Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
(あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian 統計屋。 データ解析やDMP開発、データ解析組織作りなどご相談ください。 主著：「データ解析の実務プロセス入門(amzn.to/3vgVTmS)」 プロフィール：engineer-lab.findy-code.io/jobs-in-statis… (あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian 飲食やアパレルなど、市場の先行きも不安でこのままだとスキルも身に付かず…って将来不安視されてる方にプログラミングやシステム開発を学ぶのお勧めしてる。 人手不足のIT系に転職するのもありだし、ドメイン知識活かしてその市場の開発を担うことでハッピーになるケースあるので 2022-01-16 15:36:44 (あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian あとこう言う話すると必ず「IT系も闇が〜」と言われるけど、この先闇しかない市場
N501Y変異株スクリーニングの実施状況N501Y陽性例構成割合,変異株PCR検査実施割合 | 東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト
東京都福祉保健局： 〒163-8001 東京都新宿区西新宿2丁目8番1号 電話：03-5320-4032 FAX：03-5388-1400 Copyright © Bureau of Social Welfare and Public Health, Tokyo Metropolitan Government. All Rights Reserved.
人身事故が起きた全国130万件分の地点を日本地図に置き、あなたの近くに潜む危険な場所を可視化しました。各地の小さな交差点で交通事故が多発していることも明らかに。
今年も技術研修資料と動画を公開します！MIXIの新卒技術研修の方針や、LayerX様との合同研修についても紹介します！ 研修資料・動画一覧Git研修（ 動画 / スライド ）データベース研修（ 動画 / スライド1, 2 / SQL演習環境 ）設計・テスト研修（ 動画 / スライド ）コンテナ研修（ 動画 / スライド1, 2 ）iOSアプリ開発研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）Androidアプリ開発研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）フロントエンド研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）ゲーム開発(Unity)研修（ 動画 / スライド1, 2, 3, 4, 5, 6 / リポジトリ ）Flutter研修（ 動画 / スライド / リポジトリ ）AI研修（ スライド1, 2, 3, 4 / リポジトリ ）セキュリティ研修（ スライド ）チーム開発研修（ スラ
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
どういうもの？ このように関数を使ってデータを取り込めます。 背景 元々は「インターネット上のWebAPIのデータをExcelに取り込みたい」と思ったのがきっかけです。 VBAマクロを使えば簡単ではありますが、マクロは使いたくないという方も多いのではないでしょうか。かくいう私も勤務先が属人化を防ぐためにマクロの使用を推奨していません。 そこで、関数を使用する方法を選択しました。 ExcelにはWEBSERVICE 関数という指定したURLの応答データを取り込む関数があります。 しかし、この関数は大変便利な関数ですが、ExcelはHTMLやJSONのパーサーを用意していません。結局取り込んだHTMLやJSONの処理にはVBAマクロが必要になります。 また、欲しいWebAPIが存在しない問題もありました。 そこで、Excelでデータを編集するのではなく、元々のWebAPIをExcel用に作れば
Googleスプレッドシートと同期できるデータベースアプリ「Memento Database」がかなりいい！ - ロマろぐ
Android/iOSアプリ「Memento Database」 使ってみる（同期の検証） 便利な機能 無料版と有料プランの違い かなり満足！ 僕は今はGoogleスプレッドシートで購入物を記録しています。 GoogleスプレッドシートはGoogleドライブで同期でき、ハードオフなど出先でスマホで検索できるのでそこそこ便利です。 ただ、スマホでの一覧性はあまりよろしくなく、検索機能も乏しくソートや条件での整理はできません。画像の登録・閲覧も限定的。まぁそりゃそうだ。ExcelもGoogleスプレッドシートも表計算ソフトであってデータベースソフトではないしね。 ならばデータベース専用ソフト（AccessやFilemaker）で記録と管理を・・・ということになりますが、これらのソフトは使い勝手がかなり専門的で古臭いのです。ボタン一つでスマホ対応・クラウド同期はほぼ無いですし、特に表計算ソフトで
さよなら本番サーバー - Qiita
とあるSESの現場では本番リリースの時期が近づいてきており、僕を含めた数人のエンジニアは間に合いそうもない残作業の開発を進めたり、本番で使うためのデータの整備を本番サーバー内で行ったりしていた。ほとんどがその案件のために集められたメンバーだったため特に和気あいあいとするでもなく、エアコンの風の音が響く小さなオフィスの片隅で静かに作業をしていた。 業務上のやりとりもRedmineで行われており、声を発するのもたまにメンバー同士で話をしたり、クライアントから電話がかかってきた時だけ。その日もメールで通知が届いてきており、確認してみるとRedmineで僕が関係しているチケットにコメントが届いているという通知だった。 通知のURLをクリックしてRedmineのチケットを確認してみる。 それによると一旦本番サーバー上に存在するデータの中の一部の主要データをCSV形式で送ってほしいという依頼だった。無
SQLの実行計画の読み方 |
今回は、SQLを書く上で特にパフォーマンスに影響のあるSQLの実行計画の読み方について解説します。実行計画はデータベース製品によってさまざまに差異がありますが、ここでは比較的どのデータベース製品でも共通する内容について解説します。 実行計画とは記述したSQLが実際にデータベースの内部でどのように処理されて結果を返すか、その処理方法を記述した情報です。 A5:SQL Mk-2では、SQLエディタで実行計画を見たい SQL の上にキャレットがある状態でメニューから [SQL(S)] – [SQLの実行計画(J)] または、Ctrl+E で表示できます。 表示の仕方はデータベース製品ごとに異なりますが、多くのデータベース製品ではツリー状の情報として表現されます。（このため A5:SQL Mk-2でもツリービューで実行計画を表示します。） ツリーのリーフ（端）から処理が行われ、ルート（根）に向かっ
先日、弊社では Community Geocoder というサービスをリリースしました。 Community Geocoder 紹介記事 さて、このジオコーダーは、住所を正規化してそれを「大字町丁目コード」という12桁の数字に変換し、そのコードをファイル名として GitHub ページ上に大量においた JSON ファイルにアクセスして緯度経度を取得するということをやっています。 つまり、住所の正規化からコードに変換する部分がとても重要で、そもそも正規化に失敗してしまうとどうしようもないという仕様なんです。 さいわい先日経産省が公開した IMI コンポーネントツール である程度のことをやってくれるのですが（というかそうであることを期待したのですが）、いろいろ調べ始めると住所という仕組みはほんとに複雑で、Facebook で絡んでくださった @hfu さんいわくまさに「自然言語処理そのもの」であ
新型コロナウイルス感染症（国内事例） 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります（詳細） （現在患者数 前日より増加 前日より減少） credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT（厚生労働省、各都道府県公表データの集約） DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
世の中には、一見関係なさそうな物理現象がITシステムに不可思議な影響を及ぼすことがあります 例えば,500マイル以上離れた場所にメールが送れないという話だったり 中国人のAさんがお茶を入れると会社のネットが繋がらなくなる という話があります。 私の場合は、祖母が就寝するとDBインサートが失敗する、という状況でした 実家の見守りシステム 問題が起きているのは、離れた実家にいる一人暮らしの祖母の状態を見守るために作成した自作のシステムです。 気温や湿度、CO2濃度、明るさ、部屋のドアの開閉、冷蔵庫の開閉の状況をモニタリングできるようにしています。 Raspberry Piに各種センサが接続され、定期的にInfluxDBに送信し、Grafanaという可視化ツールでいつでも見られるようにしています。 これらの情報を見ることで、祖母の家の部屋の温度が適切か、活動しているか、部屋にいるかなどが分かりま
22新卒技術研修で実施したデータベース研修（データベース基礎編）の講義資料です。 動画：https://youtu.be/dseGQ2MZF1U SQL演習編 https://speakerdeck.com/mixi_engineers/2022-sql-training
皆さんこんにちは、エンジニアの西尾です。 新しい機能・サービスを開発する際、私は特にデータベース設計に気をつかいます。 データベースはシステムの土台です。 土台が不安定だと、その上に積み上げていくアプリケーションコードがいびつなものになり、つらい思いをします。 また、一度動き出してしまったシステムのデータベース設計を変えるのは、容易なことではありません。 データベース設計には”これだ！”という正解はないと思っています。 サービスの特徴、システムの性質、toB向け/toC向け、Readが多い・少ない、Writeが多い・少ない。 その他もろもろの背景により、データベース設計の仕方も変わってきます。 このテーブルは正規化していないから駄目だ、この設計はいわゆるポリモーフィック関連だから使ってはいけない、などということはありません。 アンチパターンと呼ばれるものも時と場合によっては正解になります。
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学 ChatGPT活用法 ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。 AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。 AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ AIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習 Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学 ChatGPTの活用資料 ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学 機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
みずほ銀行で2021年8月20日、営業店の窓口業務が全面停止するトラブルが発生した。前日の19日午後8時53分ごろに営業店端末と勘定系システムをつなぐサブシステムで、データベース（DB）サーバーがディスク装置の故障をきっかけに停止したためだ。待機系DBサーバーへの切り替えも失敗、副データセンター（DC）に処理を切り替えた。副DCへの切り替えに着手するまで11時間超を要し、業務開始に間に合わなかった。 みずほ銀行で2021年8月20日、全463店舗で営業店端末や店頭のタブレット端末が使用不能になった。午前9時の開店から午前9時45分までは全ての店頭取引ができなくなり、その後も午前11時58分まで融資や外国為替（外為）の一部取引ができなくなった。営業店端末などと勘定系システム「MINORI」をつなぐサブシステム「業務チャネル統合基盤」が前日の8月19日午後8時53分ごろに停止したためだ。 業務
エンジニアの佐野です。今日はカンムの決済システムでユーザの残高管理をどうやっているかについて書きます。 カンムの製品であるバンドルカードはプリペイド方式のカードです。ユーザによる入金、店舗での利用、運営事由の操作などによりユーザの残高が増減します。このような残高の管理について単純に考えると user_id と balance と updated_at あたりをもったテーブルを用意して balance と updated_at を更新していく方法があるかもしれません。しかしながらカンムでは残高を管理するテーブルを持たず、これらイベントの履歴のみで残高を管理しています。以下、本記事ではこれらユーザの残高が増減するイベントのことをトランザクションと呼びます。ここでは DB の Transaction Processing を意味しません。 本記事のポイントは 残高を管理をするテーブルは作らず、ト
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
万能ノートアプリ｢Notion｣をベンチャーが絶賛する理由…1000万ユーザー超の急成長には理由がある
多機能ノートツールの｢Notion｣が、じわじわと人気を集めている。全世界1000万人以上のユーザーがおり、すでに日本法人も始動している。 Notionを一言でいうなら｢何でもできるドキュメントツール｣だろう。メモやドキュメント、データベース、Wiki、タスク、プロジェクト管理からファイル管理まで。複数のクラウドツールに分散しがちな仕事に必要なあれこれを集約し、管理、共有できる。さらに、ドキュメントの一部をそのままWebページとして公開することも可能だ。 オンラインツールに感度の高い一部のスタートアップでは、すでにNotionを業務に取り入れて使い始めている。 ネットスーパーの垂直立ち上げサービスを提供する10X（テンエックス）社の事例から、｢業務で使うNotion｣の実例を見ていこう。
「2年目になって泣きながら勉強してる」プログラミングに興味を持つのはいいが、これらの知識を先に入れておかないと入社したときに結構病む
きさらぎ @zer0_ykisaragi プログラミングに興味を持つことは良い事だけど、自分自身の後悔を書くと、 コンピュータサイエンス ネットワーク セキュリティ Linux SQL/DB GitHub を先にやっておくべきだった。 入社してからここが分からないと結構病むレベル 2021-09-22 06:39:02
個人情報テストデータジェネレーター
アプリケーションのテストなどで利用できる、リアルな架空の個人情報データ（疑似データ）を生成するツールです。
『データ分析のためのSQL勉強会』資料公開｜高橋 光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
この本では、無料で公開しているnoteの内容をさらに丁寧に分かりやすく、体系化させてアップデートした内容となっています。 noteの内容を立ち読みだと思ってもらい、より丁寧に学びたい場合は是非書籍を読んでもらえると嬉しいですmm これからSQLを学びたいと思っている方向けに作成したSQL勉強会の資料を公開します！(以下の方向けの勉強会資料です) SQLをこれから学びたい人 仕事でSQLを触り始めたけどイマイチよくわからない人 データ集計やデータ分析をエクセル使ってやってる人 資料こちらから最新の資料をダウンロードして下さい。 (※「Source code (zip)」からダウンロードして下さい) 資料の構成は以下の通りです。 docs PDF資料 演習問題など含めて全部で約200ページくらいあります data ハンズオン用テストデータ csvファイル3つ script ハンズオン用テストデ
はじめに タイトルのとおり、RDBのデータモデリング・テーブル設計を行う際に参考にしている考え方と関連資料をまとめました。 P.S. なんと本記事内でいくつか参考として挙げさせてもらっている増田さん・かとじゅんさん・奥野さん・そーだいさんからコメントいただくことができました。 本当にありがとうございます。 前提 RDBを採用するのは事実を無駄なく正しく記録するため 正規化、トランザクション、制約とデータ整合性 基本的には始めに理想として集合論・リレーショナルモデルに基づいて正規化を考え(論理設計)、パフォーマンスなどの現実問題に対して折り合いをつけていく(物理設計) 制約を最大限利用する cf: ↑P91〜 ↑P.29,41 ↑P56〜 ↑5章 ↑P347～ 情報とデータ データ：単なる事実の値→これを永続化して蓄えるものがRDB 情報：データから生み出される意味や目的のあるもの→RDBか
こちらのReddit投稿 (https://www.reddit.com/r/sysadmin/comments/eaphr8/a_dropbox_account_gave_me_stomach_ulcers/) の和訳記事です。本番環境でやらかしかった人シリーズが盛り上がっていたので波に乗って（？）Twitterにヤバすぎる恐ろしい話が流れてきたのをすかさず和訳してみました。やらかしちゃった人というよりはやらかされちゃった人目線ですがいずれにせよそこら辺の怪談話よりよっぽど怖いです。 Dropboxのアカウントのせいで胃潰瘍になった。 皆は誰もが触れたがらない、会社を靴紐やガムやクリップでつなぎとめている「例のアレ」を見つけたことってある？そういうのって往々にして大型連休前の金曜午後4:45に落ちるし、般若のような様相を呈した上司が「このままだと第二のスターリングラード攻防戦が勃発するぞ
![[和訳] Dropboxアカウントのせいで胃潰瘍になった - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ff50d799233d3f2bcb0784df2123b0a595a3e5e4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU1JTkyJThDJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwRHJvcGJveCVFMyU4MiVBMiVFMyU4MiVBQiVFMyU4MiVBNiVFMyU4MyVCMyVFMyU4MyU4OCVFMyU4MSVBRSVFMyU4MSU5QiVFMyU4MSU4NCVFMyU4MSVBNyVFOCU4MyU4MyVFNiVCRCVCMCVFNyU5OCU4RCVFMyU4MSVBQiVFMyU4MSVBQSVFMyU4MSVBMyVFMyU4MSU5RiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9MjYyNTcxMmFkZmVkNjZhN2IyYzQ5YWU1Mjg1MTk0YTc%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrdG55dCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9M2ZkOTRhOGVjZjdmNTk1OWRhMDhlMzdkOWYyMjcxYjc%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1f251a74ad485d33c6e79e886bd2c484)
Dockerの概念や仕組みまではなんとなく理解できるもののDockerfileを書こうとするとスムーズに書けなかったり、そもそものDockerの基礎、あるいはコンテナ技術というものの基礎が抜け落ちていてDocker環境に移行できていないところも多いのではと思い、この記事を翻訳しました。 Source：The Docker Handbook by Farhan Hasin Chowdhury（@Twitter） 本記事は、原著者の許諾のもとに翻訳・掲載しております。 コンテナ化の概念自体はかなり古いですが、2013年にDocker Engineが登場したことで、アプリケーションのコンテナ化がはるかに簡単になりました。 Stack Overflow Developer Survey-2020によると、 Dockerは#1 最も望まれるプラットフォーム、#2 最も愛されるプラットフォーム、および
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
個人開発のコストはDB次第 - laiso
個人でWebサービスを継続的に運用するのは金がかかってかなわんという問題がある 「個人開発」だと定義が曖昧なので自己資金かつ赤字のプロジェクト(Webサービス)ということにする。 そういうプロジェクトではプロダクトオーナー=自分、開発者=自分、予算管理者=自分というロールになるので予算管理者としてコストを図る必要がある(ここでいうコストはWebサービスを実現するアプリケーションのランニングコストのこと)。 通常はみんな自分の人件費を0として計算していると思う(逆にいうとそれが負債という考え方もできると思う)。 ただしメンテナンス時間とコストのトレードオフもあるので、人件費0ではあるけど有限の時間は別軸として管理しているのが普通だと思う。極端な例だと「コスト削減できるけどメンテナンス時間10倍になる」というのは避けられる。 仮に個人開発のプロジェクトの予算を月数千円から高くても1万円ぐらいか
NULL絶対ダメ論や現実的には無理だから上手く付き合っていくしかないんだよ論など見られるが、せっかくCodd博士が上図の分類を提示しておられるので、これを元にもっと詳細化して考えてみよう。
本項は「C# Tokyo オンライン「世界一わかりやすいClean Architecture」他」による発表の登壇原稿となります。過去に発表した.NET版の記事はこちらにアーカイブしています。 本稿のサンプルコード・PPTはこちらで公開しています。 「CC BY-SA 4.0」で公開していますので、気に入っていただけたら営利目的含め、ライセンスの範囲で自由に利用していただいて問題ありません。 github.com また動画を以下で配信しています。よろしければご覧ください。 世界一わかりやすいClean Architecture はじめに まず初めに、クリーンアーキテクチャの誤解されがちな二つのことについてお話させていただきます。 その上で、クリーンアーキテクチャの本質とは何か？押さえておくべき、本当に重要だと考えている三つの事について、お話しします。 注意事項 さて本題に入る前に、少し注意
最近は個人開発は自分のOSSのメンテで手がいっぱいになってしまったのでサービス開発のようなものは普段あまりやらないのだが、大学院*1で今学期、何作ってもよいという感じの授業を取ってWeb/iOS/Androidアプリ*2を全て作るという体験をする中で、たまたま個人開発のコストを抑える活動をしたので、その時に調べたり考えたりしたことを書いておく。 Herokuで無料にする Herokuでは毎月550時間free dynoが使え、クレジットカードを登録しておくと更に450時間、合計1000時間無料で使える。Herokuは30分アクセスがないと一旦停止するが、今回授業で作ったサービスでこれを使い切らないことは明らかだったので最初はこれでセットアップした。セットアップも簡単だし、PostgreSQLも無料でついてくる。 ただ、コールドスタートに10秒くらいかかり、これがこのサービスではUX的に致命
usagimaru ⌘ @usagimaruma 日本人が想像するよりかなり広い範囲で日本語文字が中華フォント化している現象。CJK処理系における日本語の扱いに対する問題としてそろそろ何とかしていかないと、ソフトウェアの中の日本語が死んでいく危機感がある。そもそもなんでChineseに分類されるフォントにフォールバックされるのかって。 2022-09-28 16:03:32 usagimaru ⌘ @usagimaruma 前も調べたけど、言語環境の言語優先度設定で“わざわざ”日本語を優先言語にしておかないと、日本語の文字の多くは簡体中国語の奇妙なフォントで描画される。バグではなく仕様。わざわざ日本語を優先している民族なんて日本人しかいないから、世界のほとんどはきっと中華フォントで日本語を眺めている。 2022-09-28 16:07:52
新型コロナウイルス 国内感染の状況
新型コロナウイルス国内感染の状況 日本国内において現在確定している新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の状況を厚生労働省の報道発表資料からビジュアル化した。 制作・運用：東洋経済オンライン編集部 お知らせ 2023-5-10 New 新型コロナウイルス感染症の感染症法上の分類が5類に移行したのに伴い、厚生労働省の日次ベースでのデータ公表が終了したため、当サイトでのデータ更新も停止します。
IPアドレスから地域特定するGeoIP系技術について調べてみた（追記あり）｜TechRacho by BPS株式会社
morimorihogeです。昔は夏ってもっと仕事なくて暇だった気がするんですが、ここ数年徐々に忙しくなっていてまったりできてない💦 はてブでこんな記事が上がっていて、IPアドレスからの地域特定サービスについて具体的にどうなのよ？と思ったので調べてみた結果をまとめてみます。 NURO光最大のデメリットとサポート対応の悪さが上限知らずでどうにもならない なお、GeoIPという用語について、世間では狭義のGeoIPはMaxMind社のサービスを指しますが、広義のGeoIP系技術はIPアドレスから地域を推定する技術やサービス一般を指すと捉え、本記事では広義のGeoIPの視点から解説します（狭義のGeoIPを示す場合、現行サービス名のGeoIP2やGeoLite2の名称を使います）。 ※記事公開後、NURO光の問題の割当IPアドレスと思しきものが分かったため追記しています 前提知識 そもそもNU
SaaS アーキテクチャ概要
SaaS をアーキテクトをするにあたって、どのような事を考えればよいのか？をまとめました。
Disclaimer 当記事はNewSQL開発ベンダの技術ブログや各種論文、その他ニュースサイト等の内容を個人的にまとめたものです。 そのため、理解不足等に起因する誤解・誤認を含む可能性があります。更なる理解が必要な方はリファレンスに挙げた各種文献を直接参照下さい。技術的な指摘は可能であれば取り込み修正しますが、迅速な対応はお約束できません。 NewSQLの解説は二部構成 当記事は前編でNewSQLの概要編となる。 全体の目次は下記である。 NewSQLとは何か NewSQLのアーキテクチャ NewSQLとこれまでのデータベースの比較 NewSQLのコンポーネント詳解 1章から3章までの内容を当記事で解説する。 4章はさらに詳細な技術的解説となり、後編の「NewSQLのコンポーネント詳解」で記述している。 こちらも合わせて一読いただきたい。 1. NewSQLとは何か NewSQLとは、海
NDLイメージバンク | 国立国会図書館
インターネットもテレビもない時代、書物は多くの人々にイメージを届ける媒体でした。 NDLイメージバンクでは、浮世絵、図書、雑誌などの様々なメディアに載ったイメージをお届けします。
設計の考え方とやり方
#asken_dev「設計の考え方とやり方」勉強会 https://asken.connpass.com/event/254709/ ・良い設計は悪い設計より変更が楽で安全である ・ドメインモデル方式のクラス設計 ・イミュータブル方式のテーブル設計 ・設計スキルの身につけかた ・設計のためのモデリング
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アパレルで死ぬほどがんばって年収400万だった人がSQLとExcelと基本情報技術者試験で年収600万になった話
全国130万件の交通事故マップ-みえない交差点-プレミアムA：朝日新聞デジタル
今年もミクシィの22新卒技術研修の資料と動画を公開します！
文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
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みずほ銀行窓口業務ストップの真相、DC切り替えをためらい障害が長期化
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日付、住所、文字列、辞書、翻訳……なんでもござれの「ExcelAPI」がスゴい／「Excel 2013」以降で利用できる「WEBSERVICE」関数と組み合わせて使う無料のWeb API【やじうまの杜】
RDBのデータモデリング・テーブル設計の際に参考にしている考え方と資料
[和訳] Dropboxアカウントのせいで胃潰瘍になった - Qiita
Dockerハンドブック - 教会エンジニアの開発日記
検索が爆速になるデータベース設計を公開します
データベース設計におけるNULL - kawasima
世界一わかりやすいClean Architecture - nuits.jp blog
個人開発を黒字にする技術 - k0kubun's blog
ソフトウェアの日本語文字が中華フォントに侵食されていて想像以上の危機らしい「違和感すごい」
2020年現在のNewSQLについて - Qiita