テーブルの名前をちょっとだけ変えてcreate tableしたりデータをinsert intoすることがしたくなり、なにか良いツールはあるかな？と探していたところ、Cookpadの青木さんが「たべみる」で使われているbricolageを見つけました。 不思議と使ったという情報がみつからず、使用した記録をまとめました。 bricolageの利用例など是非教えてください。 参照サイト 巨大なバッチを分割して構成する 〜SQLバッチフレームワークBricolage〜 GitHub Wiki 試した環境 OS: OSX 10.11.1 Ruby: 2.2.3 PostgreSQL: 9.4.5 MariaDB: 10.0.21 導入 PostgreSQLとMySQL(mariadb)等が必要になるようなので事前に導入しておきます。 本体はgem install bricolageで導入できます。

昨年末ごろから黙々と開発し続けていたサービスをついにリリースしました。 学生の身分でありながらひたすら開発し続け、リリースまで約５ヶ月弱、様々なことがあり、モチベーションや多くの苦難を乗り越えてきたので、これからサービスを作ろうと思っている学生や個人に向けてQiitaに記事を残しておこうと思います。 また、学生でも個人でも良いサービスを作れるんだ！ということを、この記事でもっと知ってもらえるようになればいいと思っています。 リリースしたサービス Sphotz - 写真・フォトスポット共有サービス トップ画面 ログイン画面 投稿詳細画面 どんなサービスなのか 大まかにいうと... 写真とフォトスポットを同時に投稿してもらい、写真が好きな人やカメラが好きな人がもっと幸せになれるサービスを作りました。 機能としては、 写真・フォトスポット投稿機能 写真の情報や位置情報を確認できる機能 投稿をお気

■ はじめに エンジニアリング組織論への招待という本を読みました。 ジョブ理論 に続く名著でした。 理想に向けて、事業を最速かつ生産性高く成長させるには、「未来」と「他人」という2つの不確実性をマネジメントすることで、成し遂げられる ソフトウェア開発における不確実性のマネジメントには、不確実性に立ち向かえるチーム開発が何よりも重要である（ex. メンタリング、権限移譲、信頼関係、透明性） の2点を中心に、事業成長×組織の幸せに必要なフレームワークを提供してもらえるものでした。 ソフトウェア関連の事業やプロダクトに関わっている人（特にマネジメントしている人）は職種限らず読むと、みんな幸せになれそうなので、1人でも多くの人がこの概念に触れられるように、私なりの視点で雑多にまとめました。 （ちなみに著者の 広木さん - hiroki_daichi には個別にご連絡し、要約した本記事の公開許可は(

Classiアドベントカレンダー18日目です。 ちょうど2年ぐらい前にチーム運営についての記事を書いたのですが、職場も立場も変わったので、ここ数年の自分の振り返ってみようかなと思います(会社のアドベントカレンダーなのに、会社の技術について触れない投稿w) 1.職位の変遷と意識の変遷 前職に入社したときは、しがないスタッフエンジニアだったのですが、職位が上がるにつれ、意識していたこと（≒求められること）が変わっていったので、その変遷を書いていってみようかなと思います。 1-1.メンバー期 意識していたこと：「上司や同僚のスキルをひたすら学ぼう」 SIerからB2Cの会社に移り、当時は触る技術の何もかもが新鮮だった時期。 上司や同僚などがIRCなどで発言していることの理解を深めるのに精一杯で、仕事でチャットを使うということも初めてだったこともあり、IRCの発言タイミングも全然わかりませんでした

はじめに 本稿では、仕事をする上での作業工数の見積もり方法について説明します。 工数とは何か 工数(こうすう1)というのは、仕事において、あるひとつの作業を完了するまでにかかる総累計時間のことです。情報処理技術者試験に出てくるTAT(ターンアラウンドタイム)とは意味合いが異なります2。 例えば、ある作業に40時間(40H3)かかるとした場合、工数は40時間であるといえます。1日8時間勤務だとした場合、40時間は5人日(にんにち)と表現することができます。さらに、1ヶ月20日勤務だとした場合、0.25人月(にんげつ)と表現することもできます。 一般的に工数の単位は「人日」および「人月」で扱います。 学生時代は工数を気にすることはないですが、ITエンジニアとして会社で働くようになると、かならず工数を意識する必要があります。 なぜ工数を意識する必要があるのか なぜ工数を意識する必要があるのかとい

AWSの料金、ややこしいですよね。 サービスの選択肢が多く構成が柔軟なおかけで、さまざまな要件をカバーできるのは嬉しいのだけど、そのぶん料金体系がややこしいので、やるせない気持ちになります。 この気持ちはなんだろう、この気持ちはなんだろう、と自問しているうちに春になってしまったので、AWSの料金を「ざっくり」計算できるサイトを作り始めました。 ざっくりAWS 公式ツールの存在 Simple Monthly CalculatorというAWSの料金を計算できる公式のツールがあるのですが、悲しいことに名前ほどシンプルではありません。 正確な料金を算出するために入力項目が多いのは仕方がないとは思うのですが、サイトを開いたときの威圧感がすごいので、もう少しさっぱりできないかという気持ちがありました。 なので、公式ツールの敷居が高いと感じる自分のような人向けに、料金を「ざっくり」計算できるサイトを作り

このツイートがわりと好評だったので解説。 「AWS、何から勉強したらいい？」に対する俺が考えた回答がこれ。 pic.twitter.com/ouuP3P27Bu — 伊藤 祐策(パソコンの大先生) (@ito_yusaku) 2018年4月17日 これは誰向け？ メンテナー以上の領域を目指す人向け。 オペレータ ... システムの運用、監視、障害調査＆対応をする人 メンテナー ... システムの拡張、改善をする人 アーキテクト ... システムを１から設計、構築する人 解説 各科目の選定基準 必修科目 ... AWSを本番運用するにあたって絶対に避けては通れないサービス。 重要科目 ... 間違った設計をすると、あとから取り返しがつかないサービス。 選択科目 ... 学習量を削るために仕方なく必修から外したが、Webサービスを構築するにあたりほぼ必須となるサービス。 必修科目で押さえておく

はじめに Pythonの対象バージョンは3系です。（2系でも通じるものは多いはず） 対象読者レベルは他言語を軽くでも触ったことある人です。「あー、Pythonだとこれはこう書くのねー」が網羅的に分かるようにまとめたつもりです。 ここではWEBアプリケーションフレームワーク(DjangoとかFlaskとか)に関してはほぼ触れません。 @shiracamus 多くの有益なコメントと編集リクエストありがとうございます。 Python開発環境構築 下記（私の記事ですが）はWindowsでの構築となっていますが、Macでもほぼ同じ通りにできます。 今からWindowsでベストなPython開発環境を構築する手順 Pythonについて 今最も勢いに乗っているプログラミング言語。 オブジェクト指向。Pythonでは全てがオブジェクト。 動的言語（スクリプト言語）のため、変数宣言時に型を明示的に定義しない

概要 Google 翻訳 API を無料で使えないかと思ってたところ、 Google Apps Script の LanguageApp クラスを発見し、「これは！」と思ったので早速 GAS から使って無料の翻訳 API 作ってみた話です。 GAS のシンプル設計のおかげで実装は非常に簡単なので、 3 分でサクッと作れます。 1. GAS にアクセス https://script.google.com にアクセスし、 + 新規スクリプト を選択。GAS エディタが立ち上がる。 2. 実装 GAS プロジェクトに適当に名前をつけて、コーディング開始。コードは以下の 5 行で完成（エラーハンドリングサボってます）。 コードは以下。リポジトリはこちら > https://github.com/tanabee/google-translation-api function doGet(e) { v

はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対

今の場合は A さんが 31 歳の場合のストーリーでしたが、A さんが 20 歳～ 35 歳のうちのどの年齢であったとしても、似たようなストーリーで必ず 4 回の質問で当てることができます！(他の例も是非考えてみてください。) ちなみに、このような「真ん中で切ってどちらかに絞って行く」タイプのアルゴリズムには二分探索法という名前がついています。応用情報技術者試験でも頻出のテーマですので馴染みのある方も多いと思います。 1-2. つまり、アルゴリズムとは 上の年齢当てゲームという問題では、相手の年齢を当てる「方法・手順」を二分探索法に基づいて導きました。このようにアルゴリズムとは、 問題を解くための方法・手順 のことです。さて、アルゴリズムと聞くと「コンピュータ上で実装されたプログラム」のことを思い浮かべる方も多いと思いますが、必ずしもコンピュータと関係がある必要はなく、日常生活でも多々登場

インフラ勉強会のビジョン インフラエンジニアとして経験の浅い人が、幅広く活躍できるようになることです。 インフラ勉強会はスキルの入り口が分からない人がノウハウを持ち寄る場所であることを目指します。 スキルのある人は独学でステップアップできますが、経験の浅い人が仕事では聞きづらい基礎の入り口から重点的にやっていきます。 ITエンジニアの悩みと課題 社内ではなかなか仕事での悩みを相談することができない。 自分自身のスキルを上げたいが、会社では勉強する場所や時間がない。 社内に尊敬できる技術者がいないので、自分自身の目標のレベルが分からない。 社内では刺激が少なく、モチベーションが上がらない。 ※このような課題をインフラ勉強会に参加することで解決していくことができます。地方にいてオフライン型の勉強会や交流会に参加できない方にもチャンスが生まれます。 講義内容 クラウドにサーバ構築することだけが講

自己紹介 都会で頑張る田舎者です。 文系大学卒の元OLです。 ひょんなことからデータサイエンティストへ弟子入りし、プログラミングの世界に導かれやってきました。 Python、git、docker、Ubuntu、raspberry piなどなどを修行しております。 何卒よろしくお願いいたしますm(_ _)m そこで、Dockerについて。 →pythonについてはこちら →Gitについてはこちら どの本・どのサイトを使用して修行しているかをご紹介したいと思います。 同じようにプログラミングの世界に飛び込もうか考え中の方にも参考になれば幸いです。 はじめに 師匠のデータサイエンティストが研究用に作成したスプリクト・ファイル等を管理するために勉強しました。 →まだまだ工事中ですがpetadimensionlabが作成したDockerHubはこちらです。 1.Dockerとは Dockerはコンテ

前置き 「SlackからDiscordに移行しようぜ！」というような記事をちらほら見かけるようになったんですが、「Discordのハードユーザーとしては運用に困ります！」という記事は見ないので自分で書きました。 podcast、配信、実況や作業イプみたいな通話ベースのコミュニティにとってはDiscordはマッチしてると思うけど、それ以外だとSlackの方が良いですよ。 以下本題 Discordって何 Discordは、Slackのような仕事向けチャットツールではなく、SkypeやTeamSpeak3と同じボイスチャットアプリです。 誕生から3年弱で8700万ユーザーを抱えるまでに急成長できたのは、それが単なるボイスチャットアプリではなく、あらゆる場面に対応できる柔軟な招待フローを持ち、コミュニティとしての仕事もこなし、ユーザーにサーバーを負担させない唯一無二のアプリだったからです。 Sla

最初に 株式会社LITALICOでエンジニアをやっている@kazuisです。 主にLITALICOが提供している障害者福祉サービスのエンタープライズシステムを担当してます。 この記事は『LITALICO Advent Calendar 2017』13日目の記事です。 新しいシステムをつくる場合、どの言語、ミドルや手法を使っていいのか迷う事もあると思います。 システムのアーキテクチャを決めるプロセスに関してかっこよくまとめているものって少ない感覚があります。 ウォータフォールでもスクラムなどの手法や、設計の書籍などは多くあります。 そして、言語やミドルウエアの情報はインターネットに溢れております。 しかし、その間のアーキテクチャ選定の勘所の情報ってあまりないような、、 自分の考えを整理する意味も込めて軽くまとめてみます。 組織や、プロジェクト毎に適切なアーキテクチャは異なるはずです。 各自・

はじめに サーバーサイドプログラミングを勉強していると、自分でWebサービスを作りたいという気持ちがわいてくるものです（私はそうでした）。しかし、ここで大きな問題が立ちはだかります。どんなにすごい機能をつけても、いい感じのデザインのWebサービスでないとそもそも使ってもらえないのです。 試しに、QiitaのトップページのCSSを無効にしてみました。使える機能は変わらないはずなのに、全く使う気が起きなくなりますね。 しかしそうは言っても、フロントエンドの経験がほとんどないとどうすれば見た目をいい感じにできるかがわかりません。今回は、ちょっとでも見た目のいいWebサービスを作るために、そんな状況の私がやってみたことをまとめました。 (この記事は、あくまで私が試行錯誤した結果をまとめたものであり、その結果出来上がったサービスの見た目の良さを保証するものではありません) 書いている人のプロフィール

AdventCalendar 2017　９日目の投稿です。 実はQiitaで記事を書くのは初めてです！ドキドキ・・ Who am I せっかくのSC（非公式）カレンダーということで、まずは簡単な自己紹介から！ 名前 入社５年目の清水です！ 職歴 1~2年目：かの有名なN●J保守（数百ページにもおよぶマニュアルの全画像差し替え・・） 3年目：Z●Bでの一人プロジェクト、I●Dでの炎上？プロジェクトで年末死亡 4~5年目：D●Fでの新規案件PLで年末死亡 スキルセット C# ASP.NET MVC/WebForm HTML/JavaScript マイトレンド DIY（酒棚作った） 焼酎（尿酸が気になる） 仮想通貨 その他 今年、ついに結婚しました。 イントロダクション 囲碁のプロ棋士にAIが勝ったらしい・・ LINEで女子高生AIボットの「りんな」と会話ができるらしい・・ 米大手証券会社でトレ

この記事は、ヴァル研究所 Advent Calendar 2017の10日目の記事です。 触れようと思ったきっかけ Github APIがGraphQLを採用したということで存在を知って、東京Node学園祭2017でのGraphQLのセッションでメリットを聞き、さらに興味を持ったため。 GraphQLのメリット 従来のREST APIであれば、複数回リクエストしなければ取得できないような情報を、GraphQLの場合は1回のリクエストで取得でき、通信が低コストで済む。 REST APIの場合、リクエストすると提供者側が定義した情報がレスポンスにすべて含まれるが、GraphQLの場合は利用者側が欲しい要素だけを指定でき、必要な情報だけを取得できるため、レスポンスが適切な量になる。 等々、便利な点があるそうです。 今回やってみた内容 GitHub上でマージされていない（Open）状態のプルリクエ

セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い

英語を使って海外のエンジニア職に転職しようとする際に避けては通れないのが技術面談。もし海外のエンジニア職への挑戦をお考えの方でそれが初めての場合、この技術面談の対策は十分にとっておいた方がいい。 きっと思っているよりも実際にやるとその難しさを実感するパターンがこの技術面談。たまにYouTubeに技術面談をシミュレーションしている様子のビデオが上がっているが、なんか嘘くさいし、そんなビデオを横から見ても一体ナニをどうすればいいのか対策の立てようがない。 だいたいこの技術面談でその応募者の相手をするのは現役バリバリのエンジニアだ。日本のように転職面接に人事の人が出てくることはまずない。エンジニアの技術レベルを測れるのはエンジニアだけ、という当たり前な理由なんだけど。とにかく現役のエンジニアがこれでもか、というぐらいにあなたの真の実力を読み取ろうとしてくる。 技術面談で出される問題は大きく分けて