firestoreでlikeやfollowする際のデータ構成 / firebaseとNuxtでwebサービスつくったのでそのfirebaseまわり - Qiita
firestoreでlikeやfollowする際のデータ構成 / firebaseとNuxtでwebサービスつくったのでそのfirebaseまわりJavaScriptVue.jsFirebaseNuxt 趣味制作で、これ最高なんすよ〜といったランキングを作れるサービス、COUCH(カウチ)をリリースしました。Nuxtとfirebaseを一通り使用しています。 先週Nuxt系の記事を書いたので、 Nuxt.js Advent Calendar 2018 5日目 NuxtのOGP対応について / firebaseとNuxtでwebサービスつくったのでそのNuxtまわり 今回はfirebase周りの話になります。 参考文献 vue, nuxt, firebaseの公式docが手厚く、流行ってるのでみなさん良い記事書くしで、自分が書くことないんじゃないかと悩みます。 まあ、とりあえずは参考&勉強に
君の知らない物語(あまり知られていないtidyverseの便利な機能) - Qiita
「なんでもは知らないわよ。知ってることだけ。1」 これはR Advent Calendar2018の第一日目の記事です。"tidyverse"という言葉がUser!2016で爆誕してから早くも2年が経ちました。皆さんは普段どれだけtidyverseのパッケージを使って作業をしているでしょうか。 今日は、日々進化を続けるtidyverseに含まれるコアパッケージの、（私的に）あまり知られていない関数を紹介したいと思います。なお各パッケージのバージョンは全て現在CRANに登録されている最新版となります。 「あなたの好きなtidyverseの関数を教えてください！」のコーナーだ（謎）！！ slice()わいも好き。 #tokyor — Uryu Shinya (@u_ribo) October 20, 2018 皆さんの好きなtidyverseの関数は何ですか?? それでは行きます。 ## ─
dplyrでdoして楽をする - Qiita
熱狂的なHadley Wickhamファンな私ですが、最近、Hadleyのあゆみについていけていない感があります。 {purrr}だの、{multidplyr}だの次々と新しいパッケージが登場したり、やっとの事で1.0.0メジャーバージョンになった {ggplot2}の次期マイナーバージョンである1.1.0の開発がGitHubで始まったりと、ちょっと待ってくれよ、と戸惑いを感じる今日この頃です。というわけで新しい（わけでもないけど）関数の使い方を覚えようという心構えです。 今日はみんな大好き {dplyr}から、便利なdo()関数の使い方を紹介します。do()関数は、はじめは意味がわからなすぎて辛いですが、{ggplot2}のように使い方がわかれば大変便利な関数です。 まずは必要なパッケージを読み込みます。{dplyr}が今回の主ですが、後半に{broom}、{ggplot2}を利用した応
学会発表のためのggplot2の設定めも - Qiita
気がつけばもう何ヶ月も前の話ですが、学会発表のためにポスターに使う図の設定に戸惑ったのでめもです。なお作図ファイルの形式はpdfで、R Markdownによる自動作図です（png形式だとサイズを変更する際に粗くなってしまうので）。ここに貼り付けている画像はPDFをpng形式に変換したものです。 完成形はこんな感じ。 GitHubリポジトリにPDFファイルがありますので興味があればどうぞ。これからの作図はirisデータでやっていますが、データが違うだけでやった方法は同じです。 まず、通常のggplot2でのプロットを見てみましょう。このままでも良いのですが、ggplot2は各種の変更も簡単なので、好みの図となるようにあれこれ変えていきます。 library(ggplot2) p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Le
データ分析環境の構築にDockerを利用しよう
📜 要約 コンテナー管理ソフトウェアのDockerを利用することで、データ分析の場面で利用頻度の高いRおよびPythonの分析環境として実行することが出来るRStudio Server、Jupyter、Beaker Notebookを容易に構築可能になる。Dockerを使うことの利点として、複数人でのデータ分析や将来の利用面においてデータ分析結果の再現性を高められると考えられる。 🍵 前置き〜データ分析者が直面する再現性への挑戦 データ分析の結果が、自分以外では再現できない、同じデータを使っているのにナンデ！？ということが時々あります。その原因として多いのが分析に関わる人間が利用する実行環境の違い、です。大きなものではOS、小さなものでは分析に利用するツール本体や拡張機能（パッケージやモジュール）のバージョンの違いがあります。 こうした再現性の問題は、複数人でデータ分析を行う時だけでな
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