[DE]読書会共有シート_Fundamentals of Data Engineering

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1	名前（Connpassの申し込み名をベースに書いています。自分の名前がない人は、適宜足してください）	Twitter ID	目次を見て、興味がありそうだったところ	Preface を読んで、単語を調べてもわからなかった部分	Preface を読んで感じた難易度（英語面）	Preface を読んで感じた難易度（技術面）	１週間に読めそうなページ数（Min:どんなに忙しくても最低これくらいは読めそう）	１週間に読めそうなページ数（Max:頑張ればこのくらいはいけそう）
2	記入例		ストリーミングのアーキテクチャ、オブジェクトストレージ、データカタログに興味が湧きました。	○ページの xxx という文がよくわからなかった。自分ではこう考えたけどこれだと前後の意味が通らない・・・など	英語面：技術面：		3	10
3	pupepo（永田）	@pu_pe_ppo	p.70(紙35)〜What Is the Data Engineering Lifecycle?, p.140(紙79)〜Principles of Good Data Architecture（Kindle版）	特になし。	字面の意味をとる分には問題なさそう。	日常の業務とは関わりがないが、キーワードやコロケーションを調べながらであれば読み進められそう。	5	15
4	ぼうさん久保俊平	@_bou_3	Data Engineering and Data Science Major Undercurrents Across the Data Engineering Lyfecycle DataOps Data Architecture 3. Dsigning Good Data Architecture	Serialization	英語面では、電子版なので即調べられるので、単語レベルではあまり問題はなさそうです。技術面では、今後読み進めないとわかりませんが、今のところ問題はなさそうです。とはいえ自分が知らない技術もこの輪読会で得ていければよいなと思います。	普段の業務と直結しているのであまり難しさはないと感じました。	5	15	https://qiita.com/Shumpei_Kubo/private/9cb9145b4b695b3b5346
5	akimitsu_takagi
6	assnow	@pythonpypy	chapter3,8	特になし。	特に		10	40
7	mongolmongol	@satotaro8	第二部	ingestion,	なんとかなるかも・・・	不安ですがおじゃまにならないようにがんばりたい	5	15
8	佐野	IQ_Bocchi	Part１の内容全般、Part2は6,8,9章あたり	なし	英語的にはいけそう	この時点では、ついていけない話はない	5	20
9	ichino	@ichino70002665	Chapter 3, Designing Good Data Architecture	ギリギリセーフ	なんとかなりそう。	今のところは大丈夫そう。この先は不明	4	12
10	Shosuke Aoki	なし	3. Design Good Data Architecture	10くらい	英語面:なんとかなりそう技術面:問題なし	特に問題なし	5	30
11	Mormont(Oshida)	@mormont04	1. Data Engineering Described 2. The Data Engineering Lifecycle 9. Servving Data for Analytics, Machine Learning		英語面：英語は大丈夫そうです。	現時点では調べながらで何とかなりそうですが、chapter3以降は厳しそうかなという印象です	5	30
12	Hikaru	@ds_girl_warrior	Part1, Part2	特になし	英語的にはいけそう	技術的にもいけそう	8	20
13							5.5	20.7
14			通読したい	こだわりなし	興味あるとこ拾い読みしたい		紙	Kindle	O'Reillyアプリ
15			ぼうさん	mongol	assnow		佐野	assnow	ぼうさん
16				さの	ichino			pupepo
17			Oshida	Aoki			Oshida	mongol
18								Aoki
19								ichino
20								ひかる
21
22				Principle1〜９を読んでくる
23				賛成	懸念・違う意見あり		次回の当番立候補
24				ぼうさん			ぼうさん
25				Pupepo
26				ひかる
27				aoki
28				mongol
29				Oshida
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31				ichino
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33				assnow
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