【図解入門】シンプルな図の作り方｜櫻田潤🎨インフォグラフィック・エディター｜note
3年前に、図解の基本をまとめた本『図で考える。シンプルになる。』を書きました。その内容から、エッセンスを抽出したのが本noteになります。 （１）「幕の内図解」と「イチオシ図解」 図には、大きく分けて、2つのアプローチがあります。 ひとつは、幕の内弁当のように、いろんな要素を盛り込んだ図で、もうひとつが、唐揚げ弁当のように、イチオシのおかずにフォーカスした図です。 たとえば、桃太郎の話を「幕の内図解」のアプローチでまとめてみたのが、つぎの図です。 登場人物とエピソードをフラットに扱って、網羅的に盛り込んでいます。 この図を使って、人に説明しようとすると、「まず、お婆さんですが……」「つづいて、お爺さんですが……」といった具合に、「お婆さん」「お爺さん」「桃太郎」それぞれの視点に切り替えが必要になり、話す方も話しづらければ、聞く方もまどろっこしく感じてしまいます。 相手がじっくり聞く耳を持っ
SlackとGitHubを連携してissueコメントやプルリク通知をチャンネルに流す方法（2020年版） - Qiita
「Connect GitHub account」をクリック。 Web画面が開くので、対象ワークスペースを確認し「Connect GitHub account」をクリック。 これでGitHubアカウントとSlackワークスペースの接続連携が完了です。 リポジトリの購読を開始する GitHubリポジトリの通知を流したいチャンネルに移動し、以下コマンドを叩きます。 owner：オーナー名 repo：リポジトリ名 これで購読開始となります。 簡単ですね。 通知をカスタマイズする デフォルトで通知される機能は以下のとおり。 issues (イシュー) pulls (プル) statuses (ステータス) コミット deployments (デプロイメント) public (パブリック) 以下の機能はデフォルトでは通知されません。 reviews (レビュー) comments (コメント) bra
【電子書籍版】AWSではじめるデータレイク - テッキーメディア - BOOTH
本書の概要「データレイク」は、大量データ分析／生成データの活用を視野に入れた新しいデータストアのかたちです。従来のデータベース／データウェアハウスの範囲に収まらない多様なデータを大量に保管し、高度な統計分析や機械学習に役立つ情報基盤を作ることが可能です。 本書ではデータレイクの概念や特徴、必要とされる機能などをいちから解説し、さらにAmazonが運営するパブリッククラウドサービスAWS（Amazon Web Services）で実現する方法を解説します。 従来では想定しえなかった大量のデータを確実に保管するため、データレイクの世界ではクラウドのようなサービス型インフラストラクチャの活用が注目されます。さらにAWSではオブジェクトストレージS3上のデータを直接分析するAmazon Athena、データウェアハウスのAmazon Redshift、機械学習を実現するAmazon SageMak
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