年末年始に書いたこれの続き。

気持ちが変わらなければ（飽きなければ）毎月書こうと思います、よろしくです。

基本的にはAction Reading（速読的なやつ）派なので、感想は薄いかつ、言いたいこといってる読書ログです、そこだけご容赦を :bow:

FACT FULNESS（まだ読んでる）

一言で言うと、メチャクチャ最高で学びありすぎる
（書いてる内容すべてが正しいとは思ってないけど）

データサイエンティストの端くれっぽい仕事と思想で物事やってるので、

・客観的なデータと視点の大切さ（特に後者）

・「分断」「ネガティブ」に引き寄せられるな

・「悪い」と「良くなっている」は両立する

ってあたりは納得行くし、自分の意識にはなかったけど自然にやってるような気もした（だからこそ今の⚾とエンジニアの仕事やってる）

個人的にはマネーボール（もちろん⚾）に会ったときの衝撃に近いものを感じた。

細かい感想は、本体のブログにてちゃんと書こうと思います、それぐらい良い！

Fluent Python（まだ終わってない）

さすが800ページ超えの鈍器、まだまだ読み終えない（真顔）

やっと10章に入ったところ、全部で21章あるので半分すら到達してない笑

個人的にはデコレータとクロージャ（7章）がかなりツボで、かなり雰囲気で使ってたのでいろいろと考えるところが多かった。

11章以降はインターフェースに継承、コルーチンにasyncioと強そうなやつオンパレードなので楽しみに読んでいきたいし学びたい。

Analyzing Baseball Data with R（必要な部分だけ）

おそらく、市販されている書籍では世界一詳しい⚾と統計の本。

Rを用いた野球統計の本で、教科書チックなのか、ちょっとお値段が高い。

ちなみに、本体のブログにてネタにさせてもらった。
（Pythonの話だけど元はRを書き換えたもの）

私がやってるPythonのもくもく会（勉強会）にて、この本のとある統計モデルの計算をRで写経してからPythonでやった！という話をRに強いツワモノにしたところ、

・書籍内のRのコーディングスタイルは正しいし綺麗

・R事始め（Introduction）がdplyr、tidyverseで始まってるのは（いい意味で）今どきで良い

という感想を頂いた（ちなみに野球オタクでも何でもない人たちから）

という訳なので、Rで統計はじめる人で野球好き（かつそのテーマで7,000円近く払える人）には超オススメですよこの本。

さーて今月は？

FACT FULNESS,Fluent Pythonは読み終えたい。

のと、最低でもこの3冊片付ける。

どれも仕事だけじゃなく、今と2年後くらいまでの自分に影響ありそうなやつ。

あとは野球選手名鑑（2019年）とか公認野球規則も入るね多分。