Qualab | Qualab – Soft-Ware Engineering Laboratory
このサイトは 電気通信大学 大学院情報理工学研究科 情報学専攻 経営・社会情報学プログラム 西研究室です。このWebサイトは、研究の紹介、メンバの一覧、講義の情報、研究室へのアクセス、共同研究のお誘いなどを掲載しています オープンキャンパスでの「よろず相談室」 研究の概要 ソフトなウェアの工学に関する研究をしています。ハードウェアではないもの、すなわちソフトウェアやコンテンツウェア、サービスウェア、マネジメントウェアの質を向上するための工学的アプローチについて研究しています。テストを始めとするソフトウェアの質の評価、ソフトウェア開発プロセスの改善、ソフトウェアの品質保証、質の高いコンテンツやゲーム、質の高いホスピタリティサービス、質の高いマネジメントモデルやビジネスモデル、時代に即した質概念の変化などについて研究しています。特に、ソフトウェアのテストや品質、バグ分析、改善モデルなどに関する
田辺 元: books, biography, latest update
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鬼車(oniguruma)に困ってる人たちへ：Redhat8系 PHP install - Qiita
最近PHPをインストールすると鬼車にハマります。 rpmからonigurumaをインストールする方法がありますが、 remiリポジトリを入れれば簡単に解決出来ます。 $ sudo yum install https://rpms.remirepo.net/enterprise/remi-release-8.rpm remi-release-8.rpm 26 kB/s | 26 kB 00:01 Dependencies resolved. ============================================================================================================================= Package Architecture Version Repository Size =======
もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
TROCCO(トロッコ)｜「日本発」の分析基盤向けデータ統合自動化サービス
TROCCO®は、ETL/データ転送・データマート生成・ジョブ管理・データガバナンスなどの データエンジニアリング領域をカバーした、分析基盤構築・運用の支援SaaSです。 あらゆるデータの連携・整備・運用を自動化し、スピーディーにデータ活用環境を整備。 インサイトを得やすい状況に導きます。
dbt Fundamentalsを受講してみた | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のおざわ＠仙台です。バスケ日本代表で大活躍だった河村選手が11月に仙台にくるそうなので、さっそく試合のチケットを買いました。楽しみです。 今回は、ずっと気になっていたdbtに入門するべく、dbt公式が無料で提供している初心者向けコースの「dbt Fundamentals」を受講してみました。受講に必要なものは、dbt Cloudのアカウント（無料で作れます）とDWH用の環境になります。 コース概要 タイトルのとおり、入門者にとって重要な基礎を学ぶコースになっています。講師の方の話では、dbt入門にはModels, Sources, Tests, Documentation, Deploymentの5つが重要ということで、本コースでもこれらを重点的に学びます。 受講に必要な時間は、動画による学習コンテンツが2時間、演習時間におおよそ3時間となっています。
自前でデータパイプラインをサクッと構築できる「Airbyte」を試してみた | DevelopersIO
本記事は、データパイプラインを簡単に構築できるツールAirbyteでロードジョブを試していきます。 本アドベントカレンダーでは、日本でも海外でもマイナー寄りな製品を取り扱ってきてますが、多分一番知名度があるのがこのAirbyteになるかなと思います。 Airbyteについて Airbyteは2020年にサンフランシスコで創業されたテックカンパニーです。創業からわずか1年でシリーズAに到達し、$26Mの資金調達に成功しているスタートアップで、急激な成長速度で業界から注目を集めています。 Airbyte announces $26M Series A for open-source data connector platform | TechCrunch その最大の特徴は製品をOSSで公開しているという点でしょう。自身のAWSにデプロイすればAirbyteの機能をそのまま使えてしまう導入障壁が
dbtで始めるデータパイプライン構築〜入門から実践〜
事業会社においてBIやレポート用の分析を担当しているが以下のような状況に該当する人に向けたデータパイプライン構築の入門のための資料です 🧑🏻🦱「BigQuery等のView機能を活用しているが、データの流れを追うのが困難な状態になってしまっている、クエリの実行に時間がかかりBIツールが使いづらい」 👩🏻「専任のデータエンジニアがおらず、前処理をpython等で処理したりするのがリソース調整的に大変」 👱🏻♂️「ロードされたデータに重複があったり、過不足があったりしてデータの品質が担保できていない」 🧑🏻🦰「Digdagやluigiといったデータ変換ツールの独自の仕様を理解しきれておらず使いこなせていない」 ※現時点ではBigQueryを中心に記事を構成してあります、SnowflakeやAmazon Redshift等の様々な分析基盤でもdbtは対応可能です
The Update Framework
The Update Framework A framework for securing software update systems The Update Framework (TUF) helps developers maintain the security of software update systems, providing protection even against attackers that compromise the repository or signing keys. TUF provides a flexible framework and specification that developers can adopt into any software update system. TUF is hosted by the Linux Founda
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