初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 講演や執筆などを通じ、日本におけるテスト駆動開発のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。 TDDとは何かを改めて言語化してもらった前回の記事では、「テストを書かずに進むのが合理的といえるときはある。でも、後からテストを書くのって難しいしつらい」とのお話がありました。 テストが書かれないまま
MySQL is certainly a powerful open source database management system, but even the most robust engine struggles when queries take an eternity to execute. For DBAs and developers, improving MySQL query performance is an ongoing goal. Efficient query performance is crucial for ensuring the smooth operation and optimal user experience of applications powered by MySQL databases. When businesses rely h
プログラマ、テスト駆動開発者 和田卓人 学生時代にソフトウェア工学を学び、オブジェクト指向分析/設計に傾倒。執筆活動や講演、ハンズオンイベントなどを通じてテスト駆動開発を広めようと努力している。『プログラマが知るべき97のこと』（オライリージャパン、2010）監修。『SQLアンチパターン』（オライリージャパン、2013）監訳。『テスト駆動開発』（オーム社、2017）翻訳。『事業をエンジニアリングする技術者たち』（ラムダノート、2022）編者。テストライブラリ power-assert-js 作者。 日本におけるテスト駆動開発（以下、TDD）のエバンジェリストとして知られる和田卓人さん。TDDが世に出て20年あまりが経ち、開発者の間でその名が広がっています。その一方で、和田さんは「TDDの本来の意味を知らなかったり誤解したりしている人たちもかなり増えている」といいます。 今回は、TDDは本質
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】 - Qiita
【生成AI】知らないと後悔する、GPT-4oだけでシステム開発を300%効率化するハック【CodeAGI】Python生成AIChatGPTGPT-4CodeAGI 都内のIT企業に勤めている、ソフトウェアエンジニアの D̷ELL と申します。 本稿はQiita Engineer Festa 2024の参加記事です。 本日は生成AI（GPT-4o）のAPIキーだけで、システム開発を300%効率化するハックを共有したいと思います。 概要 生成AIによるアプリケーション開発自動化が実現しつつある時代になってきた 日本企業における「Excelドキュメント」は数多く、生成AIを実践投入しづらい GPT-4oのAPIキーさえあれば、社内のドキュメントからシステムを自動構築してくれる仕組みがあった はじめに みなさんはアプリケーション開発における生成AIの利用と言えば、何を想像しますか？おそらく大半の
これはなに ども、レバテック開発部のもりたです。 もりたはデータベースが好きなんですが、最近は特にAWS RDS/Auroraでのモニタリングとパフォーマンスチューニングについて興味があります。ただ、これらのうちモニタリングは扱っている話題が若干ローレベルであまりピンとこず、またチューニングもどこから手をつければいいのかわかりませんでした。 この記事では、もりたがモニタリング＆チューニングを学習する上で役に立った書籍やWeb上の資料をロードマップ形式で紹介していきます。対象読者はDBのモニタリングとチューニングをやりたいけどどこから手をつければいいか分かんないなとなっている人、ゴールはそんな人がモニタリング＆チューニングの第一歩を踏み出せることです。 スコープ 今回扱うもの、扱わないものは以下の通りです。 扱う モニタリング＆チューニングの概要 モニタリングの前提知識 チューニングの前提知
BigQueryとGemini 1.5 Proによるラーメン店クチコミの定量分析 - G-gen Tech Blog
G-gen の神谷です。本記事では、Google Maps API から取得したラーメン店のクチコミデータに対する定量分析手法をご紹介します。 従来の BigQuery による感情分析の有用性を踏まえつつ、Gemini 1.5 Pro の導入によって可能となった、より柔軟なデータの構造化や特定タスクの実行方法を解説します。 分析の背景と目的 可視化イメージ 分析の流れとアーキテクチャ クチコミデータ取得と BigQuery への保存 API キーの取得 データ取得のサンプルコード クチコミ数の制限と緩和策 料金 感情分析とデータパイプライン Dataform の利点 Dataform を使った感情分析のパイプライン定義例 感情分析の結果解釈 ML.GENERATE_TEXT（Gemini 1.5 Pro） 関数を使用した高度な分析 ユースケースに応じた独自の評価観点によるクチコミの定量化
はじめに ドワンゴ教育事業でデータアナリストとして働いている小林です。 一般的にデータアナリストはデータの収集・分析を通して組織の意思決定を支援する役割を期待されることが多く、ドワンゴ教育事業における私のミッションもKPI動向の可視化やダッシュボード / レポートの作成・提供を通してデータドリブンな組織に貢献するところにあります。 私たち教育事業には施策を実行する企画者やビジネス上の意思決定者だけでなく、サービスを活用して教育の現場に立っている方々、サービスに展開している教材を制作しているチームなど多様な方面からデータ収集・分析の需要があります。それだけにやりがいも大きく楽しい日々を過ごしています。 課題について（導入に代えて） クエリを書いて、結果を分析して、資料にまとめて、展開して、共有して・・・みたいな仕事をしているとSQLで抽出した縦持ちのデータを横持ちに作り変えたいことがよくあり
概要 GitHub Copilot WorkspaceはAIが組み込まれた開発環境。「見えてきたプログラマー不要時代」で有名。テクニカルプレビュー中で、ウェイトリストに申請すると招待が来る。 githubnext.com 巷で言う”仕様書から開発自動化コーディングエージェント”とはちょっと違って、あくまでCopilot WorkspaceはCo-pilotの役割のみで、コーディングするのは自分、と考えると良い。今までブロック単位のコード補完だったものがレポジトリ全体に及んでる、というようなアナロジーだと思う。 自然言語を使用してタスクを指定し、AIが生成したコードの微調整、レビュー、繰り返しをユーザーが行うことができる。タスクの定義をIssueからインポートすると画像も認識する。 特徴 自然言語で目的(Task)、現在値・期待値(Specification)、変更計画(Plan)の各フェー
ITmedia NEWSを読むIT技術者は、どんなプログラミング言語を業務で使っているのか──ITmedia NEWS読者に対しアンケートで調べた。業務経験のある言語を聞いた（複数回答可）ところ、最も多いのは「VBA」（40.9％）だった。 2位は「Java」（39.9％）、3位は「JavaScript」（38.9％）、4位は「Python」（31.2％）、5位は「C++」（30.2％）、6位は「PHP」（23.2％）、7位は「C#」（18.9％）、8位は「COBOL」（17.9％）、9位は「GAS（Google Apps Script）」（9.3％）、10位は「Ruby」（8.6％）だった。 業務経験のあるフレームワークやツールなどを複数回答可で聞いたところ、1位は「HTML」（54.2％）、2位が「SQL」（50.5％）、3位が「Linux（RHEL／CentOS）」（39.5％）、4
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発している id:shiba_yu36 です。 僕は今年の2月にclusterというサービスでウィークリーランキングの機能を担当しました。clusterではユーザーが自由にゲームやアート作品などの3Dコンテンツを作りアップロードでき、そのコンテンツを複数人ですぐ遊べます。その中から人気のコンテンツを探しやすくするため、週間ランキングを開発しました。 この機能開発時に、実装をする前にPMとデータを見て試行錯誤しながら、ウィークリーランキングの目的を満たすシンプルなアルゴリズムを決めるという工夫をしました。このやり方によって、最小限の実装工数で目的を満たすランキングアルゴリズム実装を行えました。 そこで今回は実装前にどのような流れでアルゴリズムを決定していったかを書いていきたいと思います。同じような機能開発を行っていてPMとどう連携する
日本オラクルは2024年7月9日、2025年5月期の事業戦略説明会を開催した。取締役執行役社長の三澤智光氏が、グローバルを含めたOracleのクラウドビジネスの概況と、日本市場に対する重点施策を説明した。 急増する「専用クラウド」のニーズに応える 会見で三澤氏は、日本オラクルの2024事業年度重点施策として、「日本のためのクラウドを提供」「お客さまのためのAIを推進」の2つを掲げた。この2項目は、前年度と一字一句同じだ。 一般的に、次の年は何らか発展形のタイトルに変える。しかし三澤氏は、「この2つが実を結ぶには時間がかかる。昨年度の成果を、2024年は本格的に普及させる年だと認識している」と話し、日本オラクルの強みを生かしたクラウド推進をブレずに進める決意を表明した。 同社は2024年4月に国内の年次イベントを開催した。米国OracleのCEOであるサフラ・カッツ氏が来日し、日本市場に対し
せっかくなのでフロントもバックも TypeScript を使おう、ということで、アレコレ考えて作った構成を共有します。何かの参考になれば幸いです。 下記の Web サービスを開発するときに使いました。 システム構成 ランタイム：Bun フレームワーク： Express ORM：Drizzle ORM インフラ：Docker 私的にはバックエンド中心で処理・出力し、そのうえでフロントエンドを使うのが好きです。 ディレクトリ・ファイル構成の例 あまり深くディレクトリを掘りたくなかったので、ルートに散在しています。 ├── assets ：ビルドされたフロントエンドのファイルが入る ├── constants ：定数関係 │ └── index.ts ├── controllers ；コントローラー │ ├── _Controller.ts：ルート(/)のコントローラー │ └──
授業内開発で部室予約システムを開発した話
はじめに こんにちは。calloc134 です。 前回の授業内ハッカソン記事において、200 いいねを頂きました。ありがとうございます！ 自分の大学では、これ以外にも授業内で開発を行う実践的な授業がいくつか存在します。 前回の授業とは別に授業内開発を行う機会があったため、半年ぶりに大学の授業として開発を行いました。 簡単な概要 この授業では、チームで開発の分担を行いながら決められた期限までにコンテンツを制作していきます。自分は後輩とチームを組み、開発を行いました。 本来であればここで開発する内容は静的サイトで十分なのですが、せっかくなので動的サイトを作ることにしました。 後輩に聞いてみたところ、 「自分は軽音楽部に所属しているので、練習室の予約システムを作りたい」とのことでした。 丁度いい機会だと思い、自分の気になっている技術を利用しながら開発を行っていくことを決めました。 全体像 まずは
はじめまして。現在IVRyでPdM&事業責任者をしているyuuです。前職メルカリに新卒で入社し、6年の時を経て始めての転職先がIVRyとなりました。入社エントリではありますが、多分に退職エントリの要素を含む記事となっています。 メルカリ時代大学院・インターン時代大学・大学院で数学を選考し、数論や代数幾何学と呼ばれる分野の研究をしていました。そんな学生時代、アルバイトと奨学金で生活費と学費の全てを賄っていた私にとってメルカリは、人間らしい生活をするために必要不可欠な革命的サービスでした。もしもメルカリがなかったら私は数学の勉強も友人との遊びも満足にできなかっただろうと思います。買い物は全てリセールバリューを考えて行い、不要になったらメルカリで売っていました。そのおかげでアルバイトの時間を減らし、勉強や遊びに時間もお金も使うことができました。メルカリは私の人生を救ったサービスであり、そんな素晴
![[入社エントリ]メルカリを卒業してIVRyへ[退職エントリ]｜yuu](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a7ce83b0330e8f8fca533d9cd8ed0712564a28e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F147530782%2Frectangle_large_type_2_354f3cfc8dd6c80b7d0f760701d13092.jpeg%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
Go 1.23リリース連載 range over funcとiterパッケージ | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは。CSIG 所属の棚井です。 Go 1.23 Release Notes の内容を紹介する「フューチャー技術ブログ Go 1.23 リリース連載」の記事です。 今回は2つの反復（Iterator、イテレーション）処理を取り上げます。 range over funciter パッケージRelease Note, Discussion, Proposal, Issuerange over func と iter パッケージ のリリース内容を確認していきます。 range over func がデフォルトで有効にGo1.22 では GOEXPERIMENT とされた range over func が、Go1.23 からはオプション指定なしで利用可能となりました。 Go 1.23 makes the (Go 1.22) “range-over-func” experiment
Panic! at the Job Market “I have the two qualities you require to see absolute truth: I am brilliant and unloved.” ready for another too-long article about personal failure while blaming the world for our faults? let’s see where we end up with 7,000 9,000 10,000 11,500 words this time1. this post is sponsored by me trying to not get evicted. funding appreciated: https://github.com/sponsors/mattsta
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t-wada氏に聞く、テストを書き始めるための「はじめの一歩」 - レバテックラボ（レバテックLAB）
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