私 is 誰 今年の7月にドワンゴの教育事業部に異動し、N予備校でプログラミング講師をやることになりました。 現在は週2回ニコ生やN予備校上にてプログラミング入門コースの授業放送をしています。 ドワンゴ自体は7年目となり、ニコニコ動画の開発を4年、エンジニア教育やエンジニア採用を2年ほどやってきました。 この記事で書きたいこと 現部署に異動後、教材のインプットを兼ねて『N予備校プログラミング入門コース』を履修したのですが、明らかに難易度が僕の想像した "入門コース" から外れたガチ編成になっていて衝撃を受けたことが記事を書こうと思ったきっかけです。 中身としてはとても良い教材になっているので、僕のような勿体無い誤解が少しでも減れば幸いです。 入門コースはいわゆる入門コースではない 『プログラミング入門コース』のゴールは ドワンゴがエンジニアとして採用したいレベル や IT企業のエンジニアイ
リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2019年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは。セキュリティエンジニアの平松です。 毎年、大きな反響を頂いているエンジニアコース新人研修の内容を今年も公開します。 リクルートテクノロジーズの新人研修 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに3ヶ月間の技術研修「ブートキャンプ」を実施しています。 新人たちは採用時の応募職種によって振り分けられ、各職種に適した内容のブートキャンプを受講します。 今年のブートキャンプは以下の3つのコースで実施しました。 スタンダードコース：プログラミングやWebサービスの構造の基礎を学び、その後1つのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース。 エンジニアコース：現場での技術に即した実践的な内容を学び、その後実際のサービスでチーム開発のOJTを実施するコース。 データサイエンティストコース：現場でのデータ解析の実務に即した実践的な内容を学ぶコース。 本記事では、実際に「エンジニアコース
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト - Rubyist Magazine 第61号 巻頭言
コンピュータサイエンスが気になるプログラマに勧める書籍リスト Rubyist Magazine 第 61 号をお届けします。 （今回は内容に合わせて文体を変えております。ご了承ください。） さて、コンピュータサイエンス（以下「CS」）は知らないけど日々プログラミングしている、というプログラマの方はたくさんいらっしゃるかと思います。 そんな方でも、ふとCSを知ってる方がいいのかなとか、CSも知らないとまずいのかな……などと思い、改めて勉強してみたいけどとっつきが悪いとか、うっかり手にとったCSの教科書が何を言ってるかさっぱりで10秒で閉じた、という方もいらっしゃるかと思います。 それでもCSが気になるので、「本腰を入れて勉強をする前に、どういうことをやってるのか眺めてみたい」くらいの温度感の方向けに、CSに隣接するジャンルで、職業プログラマや趣味プログラマの人なら読めそうな書籍のリストを作っ
データベースシステムに関する入門。データベースの基本概念、データモデリング、リレーショナルデータモデル、データベース言語SQL、リレーショナルデータベース設計論、物理的データ格納法、問合せ処理等について講述する。 （2018年度） 【教科書】 「データベースシステム」(北川博之著、オーム社) 北川 博之筑波大学 計算科学研究センター教授1978年東京大学理学部物理学科卒業。1980年同大学理学系研究科修士課程修了。日本電気（株）勤務の後、筑波大学電子・情報工学系講師、同助教授を経て、現在、筑波大学計算科学研究センター教授。理学博士（東京大学）。データベース、データ統合、データマイニング、ストリーム処理、情報検索、ビッグデータ等の研究に従事。著書「データベースシステム」（オーム社）等。日本データベース学会会長、ACM SIGMOD日本支部委員長等を歴任。情報処理学会フェロー、電子情報通信学会
社内ドキュメントはなぜ更新されないのか？情報の鮮度を最小限の運用負荷で維持する「イミュータブルドキュメントモデル」のススメ - KAKEHASHI Tech Blog
はじめに こんにちは。カケハシの各プロダクトを支えるプラットフォームシステムの開発チームでテックリードを担当しているkosui(@kosui_me)です。 プロダクト開発の世界では、明瞭な社内向けドキュメントを書くための方法が数多く提案されてきました。読者の中には、製品要求を明瞭にするためにPRD (Product Requirements Document、製品要求仕様書) を書き、プロジェクトの背景から全体の設計やその代案について明瞭にするためにDesign Docsを書き、アーキテクチャに関する意思決定の記録を明瞭にするためにADR(Architecture Decision Record) を書いてきた方も数多くいらっしゃると思います。 しかし、どんな素晴らしいドキュメントも、何故か更新されなくなります。新メンバーへのオンボーディングのためにインフラ構成図を検索したあなたが見つけた
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
本当にあったやらかしDB設計シリーズをまとめてみました SQLアンチパターンで書かれているほど高尚な問題ではなく、もっと初歩的な、でもありがちな問題を取り上げています 初心者を脱出したと思っている人に是非読んでもらい、正しく設計してもらうことを目的としています もしここに載っていないパターンを経験したことのある方がいたら是非教えてください 本当にあったやらかしDB設計①【R無しRDB】 本当にあったやらかしDB設計②【囚人番号テーブル】 本当にあったやらかしDB設計③【ロジカルクエリー】 本当にあったやらかしDB設計④【テストチューニング】 本当にあったやらかしDB設計⑤【第三正規化病】 本当にあったやらかしDB設計⑥【見えない削除フラグ】 本当にあったやらかしDB設計⑦【ステートフルDB】 本当にあったやらかしDB設計⑧【ファンクションDB】 本当にあったやらかしDB設計⑨【文字列日付】
アジャイル開発とデータベース設計 - 変化に対応するシンプルな実装のために必要なこと - Agile Journey
はじめまして。そーだい（@soudai1025）です。私は普段は技術コンサルティングや受託開発を請け負う合同会社HaveFunTechの代表として、また、予防治療の自社サービスを展開する株式会社リンケージのCTOという二足の草鞋を履き、日々、さまざまなWebサービスの開発に携わっています。 これまでの開発経験のなかで、データベース設計に関わるさまざまな問題に遭遇してきましたが、本稿ではとくに、アジャイル開発時に発生しやすい問題とその対処についてお伝えしたいと思います。開発の現場で目にしやすい実装におけるアンチパターンを示しつつ、アジャイルという指針を維持しながら、対処となるデータベース設計についてご紹介します。 会員登録のアンチパターンと処方箋 イージーな実装とシンプルな実装 Userと言う名の罠 拡張と破綻 データベースは変化に弱い 仕様変更とテーブル変更 Addで変化に追従する 正規化
結論 「アジリティ」「コスト最適化」「スモールな構成」「開発スピード」という観点でWebアプリケーションのアーキテクチャを考えてみました。 ServerlessFrameworkを使い倒す フロントエンドはS3 hosting + CloudFrontで。SSRもLambda@Edgeでできます データベースはRDSは使わずにDynamoDBで APIは基本的にGraphQL。必要に応じてRESTも簡単に追加できるよ。 補足(2022/04/12) 最近個人開発しているこちらのWebサービスはこのアーキテクチャに沿って作られています。 このアーキテクチャでどんなものができるのよ、という視点で見ていただくと面白いかもしれません。 ↓ 背景 アーキテクチャに絶対の正解はない アーキテクチャには絶対の正解はありません。 なぜなら、プロダクトやフェーズによって求められる要件が異なり、それに適したア
モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech
# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 （第14回ちゅらコラボ）CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ
世はまさに大サブスクリプション時代。この潮流の中で弊社スマートバンクもまた、去る2023年7月12日にB/43プラスというサブスクリプションサービスをリリースしました。 サブスクリプションといえばユーザーに提供されるコンテンツや機能といった直接的な価値に焦点が当たりがちですが、その土台にはサブスクリプションビジネスを成立させるための課金システムがあります。本記事では筆者が行った課金関連の開発を振り返ってみて重要だったポイントや工夫点を伝えてみたいと思います。 すでに世に多くのサブスクリプションサービスがある中で、課金システムの実装はコモディティ化した単純な作業に思えるかもしれません。しかしながら自社サービスにてゼロから実現するとなると、想像よりも多くの思考と意思決定が必要とされる、エンジニアリング観点ではとても奥深い題材といえます。いち開発プロジェクトのケーススタディ、あるいはいちプログラ
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
基本から学ぶ テーブル設計 超入門！ 〜データモデリングとテーブル設計の基本を学ぼう〜 https://modeling-how-to-learn.connpass.com/event/242944/ にてお話した際のプレゼン資料です。 入門者に向けて、テーブルを設計する上でモデリングすると良いよという話をしました。（熟練者は、そうだよねーっておさらいするか、そこは別の考え方があるんじゃないなどを呟いて貰えればといった内容です） モデリングして設計する際に、色々なモデルがあります。その中で、データモデルは静的な要素が強いモデルなので、モデリング全般を考えた際に、入門者にとって捉えやすいのではと考えています。 テーブルを設計する上で、データモデリングをしてデータモデルを作ることで、より良いテーブル構造を考えやすくなります。 #テーブル設計 #モデリング #データモデル #RDRA #概念モデ
オブジェクト指向プログラミングを学ぶ オブジェクト指向プログラミングという言葉は、広い意味で使われている。 オブジェクト指向プログラミングをキーワードにすべての情報をかき集めて理解するというアプローチは現実には無理。 目に付いた重要そうなところを見繕って集めてみても、たぶん混乱するだけ。 この記事では、オブジェクト指向プログラミングのいろいろなアプローチの中で、 クラスを使って独自の「型」を定義するプログラミングスタイル 関連するデータとロジックをまとめて、小さな入れ物に格納する「カプセル化」を重視するプログラミングスタイル を学ぶための参考図書を紹介したい。 型とカプセル化に重点を置く設計スタイルがわかってくると、それとは異なるスタイル、異なる力点を置くアプローチとの違いが具体的にわかるようになってくる。*1 *2 まずは、オブジェクト指向プログラミングの中で、型・クラス・カプセル化に力
Adobe Firefly で生成PdMむけの記事でこのような記事がある。 「プロダクトマネージャーこそ、戦略的に読書せよ！」── 最短で成果を出すための読書地図 (1/6)|ProductZine（プロダクトジン） これのエンジニア向けの記事がないかなと思っていたがなさそうだったので作ろうと思った。しかし客観的な視点でこれがおすすめというのは難しいので自分が参考になったと思った本を家の本棚を見ながらまずは100冊リストアップしてみた。 紹介する本は10年読まれていたり、近年発売のものであれば10年後にも読まれているだろうというものを選ぶようにしている。個別のプログラミング言語やフレームワークなどの本はバージョンアップに追随ができないことが多いので選んでいない。 入門本プリンシプル オブ プログラミングリーダブルコード定番中の定番。おそらくこの2冊はあちらこちらで紹介されている。とりあえず
こんにちは。初投稿です。 2012年新卒入社の竹内です。入社当時を振り返るとOracle10g,11gを良く利用していおり、データモデリングなどテーブル設計が好きで、2018年4月ぐらいまでRDBとバッチに浸ってました。 さて、現在プロジェクトでRedisを使っているのですが、いままでRDB人間だっただけにKVSやRedisならではの特徴に四苦八苦してます。 苦しんだ分、色々な知見を得ることができているので、その内容をご紹介します！ 対象者 Redisの業務システム導入を検討している方 RDBとRedisの違いを知りたい方 現場的なRedisの利用方法を知りたい方 書いてないこと データ型やコマンドなど、HelloWorld的に公式ドキュメントを見て得られる情報 インストールなど、Redisを利用できるまでの手順 フェイルオーバーやバックアップをはじめとする運用に関する内容 データ永続化に
こんにちは！JADEの郡山です。 2023年7月から従来のバージョンのGoogleアナリティクス「ユニバーサルアナリティクス」が順次計測を停止していき、いよいよGA4へ完全移行する段階が訪れました。 同じ「Googleアナリティクス」というアクセス解析ツールではありますが、UAとGA4は計測する仕組み（仕様）がまったくの別物となっています。 ゼロからGA4を学び、向き合い、活用することが求められるわけですが、 一方で「UAではこういう仕組みでデータを集計していた」という知識をお持ちの方ほどUAとGA4の仕様の違いに頭を悩まされることも多いのではないでしょうか。 今回はGA4の基本的なデータである「ユーザー」指標について、 UAとGA4でどのような仕様の違いがあるのかを解説してみます。 管理画面に表示されているデータは、一体どんな仕組みで集計されたものなのか。 その仕組を、（基本的な部分だけ
Amazon DynamoDB の特性 フルマネージド型の NoSQL データベースサービス 3つの Availability Zone に保存されるので信頼性が高い 性能要件に応じて、テーブルごとにスループットキャパシティを定義するキャパシティの Auto Scaling、オンデマンドキャパシティといった設定も可能 ストレージの容量制限がない DynamoDB のテーブル DynamoDB におけるテーブルはRDBMSにおけるテーブルと概念が異なります。 テーブルを作成する際に、Primary Key を指定する必要があります。 Primary Key はテーブルの各項目を一意に識別するために使います。Primary Key は、Partition Key および Sort Key で構成されます。(Sort KeyがなくPartition Keyのみの場合もあります) Item は R
［速報］AWS、ローコードでWebのフロントエンドを開発できる「AWS Amplify Studio」発表。バックエンド管理機能も統合。AWS re:Invent 2021
Amazon Web Services（AWS）は、Webアプリケーションのフロントエンドを短時間で容易に開発できる機能と、バックエンドのクラウドサービスの運用管理などを統合した新ツール「AWS Amplify Studio」を発表しました。 AWSは以前から、Webアプリケーションやモバイルアプリケーションのバックエンドの迅速な構築と運用をするフレームワーク「AWS Amplify」を提供していました。 AWS Amplifyによって開発者は簡単にAWSのサービス群を組み合わせてスケーラブルなバックエンドを構築できます。 そしてAWS Amplifyに含まれているクライアントライブラリを利用することで、そのバックエンドに接続するフロントエンドの開発に注力することが可能でした。 今回発表された「AWS Amplify Studio」は、このAWS Amplifyに対応したフロントエンドをロ
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム（DBMS）は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例：MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
関わっているあるプロジェクトで、Javaでのコンポーネントベース開発を進めるためのクラス図が出来上がりつつある。DDD（ドメイン駆動設計）に関心を持つ技術者にとってお手本になるような端正なドメインモデルだ。それを眺めながら関係者がしみじみと感じていることがある。どんなに優秀なドメインエキスパートと組んだとしても、DDDにもとづいてこのモデルを「先に」生み出すことは不可能だっただろう。 どういうことか。我々はまず、泥臭い分析と設計を重ね、あるべきデータモデルを完成させた。そのうえで実装方式の専門家の協力を仰ぎ、クラス図が出来上がった。つまり、データモデルからドメインモデルが導かれたのであって、その逆ではない。じっさい、ドメインモデルからデータモデルを導くことが不可能であったことは、両者を並べたら一目瞭然なのであった。 これは重要な論点だ。データモデリングとドメインモデリングのどちらを先行させ
本記事は、@nikolasburk氏による「The Complete ORM for Node.js & TypeScript」（2021年4月21日公開）の日本語翻訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。今後Prismaの公式ブログの日本語翻訳の許可をいただいたので、このアカウントで継続して翻訳していきます。※画像やリンクは公式のBlogからお借りしています。 Prismaは、Node.jsとTypeScriptのための次世代ORMです。2年以上の開発期間を経て、すべてのPrismaツールが製品化の準備が整ったことをお伝えできることに興奮しています! コンテンツ オブジェクト-リレーショナルマッピングの新しいパラダイム あらゆるスタックに対応するPrisma ミッションクリティカルなアプリケーションでの運用に対応 オープンソースを超えて お手伝いできることは？ Prismaを始めよう
決済ステータス定義の最適解
ネットスーパーシステムの決済ステータス表現 (状態遷移) は複雑だ。 その理由は要求要件が多いことに起因しているが、多いことが悪いのではなく、それに応えなければシステムとして真の価値を発揮できないからで。逆に問題解決できなければ、著しく利便性を落としてしまうので、必須要件という位置付けにある。 前提文脈を汲み取りづらいモデリングなので、問題解決例を示すのはあまり見かけないが、自分が考えた決済ステータス定義の答えを示す。 この内容は過去にブログや登壇で話した内容の延長でもあるので、過去の内容も参考にすると良いかもしれません。 「E-Groceryにおけるカード決済処理の難しさと設計戦略」 「ネットスーパーの買い物体験を支える工夫と決済機能実現の過程」 前提条件 注文から支払い完了まで時間差がある注文後に注文内容の変更ができる品切れが発生するケースがある販売員が注文内容を変更できる0円での支払
GraphQLはいつ使うか、RESTとの比較
さぼです、沖縄でWebと設計について考えてます。2023/09/23 に沖縄で行われたTechBaseOkinawa2023 にて上記のタイトルで登壇しました。 今回の内容は GraphQLを設計の観点から考えてみる GraphQLの目的や用途を整理する GraphQLを使う時、または使わない時のヒントを持ち帰ってもらう 最近、GraphQLじゃなくてRESTで良くないと思うケースがなんとなくわかってきたのでそれを共有する という感じで話しました。話した内容を文字に起こし少し改修してZennでも共有することとします。 まえおき 最近はクライアントAppとサーバーAppを分けて実装する事が増えてきた クライアントの環境はますます複雑になっている クライアントとサーバーはWebAPIで通信を行う クライアントが複雑になるのと同時にWebAPIの要求が更に増して来ている APIの要求・応答を効率
STORESのECサービスを開発している@morihirokです。 STORES ECはRuby on Railsで開発されているWebアプリケーションですが、データベースにはMySQLやPostgreSQLといったリレーショナルデータベースではなく、MongoDBを採用しております。 この記事ではカジュアル面談等で必ず聞かれる「MongoDBって正直どうなの？」といったところを、ストレートにお伝えできればと思います。 なぜMongoDBを採用しているのか そもそもなぜMongoDBを採用しているのか。それは考古学になるのでフィールドワークが必要です。筆者も開発に携わるようになったのは2018年の終わり頃からなので、まずは一緒にSTORES ECの歴史について紐解いていきましょう。 STORES EC（旧STORES.jp）は、heyグループとなるずっと前の2012年、会社名がブラケットだ
RDBやデータモデリングに関する説明の中で「リレーションシップ」と言うべきところで「リレーション」と表現する誤用が目立つ。どうでもいいような違いに思われるかもしれないが、これらは明確に区別されるべきだ。そうでないと、RDBの用語の意味がわからなくなるからだ。 IBMのフェローであったE.F.コッド(1923-2003)による1970年のの歴史的論文 "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" （大規模共有データバンク向けデータのリレーショナル・モデル。杉本さんによる対訳）によって、世界で初めてRDBの理論的枠組みが示された。この論文で使われている用語"relation"が、RDB（relational database)の呼称の由来である。 relationとは何か。その論文でコッド博士は、１個のテーブルに格納された行(
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます アマゾン ウェブ サービス ジャパン（AWS）は2月26日、2025年までに日本で2950万人のデジタル人材が追加で必要になるとの調査結果を発表した。現在の水準に対して76％増になるという。 調査は、AWSがAlphaBetaに委託して行ったもので、日本、オーストラリア、インド、インドネシア、シンガポール、韓国における労働者が活用するデジタルスキルを分析し、2025年までに求められるデジタルスキルを分析。日本では500人以上のテクノロジー専門家やビジネスリーダー、政策立案者などにインタビューした。 これによると、日本では4人に1人以上が、現在はクラウドコンピューティングスキルを活用していないものの、2025年までに業務でそのスキルが必要
この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。
Flutterに出会ってしまったせいで、Flutterを中心に生きていこうと考えている私のポエムでございます。 エンジニアとしての頭打ち感 2016年に35で独立した時はエンジニアとして頭打ちを感じていて、エンジニアとして独立することはあまり考えていなかった。初心者ではないけど、上級者になれないなと感じていた。 エンジニア一本じゃ難しいと考えた時、その隙間を埋める役割はありかなと思った。業務系のシステム導入なら、コンサル〜要件定義の上流工程をやり、開発系なら開発寄りのディレクター。その時々で研修講師。この辺を組み合わせて、今までやってきた。 コードは細々と書いていた。JavaやPython、メンテナンスしてるシステム(WPF)やアプリ(iOS / Android)なり、kintoneでjs書いたりWordPressのプラグイン開発みたいなやつをチラホラやってた。小規模な受託なら受けていた。
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの田村です。普段はサーバサイドエンジニアとしてFAANSのバックエンドシステムの開発をしています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗のショップスタッフの販売サポートツールです。FAANSでは、データベースとしてGCPのサーバレスでドキュメント指向のNoSQLデータベースであるCloud Firestoreを当初採用していました。Cloud Firestoreはサーバレスなので運用負荷が掛からず、また安価でスケーラビリティにも優れたハイパフォーマンスなデータベースです。 しかし、Cloud Firestoreを使用して開発・運用していく中で直面した様々な課題からGCPのフルマネージドのリレーショナルデータベースであるCloud SQLのPostgreSQLにデータベースのリプ
DMBOKを用いたアセスメントでデータマネジメントを加速させる - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、データ基盤グループの吉田(id:syou6162)です。データ基盤やデータマネジメントに興味を持たれている方はDMBOKを持っている / 読んだことがあるという方も多いのではないでしょうか。このエントリではDMBOK中に紹介されているデータマネジメント成熟度アセスメント(以下、アセスメントと省略)をモノタロウでどう活用しているかについて紹介します。 背景 初手: 自社のデータ基盤の歴史を振り返る アセスメントの実施 データ活用者 / システム提供者 / 意思決定者へのヒアリングの実施 アセスメントを実施した結果 最後に 背景 まず、モノタロウでなぜアセスメントを行なったかについて説明します。モノタロウは20年以上歴史のある企業であり、データ基盤自体も10年以上の歴史があります。単一事業ではあるものの、受注 / 売上 / 商品 / 在庫 / 顧客 / 行動履歴など、対象となるドメ
保守性と生産性を両立する分析用SQL構造化の4原則 〜 構造化プログラミングの考え方をSQLに適用する
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告のデータマーケティングソリューション（以下、DMS）を開発しているデータアナリストの薄田です。 みなさんは、中間テーブル同士が複雑に絡み合い変更しようにも影響範囲を推定できず、手がつけられない分析パイプラインの保守で苦労された経験はないでしょうか？ 私のチームでは数千行におよぶ分析用SQLをリファクタリングして、保守性と生産性を両立する分析パイプラインに生まれ変わらせることができました。 この記事ではリファクタリングを通して確立した、分析用SQLを構造化するための4原則を紹介します。4原則を意識しながらSQLを書くことで、高凝集・疎結合な分析パイプラインを作ることができます。 この記事では凝集度と結合度
承認者だって楽したい😊Gmail上で承認できる社内システムをAppSheetで作る - BIGLOBE Style ｜ BIGLOBEの「はたらく人」と「トガッた技術」
ビジネスはスピードが命！承認だって、内容に問題がなければササッと終わらせたいですよね。そこでGoogleのノーコード開発ツールAppSheetを活用し、Gmail上で承認・却下の操作ができる承認アプリを作ってみました。 開発部門（基盤本部）の高玉です。BIGLOBEは業務にGoogle Workspaceを利用していて、メールはGmailを使っています。Gmailを使っていると分かるのですが、GoogleドライブやGoogleドキュメントから届くメールは動的メール（Dynamic Email）になっています。メールの文面にボタンやテキスト入力欄が埋め込まれていて、そのまま操作できます。 AppSheetを使えば、この動的メールを使った社内システムを作ることができます。この記事では簡易的な承認アプリを題材に、その作り方を丁寧に解説していきます。この記事で基本を押さえれば、AppSheetが提
300万テーブルのデータ流通を支えるエンジニアリング #GoogleCloud #GoogleCloudDay / 20230523
テクノロジーカンファレンス「Google Cloud Day ’23 Tour in TOKYO」の登壇資料です。詳細は当社ニュースをご参照ください。 https://kazaneya.com/5a50c1c1bb7b42f1bd9eb7b35d813ba1 --- スモールチームで 300 万テーブル規模のデータ基盤を構築・運用し、社内・社外にデータを提供しています。スケーラブルな仕組みやデータ流通を実現するヒントになればと思います。 具体的には - BigQuery へのマイグレーション - dbt によるデータモデリング - IAM や AnalyticsHub によるデータ共有 - BigQueryML による異常検知 - CS 活動におけるデータ活用 といったテーマを扱います。 ---------------------------------------------------
Hotwireの良かった点、辛かった点、向いているケース、向いていないケース - 猫Rails
（自分はRailsを書くことが多く、フロントエンドの経験は乏しいです。見方にだいぶ偏りがあると思いますので、そのあたり差し引いてお読みいただければと思います〜🙇♂️） こんにちは〜。Hotwireを仕事で使う機会があったので、実際に使ってみて感じた、良かった点、辛かった点、向いているケース、向いていないケースを共有します〜。 Hotwireとは？ Turbo Driveとは？ Turbo Framesとは？ Turbo Streamsとは？ Stimulusとは？ Hotwireのデモ 良かった点 サーバーサイドに集中できる Railsの資産をフルに活かせる 後付けで段階的にSPA風の挙動を追加できる 学習コストが低い 開発コストが低い WebSocketは必須ではない 辛かった点・辛くなりそうな点 DOM更新時にレスポンスを待たないといけない SPAのユーザー体験とはだいぶ違う He
データサイエンティストがやらかしがちな過ちトップ10（海外記事紹介） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) "Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists"という刺激的なタイトルの記事が出ているのをKDnuggets経由で知りました。「データサイエンティストがやらかしがちな統計学的な誤りトップ10」ということで、いかにもなあるある事例が色々載っていて面白いです。 ということで、今回はこの記事を全訳にならない範囲で抄訳して、その内容を吟味してみようと思います（直訳しても意味が取りづらい箇所が多かったためかなりの部分を抄訳ながら意訳しています：こういう訳の方が良いなどのコメントあれば是非お寄せください）。言わずもがなですが、こういう海外記事紹介をやる時はネタ切れということです、悪しからず。。。 元記事の内容 1. Not fully understand objective function（目的関数が何か
ビジネスとエンジニアリングをつなぐ「アナリティクスエンジニア」とは。リクルートが“価値あるデータ整備”のための新たな職種に着目した理由 - はてなニュース
世間でデータの利活用やDX（デジタルトランスフォーメーション）の手法が盛んに議論される一方、データの利活用環境やそれを整備するデータ組織・人材について「理想と現実のギャップ」に苦しむ企業は少なくないでしょう。 そうした企業にとって、事業で得られたデータをスピーディーな意思決定につなげたり、そのプロセスを牽引する人材を育成したりすることは、喫緊の課題であるように思います。 データを活用してカスタマー・クライアント双方の「不の解消」を目指すリクルートも例外ではなく、これまでさまざまな課題に直面してきました。そんな中、同社のデータ推進室では2022年、「データに基づく意思決定の実現」を目標に、D3M（Data Driven Decision Making）部を設立。高精度な意思決定を実現すべく、高品質なデータを提供するアナリティクスエンジニアという職種を導入しました。 一般的に、アナリティクスエ
【感想】『りあクト！ Firebaseで始めるサーバーレスReact開発』： #りあクト でmBaaSへ - Rのつく財団入り口
表紙は親密度の上がった笑いあう二人。尊い…(違) 技術同人誌の『りあクト！』３部作と続編も読んだので、5作目を読みました。 今回はこれまでのReact開発の知見を活かし、BaaSあるいはmBaaSの代表格Firebaseにバックエンドをお任せし、世の中に公開していく実際のサービスをサーバーレスで開発していく本となっています。今回もまたまた本文は会話形式で読みやすいです。 表紙は親密度の上がった笑いあう二人。尊い…(違) 第1章 プロジェクトの作成と環境構築 第2章 Seed データ投入スクリプトを作る 第3章 Cloud Functions でバックエンド処理 第4章 Firestore を本気で使いこなす 第5章 React でフロントエンドを構築する 第6章 Firebase Authentication によるユーザー認証 まとめ：Firebaseを使ったサーバーレス開発がわかる本
DWHにおけるデータモデリングで大事にしている考え方
こんにちは。データエンジニアリングの支援を行っているstable株式会社の代表の宮﨑（@ikki_mz）です。弊社では、クライアント社内のデータウェアハウス（DWH）におけるデータモデリングをサポート...
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N予備校プログラミング入門コースで学べること - Qiita
データベース概論Ⅰ | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW | 北川博之
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
本当にあったやらかしDB設計シリーズ一覧 - Qiita
個人開発・スタートアップで採用すべき最強のアーキテクチャを考えた - Qiita
サブスクリプション課金システム開発ケーススタディ - inSmartBank
NoSQLデータモデリング技法 · GitHub
超入門！テーブル設計をデータモデリングから考えよう
オブジェクト指向プログラミングを学ぶための推薦図書 - ソフトウェア設計を考える
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システム開発で得たRedis利用ノウハウ | フューチャー技術ブログ
UAとGA4の【ユーザー数】カウント方法をめっちゃ丁寧に解説します - ブログ - 株式会社JADE
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SQL Training 2021
実践Immutable Data Model - 紙箱
データモデルはドメインモデルに先行する - 設計者の発言
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リレーションとリレーションシップの誤用に注意 - 設計者の発言
日本のデジタル人材は追加で2950万人が必要--AWS調査
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