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    WWDC25

『qiita.com』

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  • Apple Watch で取得したデータを Google Cloud に自動連携して BigQuery + Dataform + Looker Studio でダッシュボードを作った - Qiita

    5 users

    qiita.com/ogatango

    プロジェクトの区切りに初めて長期休暇を取得することにしました。 プロジェクト終盤の忙しさで疲れが溜まっていたので、休暇中に健康的な生活を送るために apple watch から取得したデータを可視化することにしました。 この記事では apple watch で計測したデータを毎日自動的に可視化する方法を書いています。 やったこと こんな感じのアーキテクチャで睡眠の可視化を作りました。 現時点で作成したのは次のような図です。 さすがにもう少し睡眠を取っている自覚はありますが、睡眠が浅いときに apple watch が睡眠と判定してくれずに過小評価されていると思われます。 これだけだと iOS の色んな睡眠アプリの下位互換でしかないので今後増やしていく予定です。 きっかけ 最近、深夜のリリース対応や障害対応等で睡眠習慣がかなり悪化してしまいました。 睡眠習慣を改善するため、睡眠に関する書籍を

    • テクノロジー
    • 2024/06/24 00:43
    • データエンジニアが注意すべき定義が誤って解釈されがちな言葉と正しく扱うための考え方 - Qiita

      3 users

      qiita.com/ogatango

      Data Architecture に限らず Data なんちゃらという言葉は本当に解釈が多いです。 Deciphering Data Architectures は Data Architecture 以外の言葉にも言及しており、 次のようなことが書いてあります。 data mesh, data warehouse, data lakehouse などの用語を飛び交っているようだが、10 人に data mesh とは何かと尋ねると、11 通りの異なる答えが得られる。 これらの用語は字面から類推するに留まらず複数の解釈を調べたほうがいいでしょう。 サービスを提供する人と使う人、ビジネス側とシステム側など立場によって言葉の捉え方が変わります。調べるときは立場を考慮すると整理しやすくなるかもしれません。 初めての文脈であれば言葉の定義を調べ直す 慣れ親しんだ言葉でも文脈が異なれば意味が変わる

      • テクノロジー
      • 2024/05/29 07:24
      • Terraform 公式がスタイルガイドを出したので読んで要約した - Qiita

        103 users

        qiita.com/ogatango

        ブロック本体の中に引数とブロックの両方が一緒に現れる場合は、引数をすべて一番上にまとめて配置し、その下にネストされたブロックを配置する。引数とブロックを区切るには空行を 1 行使う。 ブロック内の引数の論理的なグループを区切るには空行を使う。 引数と "メタ引数"(Terraform 言語セマンティクスで定義)の両方を含むブロックでは、メタ引数を最初に列挙し、空行 1 行で他の引数と区切る。メタ引数ブロックは最後に配置し、他のブロックとは空白行で区切る。 resource "aws_instance" "example" { # meta-argument first count = 2 # 要約追記: = の位置が揃っていないと思ったけど terraform fmt をかけてもこの位置になることを確認済み。 ami = "abc123" instance_type = "t2.micro

        • テクノロジー
        • 2024/04/02 03:33
        • terraform
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        • IaC
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        • qiita
        • article
        • 科学的根拠に基づく最高の勉強法 読書感想文 - Qiita

          67 users

          qiita.com/ogatango

          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 科学的根拠に基づく最高の勉強法 を読んだので要約と感想を書きました。 読んだきっかけ 読みたい技術書がたくさん溜まっているため、その前に勉強法についてアップデートしておきたいと考えて読みました。 目新しいことはないだろうと想定しつつ、今まで自分が身につけてきた勉強法とすり合わせて効率を上げることを期待していました。 以下、要約と感想です。 全体的な感想 科学的根拠を提示しつつ、筆者自身の体験ややり方も紹介している点で非常に好感が持てました。科学的根拠があると示されていることでより確信をもって効率の良い方法に取り組むことができそうです。

          • 学び
          • 2024/02/24 09:03
          • 学習
          • 勉強
          • あとで読む
          • 読書
          • 科学
          • BigQuery のストレージ料金を 1/10 に抑える裏技 - Qiita

            3 users

            qiita.com/ogatango

            節約になる理由 ここから考察や料金体系の確認、検証内容など長文が始まります。興味のある方は最後までお付き合いください。 節約になる理由は BigQuery を経由すると GCS からの読み取り料金がかからないからです。本来アーカイブストレージはデータ保存の料金が安い代わりに読み書きの料金が高くつきます。しかしこのバグのような仕様によって読み取りの料金を無視して安い保存料金の恩恵だけを受けることができます。 GCS からの読み取り料金が無料な理由はおそらくバッチ読み込みオペレーションが無料なためではないでしょうか。 BigQuery の料金#データ取り込みの料金 注意事項 上記の裏技ですがもちろんいつでも使えるわけではありません。下記の理由から利用については慎重に検討しなければなりません。 Google がいつまでも BigQuery への読み込みオペレーションを無料にするとは限らない。 仮

            • テクノロジー
            • 2024/01/06 02:10
            • ChatGPT で抽出 & フォーマットのタスクで安定して出力させるテクニック - Qiita

              4 users

              qiita.com/ogatango

              この記事は 前回の記事:ChatGPT で抽出 & フォーマットのタスクをするときのテクニック の続きです。 ChatGPT で抽出 & フォーマットのタスクで安定して出力させるテクニック スクレイピングしたテキストから特定の文字列を抽出するときに、正規表現等を使う代わりに ChatGPT を使うととても簡単に実装できてしまうことに感動しました。 前回の記事である程度テクニックがわかりましたが、少量のデータに対してしか使っていなかったため、どれくらいの確率でうまくいくのかはわかりませんでした。 今回は ChatGPT でに入力するテキストを追加し、更に検証した際に分かったことを書きます。 もう少し詳しい背景については前々回の記事:スクレイピングした文字列を ChatGPT で簡単にフォーマットするを参照してください。 なぜこの記事を書こうと思ったか 「ChatGPT で〜してみた」とか「C

              • テクノロジー
              • 2023/03/21 12:02
              • 機械学習
              • あとで読む

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