接下來會針對職涯部分，依序介紹「學習方法、履歷撰寫方式、面試準備方向」等文章。即便是從日本環境的角度撰寫，道理還是大致相通。
本篇首先介紹的是「學習方法」，技能方面較偏向後端技術，未來求職可以作為參考。
以下正文開始。
那些能夠根據指示完成工作，對不同程式語言大多能夠上手的工程師，有時會發現他們在這種環境下，反而成長停滯不前。
他們熱愛技術，也熱愛創造，卻發現自己的成長受制於環境。
在這些的環境中，將可能導致成長停滯：
簡而言之，這是一個能夠穩定工作，但停滯不前的職場環境。
由於業務上已經能足夠獲利，因此不需要追求更多的成長。
當然，這種生活方式也是一種選擇，如果認為這樣過也不錯，那就不需要再繼續往下閱讀。
本文將提供一些方向，給喜歡拓展技術，並且樂於創造的工程師，同時卻也對現狀感到困惑的人。
以下內容，基本上是目前我所身處的環境中，經常會談論的 基礎 內容。
雖然不能說是完全理解，但這些詞彙和概念，都是經常出現在對話中的內容。
作為一名工程師，不能只是瞭解框架和追求趨勢，更需要的是強化基礎能力。
有些以 GoF 為代表的設計模式，如多線程編程模式，函數式編程模式。不論是哪種物件導向的語言，都可以應用 GoF 的設計模式。
如果是多線程編程，可以試著了解 CyclicBarrier、CountDownLatch 等。
如果是 Java，那麼參考 java.util.concurrent 套件中的實作應該會有所幫助。
如果是函數式編程，可以學習 LoanPattern 或在 Scala 中使用 mixin 的 CakePattern，以及 Monad 等。
依循這些模式的程式碼，不僅能夠實現預期功能，也能寫出更好的風格，同時提高靈活性和穩健性。
在當今的時代，即便是開發應用程式，通常也需要處理網路連線相關問題。瞭解協議的特點，以及 HTTP（瀏覽器）的規範，並優雅地完成實作。
此外，還有近期不斷發展的 Immutable Infrastructure（不可變基礎設施）和虛擬化技術。 學習 docker、kubernetes 和 CloudFormation 等工具，例如錯誤監視系統、統計訊息管理等中介軟體和服務。
藉由理解這些領域的知識，將有助於提升開發速度，並加強穩健性。 一旦能構思出理想的基礎設施配置，對於建構在這之上的應用程式也會有不同的見解。
現今，有許多優秀的工程師選擇公開程式碼。（真是美好的時代啊⋯⋯）
GitHub 上許多知名框架的程式碼，也是以開源方式進行開發。
透過閱讀我們熟悉的框架程式碼，瞭解其中的機制、思維，以及程式碼風格。
如果是 Java，試著閱讀 JDK 類別的程式碼也是不錯的選擇。
和至今所寫的程式碼相比，說不定能發現更好的寫法，此外也有機會學習到，符合框架理念的類別分割方法等內容。
使用雲端系統以迅速啟動服務，已經變成常態。
根據不同情況，可能需要具備雲端系統相關的知識。試著瞭解有哪些可利用的服務，並實際動手使用看看吧。
由於能夠以小時為單位租借，投資知識的費用只需要數百日幣，能以相當低的成本取得新知識。
如果連這筆金額都無法投資，那對工程師自身的成長又能投注多少熱情呢？
不論哪種雲端服務， AWS、GCP 或 Azure 都可以。
如果可以，除了基本的 EC2 等伺服器實例，也可以試著使用特定功能的雲端服務。
以 AWS 為例，還有像是 CodeBuild 和 CodeDeploy 等的 CI 環境，以及 CloudFormation 等服務。並且提供了多個儲存選項。為什麼提供多個選項呢？在什麼情況下，使用這些服務能夠提升開發速度？為了成為能夠提供建議的工程師，瞭解這些知識是有必要的。
如果能夠深入瞭解，這將成為一種優勢。
在這個時代，使用雲端服務已成為常態，並且將會是工程師必備的基本知識。
在 GoF 等設計模式中，定義每個類別的角色，如果想實作成一個應用程式，將會在程式中產生大規模的數據流動。
過去主要關注應用程式中的封裝結構，但最近開始思考伺服器以外的架構。架構是程式碼的基礎，如果基礎穩固，即使是尚未成熟的工程師，也能夠編寫易於維護的程式碼。
在建立應用程式系統的過程中，為了擁有更廣的視野，開始學習架構模式吧。
在公司開發，通常需要多人合作進行。
若希望能最大化開發團隊的產出，和提高個人開發能力相比，更重要的應該是改善團隊流程。雖然不是必備知識，但學習敏捷開發以及思考如何應用，將有助於提高團隊和自身的表現。
面對每天增加數十億件數據的系統，至今為止的傳統架構可能已無法應對這種情況。雖然這取決於業務需求，但瞭解大數據處理，將能夠帶來一些優勢。
多數情況下，使用 BigQuery 或 RedShift 等工具可能就已足夠，但對於 Web 應用程式伺服器來說，必須注意延遲的問題。解決延遲並實現可擴展的架構，將使系統更為突出。
此外，瞭解專門用於大規模處理的環境，如 Hadoop、HIVE、ECS、Spark 等框架，也將有所幫助。
儘管也能自行操作來驗證，但要進行大規模數據實驗仍有一定難度。因此，透過學習來改變環境，尋找能夠提供這些設備的公司，或許是提高自身工程師水平的一條近路。
在雲端服務中，提供能夠輕鬆使用機器學習數據的服務。
此外，還有可執行機器學習的基礎設施，這些也能夠自行建立。
視情況也會使用到 GPU 處理或 FPGA 等技術。
雖然統計和機器學習，可能不同於工程師具備的技能，但我認為這是目前流行的技術組合之一。
順帶一提，我自己本身不太會這些（>_<）。
利用區塊鏈技術的虛擬貨幣，如 Bitcoin（比特幣）、Fintech（金融科技）等，以及個人化廣告技術、EC 電子商務和各種媒體的推薦引擎、搜索引擎等。
技術水平 + 商業應用，對於工程師來說，是一個充滿挑戰的環境。這有助於提升工程師的技術水平，瞭解哪些環境能夠最大化個人技術價值，對於自身成長是有必要的。
由於技術不斷在進化，光是提升基礎知識，可能還是會有不足的部分。
為了成為更強大的工程師，我們需要擴展技術的視野，以下提供一些追蹤資訊的方法。
研討會可能不會深入探討技術細節，通常會提供一些使用案例。
透過這個場合，能夠建立對未知領域的基本概念，有機會瞭解之前不曾聽過的知識內容。
若想要更深入瞭解，就必須自己動手操作，但參加研討會對於獲得新知識和技能來說，也是一個不錯的機會。
此外，有些研討會可能設有交流會，可以和平時不會接觸到的工程師進行交流，甚至找到轉職的機會。人脈關係是非常重要的。
一些知名人士經常會在 Twitter 上發布訊息，這些訊息通常會談論到最新技術。
因此透過關注這些 Twitter 帳戶，即可掌握最新的技術動態。每個領域都有一些知名的人，可以一點一點累積，慢慢擴大關注人數。
最新資訊通常會記錄在官方網站上。包括 AWS 的新服務、GCP 的新服務、其他框架的開發進展、ISSUE、Pull Request 的處理情況、未來的願景等等。
也許不會馬上導入這些最新服務，不確定什麼時候會需要使用，但定期查看官方文件將有助於累積知識。
此外，Google、AWS、Microsoft 等公司網站上，還提供雲架構的相關解釋，構成管理的概念說明，以及開發流程和管理方面的資訊。不僅提供有關雲服務的知識，還提供提高基本知識的文章，因此有空時也可以翻閱看看。
這部分與閱讀開源程式碼有關，但 GitHub 有個頁面能夠查看趨勢。
不一定是閱讀開源程式碼，也能透過查看星數多的專案，閱讀 README 等內容，瞭解有哪些產品正在被開發，以及掌握目前的趨勢，這將有助於提高對技術的構想與感知能力。
頻率不用很高，偶爾查看或許就會有有趣的發現。
最近的趨勢頁面，經常會出現受到大眾歡迎的文章內容，這導致探討核心且有趣的文章不容易排行在上位，但可以透過追蹤自己喜歡的作者，即可在時間軸頁面查看更新的文章。
我自己也有在 Qiita 上寫文章，建議可以試試看w
我一直希望能夠為有幹勁的工程師，創造一個有利於成長的環境。
建立一個能讓有幹勁和實力的工程師，充分發揮其價值的系統。
如果有任何問題、評論或需要提供方向，歡迎隨時留言，我會進行答覆。
希望提供這些想法給願意實際執行，而非只停留在空想的人，讓他們在學習上有個方向。
此外，如果有其他方法或想法，請在評論或引用等方式分享！
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