装
• （積読）実践 Rustプログラミング入門
• （積読）ソフトウェアテストの教科書
• （途中）達人プログラマ
• （途中）実践Webアプリ開発　Google App Engine
• （積読）Google Big Query
• （積読)  Raspberry Piで学ぶコンピュータアーキテクチャ
• （途中）みんなのGo言語
• （読了）ビックデータ分析・活用のためのSQLレシピ
• （積読）実践ハイパフォーマンスMySQL
• （読了）PostgresSQL　設計と運用計画の鉄則
• （読了）PostgresSQL 徹底入門
• （読了）Postgres全機能バイブル
• （読了）達人に学ぶSQL　徹底指南書
• （読了）達人に学ぶDB設計　徹底指南書
• （読了）SQL　データ分析・活用入門
• （途中）Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門
• （読了）リーダブルコード
• （途中）リファクタリング
• （途中）Write Great Code
• （積読）プログラミング言語 C++
• （読了）独習オブジェクト指向開発
• （読了）プログラミングコンテスト攻略のための　アルゴリズムとデータ構造
• （途中）プログラミングのための線形代数
• （途中）はじめてのパターン認識
• （読了）機械学習のエッセンス
• （途中）言語処理のための機械学習入門
• （読了）やさしく学ぶディープラーニングがわかる数学の基本
• （読了）やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学の基本
• （読了）データ分析の基本と技術
• （読了）前処理大全
• （読了）仕事で始める機械学習
• （読了）ゼロから作るDeep Learning①
• （途中）ゼロから作るDeep Learning②　自然言語編
• （積読）ゼロから作るDeep Learning③　フレームワーク編
• （途中）Pythonで始める機械学習
• （読了）Python機械学習プログラミング
• （読了）クラウドで始める機械学習
• （積読）Google BigQuery
• （途中）自然言語処理の基本と技術
• （読了）データサイエンティスト育成講座
• （読了）Kaggleで学ぶデータ分析の技術
• （辞書）Python　データサイエンス　ハンドブック
• （途中）React.js&Next.js  超入門
• （途中）CirleCI 実践入門
• （積読）ラズベリーパイで電子工作　入門ガイド
• （途中）Pythonで作るゲーム開発
• （読了）入門 Python3
• （読了）退屈なことはPythonにやらせよう
• （読了）Excel マクロ&VBA
• （途中）はじめてのHadoop
• （積読）Hadoop Hack
• （辞書）入門vi
• （途中）Git入門
• （読了）正規表現辞典
• （読了）カイゼン・ジャーニー
• （途中）Azure 定番システム設計・実装・運用ガイド
• （読了）シェルスクリプト基本リファレンス
• （途中）これなら分かる最適化数学
• （途中）統計学入門　東大
• （辞書）統計学のための数学入門３０講
• （途中）基礎数学　線形代数入門
• （読了）はじめての統計学
• （途中）イオンプシロン　デルタ
• （読了）多変量解析がわかる
• （読了）統計学演習
• （積読）統計検定２級　問題集