NIKKEI TECHNOLOGY AND CAREER

技術書のオンライン社内輪読会の開催事例

Nikkei Advent Calendar 2021の1日目を担当する、研究開発部署「日経イノベーション・ラボ」の石原です。本記事では、現在社内で隔週オンライン開催している『Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門』の輪読会について、お伝えします。具体的には、次の内容を取り上げます。

  • 開催の背景
  • オンライン輪読会の進め方

コロナ禍における社内輪読会開催の一例として、読者の方の参考になれば嬉しいです。

開催の背景

日本経済新聞社では社員の技術力向上を促す目的で、書籍購入や勉強会参加・開催の補助といった福利厚生が存在します。有志による業務時間内での勉強会も定期的に開催されており、特定の技術書を皆で読んで議論する「輪読会」の形式では過去に『プログラミングコンテストチャレンジブック』『詳解HTTP/2』などが取り上げられました。

今回の勉強会の発足のきっかけは、コミュニケーションツールとして利用している「Slack」での雑談でした。同僚も登壇した9月17日のオンラインイベント「第11回 MLOps 勉強会(Online) 少数精鋭でのMLOps実践」を視聴しながら話をする中で「データエンジニアリング関連の技術を学びたい」という話が盛り上がりました。せっかくならば体系立てて学ぶ機会にしようと、話をしていた3人ほどで教材となる書籍の候補を検討し、技術評論社の『Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門』を採用しました。

同書は、Google CloudのCustomer Engineerらが執筆した書籍です。Google Cloudの各サービスの利用を前提に、データ基盤という概念を体系的に紐解いていきます。日本経済新聞社でもデータ基盤として日々活用している「BigQuery」をはじめとして、データ処理の一連の流れを包括的に扱っているのが勉強会の目的に合致しました。

オンライン輪読会の進め方

同書を用いた輪読会の開催をSlackで呼びかけたところ、部署を越えて10人以上の参加表明がありました。データサイエンティストやソフトウェアエンジニアといった肩書きの社員だけではなく、記事執筆を本業としている部署の社員にも関心を示してもらいました。「鉄は熱いうちに打て」ということで、9月28日に勉強会が始まりました。

現在はコロナ禍の関係で在宅勤務が推奨されており、今回の勉強会もオンラインでの開催となりました。初回に参加者で進め方を話し合った結果、以下の通りに方針が決まりました。

  • 隔週開催で、事前に勉強会に扱う範囲を共有し、当日までに参加者全員が読み込んでおく
  • 当日は持ち寄った疑問点や感想などを議論し、実際にGoogle Cloudを操作する演習部分のみ全員で一緒に手を動かす

当番制の担当者が丁寧に各章の内容を解説していく方法も選択肢にありましたが、今回は各々が能動的に学ぼうという姿勢が強く、この方針が採用されました。

具体的には、運営全般を担う私が、Slackの勉強会についてのチャンネルに開催日と担当範囲を通知します。合わせて共有しているGoogle Docsに、各々が疑問点や感想を書き込んでいきます。

Guide

普段使い慣れているBigQueryでも、パーティション分割・クラスタ化といった機能の詳細など、意外と知らない点があり勉強になっています。書籍の内容の話題だけではなく「この機能って、社内でどんな感じで使われているの?」といった議論も多いです。

勉強会当日以外も、SlackのチャンネルではデータエンジニアリングやGoogle Cloud関連の話題が交わされています。たとえば第3章ではBigQueryの保全・復元について学びましたが、その後に一般利用可能になった関連の機能についても情報が共有されています。

Share

演習部分については、勉強会当日に話し合いながら進めることで、操作に詰まった際に気軽に相談できるのが嬉しいところです。個人的には、一人で書籍を読んでいると演習部分を面倒になって後回しにしてしまうのですが、一緒にやることで欠かさず取り組める利点もありました。

終わりに

本記事では、現在社内で開催している『Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門』の輪読会を紹介しました。日本経済新聞社ではウェブやメディアに関連する先端技術を探究しつつ、積極的な事業活用に挑戦しています。 メディアの未来を作る仕事に興味のある方は、ぜひお気軽にご連絡ください。

Nikkei Advent Calendar 2021では本日から25日まで、さまざまなジャンルの記事を公開していきます。乞うご期待ください。

石原祥太郎
DATA SCIENTIST石原祥太郎

Entry

各種エントリーはこちらから

キャリア採用
Entry
新卒採用
Entry
カジュアル面談
Entry