概要 職業ソフトウェアエンジニアを目指す方々にオススメしたい書籍トップ10です 以下の観点から選定しました 10年後でも変わらない、流行にとらわれず長く役に立つ、ソフトウェアエンジニアリングにおいて普遍的な知識 特定のプログラミング言語やプラットフォームやツールに精通するのではなく、現代のソフトウェア開発の哲学・文化の全体像が把握できることを優先 200～300ページくらいで初心者でも読破できる 400～500ページくらいの本もあるが、それらは辞書的に使うのがいい あえて10冊に絞り込んだので、ここに含められなかった書籍も当然あります CI/CDやDevOpsに関する本も入れたかった… デザインパターンに関する本も入れたかった… DDDやClean Architectureなどシステム設計に関する本は意図的に入れていない 真・プログラミングスクールに通うくらいならこの本を読め10選を書きま
アジャイル開発とデータベース設計 - 変化に対応するシンプルな実装のために必要なこと - Agile Journey
はじめまして。そーだい（@soudai1025）です。私は普段は技術コンサルティングや受託開発を請け負う合同会社HaveFunTechの代表として、また、予防治療の自社サービスを展開する株式会社リンケージのCTOという二足の草鞋を履き、日々、さまざまなWebサービスの開発に携わっています。 これまでの開発経験のなかで、データベース設計に関わるさまざまな問題に遭遇してきましたが、本稿ではとくに、アジャイル開発時に発生しやすい問題とその対処についてお伝えしたいと思います。開発の現場で目にしやすい実装におけるアンチパターンを示しつつ、アジャイルという指針を維持しながら、対処となるデータベース設計についてご紹介します。 会員登録のアンチパターンと処方箋 イージーな実装とシンプルな実装 Userと言う名の罠 拡張と破綻 データベースは変化に弱い 仕様変更とテーブル変更 Addで変化に追従する 正規化
JP Contents Hub
AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
はじめに 本記事ではレベルアップしたいエンジニアが読んでおくべきQiita記事を紹介します。厳選に厳選を重ねた43記事です。全ての記事を読んでおく必要はありませんが、ちょっとでも「分からないな」「興味あるな」など思ったタイトルがあれば読んでみてください。 次の4種類に分類して紹介しています。参考にしてください。 フロントエンド バックエンド インフラ・Linux周りの知識 その他 それでは、早速紹介していきます！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 フロントエンド まず最初はフロントエンドエンジニアに読んでおくべきとおすすめできるQiita記事を11個選びました！フロントエンドエンジニアとしての基礎が身に付く
1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します - Qiita
イントロ ABEJAアドベントカレンダーの4日目に一昨日飛び込みました、長期インターン生の佐藤(Twitter: @TodayInsane)です。 去年は機械学習を通して、TWICEというK-POPグループへの愛を語りました。 ABEJAには昨年4月、「本当に何も出来ないけど、休学してプログラミングとかエンジニアの経験を積みたいんです」という何とも不安な主張をするぼくを受け入れていただきました。 この1年半のエンジニア / リサーチ両インターンの過程で出会った良い本をどしどし紹介します。 ちなみにインターン開始時は プログラミング、Pythonだけならちょびっと書けます！(ABCのB問題とか機械学習ライブラリの写経) HTMLってどんな風になってるんですか？(？) サーバ...？？リクエスト...？？ JavaScript、名前は聞いたことあります 英語の論文しんどい、2時間ぐらいかけてI
Transcript SQL 株式会社 AI Shift 三宅 悠太 1. データベース 2. SQL I 3.トランザクション 4. データベース設計 5. インデックス 6. 実行計画 7. SQL II データベース データベースとは “A database is an organized collection of inter-related data that models some aspect of the real-world “ (CMU) データベースとは、実世界のある側面をモデル化した、秩序 だった、相互に関連したデータの集まり DBMS • データベース管理システム（DBMS）は、データベースを管理するソフトウェア ◦ 例：MySQL, Oracle Database, SQLite, MongoDB • DBMSの目的は、アプリケーションが簡単にデータベースにデー
近年、OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、MetaのLLaMAをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）の能力が大幅に向上し、自然言語処理において優れた結果を収めています[1][2][3]。これらのLLMは、膨大な量のテキストデータで学習されており、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、タスクに固有なデータを用いてモデルをファインチューニングすることなく、より正確で自然なテキスト生成や、複雑な質問への回答が可能となっています。 LLM-jp-eval[4]およびMT-bench-jp[5]を用いた日本語LLMの評価結果。Nejumi LLMリーダーボード Neoより取得。 大規模言語モデルは近年急速な進歩を遂げていますが、これらの進歩にもかかわらず、裏付けのない情報や矛盾した内容を生成する点においては依然として課題があります。たとえ
Modern Web Development on the JAMstack を読んでまとめた - console.lealog();
https://www.netlify.com/pdf/oreilly-modern-web-development-on-the-jamstack.pdf Netlify社が2019年に公開した本？PDFです。 せっかくJamstackの会社に入ったので、読んでおかないといけない気がして。 あとJamstackは人によって解釈が違ったりするとし、Jamstackの真髄について知っておきたいですよね？と思い。 ただこれなんと127ページもあるんですよね〜。 全編もちろん英語なので、読むのも中々に大変ですよね〜。 てなわけで、ざっくり訳してまとめまておきました。（それでも長いけど） はじめに ここ最近のWebの進化はすさまじい ブラウザもJavaScriptもパワフルになった その分ユーザーの要求も増える やることが増えると処理は遅くなる 遅いページは見向きもされないモバイル当たり前の世界だ
【レポート】インフラエンジニアは働かない～AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで～ #AWSSummit | DevelopersIO
DA事業本部の春田です。 AWS Summit Online絶賛開催中！ということで、本記事では「CUS-60: インフラエンジニアは働かない～AWSのフルマネージドサービスでメンテフリーになるまで～」の内容についてまとめていきます。 セッション情報 株式会社カプコン システム開発部 中村 一樹 氏 株式会社カプコン システム開発部 中島 淳平 氏 DL数500万を超える大型タイトル、モンスターハンターライダーズ。 メンテフリー、省コスト、最先端、をテーマにしたカプコン史上最大のインフラアーキテクチャはどの様に設計され、どう運用されているのか。コンテナって実際どうなの、Kubernetes？ECS？RDBMSを使わずしてサービスを提供することは可能？大量アクセスにより生成されるログを安全に回収するにはどうする？実際に運用してみた経験や事例を踏まえて、カプコンの考えるクラウドネイティブ時代の
はじめに 今回はエンジニア初心者から中級者が読むべき書籍を10冊厳選して紹介します。 1年目の自分に読んでもらいたい書籍としてまとめました。 リーダブルコード エンジニアの必読書 他の人が理解しやすいコードの書き方が学べる 我流からの脱却 豊富なコードが掲載されているので実践しやすい 「美しいコードを見ると感動する。優れたコードは見た瞬間に何をしているかが伝わってくる。そういうコードは使うのが楽しいし、 自分のコードもそうあるべきだと思わせてくれる。本書の目的は、君のコードを良くすることだ」(本書「はじめに」より)。 コードは理解しやすくなければならない。本書はこの原則を日々のコーディングの様々な場面に当てはめる方法を紹介します。 名前の付け方、コメントの書き方など表面上の改善について。コードを動かすための制御フロー、論理式、変数などループとロジックについて。 またコードを再構成するための
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
なぜシェルスクリプトはPOSIX準拠でも環境依存が激しいのか？ 〜POSIXの問題点とその解決策の案〜 - Qiita
なぜシェルスクリプトはPOSIX準拠でも環境依存が激しいのか？ 〜POSIXの問題点とその解決策の案〜ShellScriptBashshellPOSIX まえがき この記事は「シェルスクリプトで高い移植性と生産性を両立させるシリーズ」の第一弾です。移植性と生産性を両立させるための前提知識として POSIX コマンドの問題点について解説します。第二弾では高い移植性と互換性を実現させるための考え方、そして第三弾、第四弾ではそれを実現するシェルスクリプトの具体的な実装テクニックを紹介します。第五弾では現実的な問題と回避方法について解説する予定ですがまだ具体的な内容は決まっていません。第五弾はその前に「シェルスクリプト入門（仮）」の記事を書こうと思ってるので少し遅くなると思います。もし興味がある方は記事をストックしていると更新時に通知されると思います。 2021-07-11 追記 記事が長くなった
TLで良書だというのをチラホラと見かけていたのだけれど、結構古い本なので迷っていたのだが、今でも通用しそうな内容っぽいので買って読んでみた。 TLで見かけてた、楽々ERDレッスンを手にいれたので読んでいく。 pic.twitter.com/f7WEl6mHft— パトラッシュ@エキスパート職 (@patorash) 2021年2月1日 感想から書くと、これもまた「UNIXという考え方」と同じで、もっと若いうちに読みたい本だった…😇 この本の内容を知っていれば、データベース設計で悩むことも相当減っていたと思うし、プログラムで苦しむことも減っていたと思う。つまり、この本は「買い」です。かなりお薦めできる。もう読んでいる途中から社内のTeamsでは良書だと言いまくった。めちゃめちゃプッシュしたからか、後輩の何人かも買ってくれたみたいだった😋 ちなみに「UNIXという考え方」の感想はこちら。
2019年5月22日、『神姫PROJECT』などソーシャルゲームの企画・開発を手がける株式会社テクロスが主催するイベント「TECH x GAME COLLEGE」が開催されました。第20回となる今回のテーマは「正しいゲーミング Web サーバーの作り方」。株式会社gumi、CTOの幾田雅仁氏が、自身の経験をもとにさまざまな事例について解説します。後半パートとなる今回は、ゲーム本体のデータストア設計のコツや、言語・サービスなどの技術選定における考え方について語りました。講演資料はこちら ゲーム本体のデータストア設計のコツ 幾田雅仁氏（以下、幾田）：続いて「RDBMS＋NoSQL」です。 先ほどと同じ流れですが、ゲーム本体のデータストアの設計のコツを1つ挙げると「共有データの整合性を担保する」ことです。 ゲームの本体以外のマイクロサービスって、裏側はNoSQLがメインデータでぜんぜんOKなんで
GWに技術書イッキ読み！Kindleセールで5/10まで半額の本を分野別に総まとめ - 仮想サーファーの日常
Amazonで、Kindle本が最大50％OFFになるゴールデンウィーク限定キャンペーンが開催されています。 期間は、2020年5月10日（日）まで。 50%OFFは、自分の観測範囲では前回の開催が2019年12月末だったので、4ヶ月ぶりの50%OFFセール。 これだけ多くの種類の技術書が50％OFFになる機会は多くないので、この機会にほしい本がないかチェックしておきたいですね。 【Kindle技術書50%OFFセール（5/10まで）】を見てみる この記事では、ゴールデンウィークに一気に技術書を読んで技術力を伸ばしたい方向けに、学びたい分野別にKIndleセール本をまとめました。 プログラミング言語を学ぶ HTML/CSSに入門したい HTML5/CSS3モダンコーディング フロントエンドエンジニアが教える3つの本格レイアウト スタンダード・グリッド・シングルページレイアウトの作り方 吉田
Software Design (ソフトウェアデザイン) 2022年06月号の「後悔しないAWSデータベースの選び方 RDSとDynamoDB，使い分けのポイントを徹底解説」について - Qiita
Software Design (ソフトウェアデザイン) 2022年06月号の「後悔しないAWSデータベースの選び方 RDSとDynamoDB，使い分けのポイントを徹底解説」について AWSRDSnosqlDynamoDBAurora 初めに TwitterのDB界隈で少し話題になっていた特集の記事について、個人的に気になった指摘事項の一覧です。 記事自体は限られた紙面数で簡潔に読みやすくまとまっており、特にAurora/RDSについては要注意なポイントについてもまとめられていてわかりやすいものでした。 しかしながら、私知識と経験の範囲内での判断で、説明不足や技術的に誤解を招く表現等が見られたのでまとめてみます。 ※執筆者は普段の業務も忙しい中で限られた時間、紙面数で対象読者に向けて記事をまとめるので必死でしたでしょうし、どんな人でもどうしても経験や知識の範囲は限られてしまうことから、誰も
Amazon Elasticsearch ServiceをつかったRDSのスロークエリの集計と監視 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、SREの菅原です。 クックパッドの多くのシステムは AWS 上で稼動しており、そのWebサービスの多くはデータベースにAmazon RDSを使っています。 WebサービスがDBを使う場合、ボトルネックになりやすいDBのパフォーマンスを落とさないためにスロークエリの監視はとても重要です。そこで、Amazon Elasticsearch Serviceを使ったスロークエリの集計・監視システムを構築したので、それについて紹介したいと思います。 ※今のところMySQLエンジンのみを対象としています システム構成 システムの構成は以下のようになります。 また、社内のシステムと完全に同じ訳ではありませんが、同様の構成のSAMプロジェクト（Elasticsearch Serviceに保存するまでの部分）をGitHubで公開しています。 https://github.com/winebarre
本文は長いけどわかりやすい（はず）AWSコスト削減の要 -RIとSPパーフェクトマスター 2020- | DevelopersIO
「この記事をブクマしておけばリザーブドインスタンス（RI） と SP に関する疑問は全部解決するZE!」みたいな記事を書いてほしい」というリクエストがあったわけではないですが、書いてみたくなったので書きました。 こんにちは、札幌在住 AWS 事業本部 オペレーション部（通称オペ部）の池田です。 先日、Savings Plans（SP）に関するよくあるお問い合わせをご紹介する動画を作成、公開したというブログ記事を書きましたところ、読まなきゃ損($∀$)リザーブドインスタンスのススメ -2019春-のような「この記事をブクマしておけばリザーブドインスタンス（RI） と SP に関する疑問は全部解決するZE!」みたいな記事を書いてほしい」というリクエストがあったわけではないですが、書いてみたくなったので書きました。 ブラウザのスクロールバーでなんとなくお察しいただけるとは思いますが、かなりのボリ
2月27日、東洋経済オンラインにて新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のデータを一覧できる特設ページ「新型コロナウイルス 国内感染の状況」を公開しました。 ありがたいことに「わかりやすい」「毎日見ている」という反応を多数の方からいただいています。2年ほど前から東洋経済オンラインでデータビジュアライゼーション（データ可視化）作品を発表していますが、今回はちょっと驚くほどの反響がありました。 日々のデータ更新、改修やデータ追加などの要望対応、問い合わせや取材依頼など、いまだに落ち着いたとは言えない状況ですが、合間合間に書きためた技術やデザインの趣旨を忘れないうちに記録しておきます。制作メモのようなものとお考えください。 最もストレートな読者対象は「マスに向けてデータビジュアライゼーション作品を公開している個人」となりますが、あまり該当者は多くないと思いますので、たとえば社内向けのダッシ
Elasticsearchは、Apache Luceneをベースに開発された全文検索エンジンです。このページでは、Elasticsearchの特徴、Elasticsearchと周辺ツール、Elasticsearchに対するデージーネットの取り組みを紹介します。 Elasticsearchとは Elasticsearchとは、ビッグデータに対応した全文検索エンジンで、オランダのElastic社が開発を行っています。Apache Luceneを基盤として開発されていて、オープンソースソフトウェアとして2010年に初めてのバージョンがリリースされました。RDBではSQLを使用してデータを検索しますがElasticsearchはRESTfulインターフェースを用いてデータを検索します。Elasticsearchは、検索速度や分析柔軟性に優れており、わかりやすく検索機能を利用でき、データ蓄積や分析環
ディメンショナルモデリングに入門しよう！Snowflakeとdbt Cloudで「Building a Kimball dimensional model with dbt」をやってみた | DevelopersIO
ディメンショナルモデリングに入門しよう！Snowflakeとdbt Cloudで「Building a Kimball dimensional model with dbt」をやってみた さがらです。 ここ２年ほどの間にdbtが日本でも急速に拡大し、様々な情報が日本語の記事でも見かけられるようになってきました。 dbtを採用してある程度活用を進めていくと、「より効率よくガバナンスを持ってデータを管理するにはどうすればいいんだろうか」といったデータの管理方法に悩む場面が出てくると思います。 そんなときに色々調べていくと、データを効率よく管理する手法として「データモデリング」が必要だとわかり、ディメンショナルモデリングやData Vaultなどの手法に行き着くのではないでしょうか。 そしてこれらのデータモデリングの手法の内、ディメンショナルモデリングについてdbtを用いて実践された記事がありま
この投稿はちゅらデータアドベントカレンダー2023の4日目の記事です。 導入 RDBを使ってデータベースを構築するときは、必ずデータモデリングを行う必要があります。RDBのRは リレーション リレーショナルのRなので、テーブル同士の リレーション リレーションシップ（関連）を適切に作成することが重要です。しかし、この「適切」というのは、具体的にどういうことなのでしょうか？ この記事では一つの提案として、テーブルをいくつかの種類に分けて、種類ごとの関連の条件をつけることで、システマチックに適切と思われる関連を作る方法を、披露したいと思います。 あまりよく考えていないモデリングの例 あるユーザーが、ECサイトで商品を購入して、入金されたら出荷するという、よくある構造のモデリングを行ってみます。この説明から単語を抜き出して、以下のようなテーブルが必要でないかと検討してみます。 少し単純ですが、良
はじめに 今回は「エンジニア1年生の自分に読んでもらいたい書籍」を紹介します。 自分は2021年4月に新卒でweb系エンジニアに就職し、2022年で2年目になります。 1年前の自分のスキル感としては、 HTMLとCSSで静的コーディングができる jQueryで動きをつけたwebサイトを作れる ReactとTypeScriptのチュートリアルレベル PHPで簡易ブログを作れる これくらいのスキルセットでした。(入社前にインターンや独学で勉強してたレベル) そんな1年前の自分へ「エンジニアとしてこの書籍は読んでおいてほしい」というものを紹介します。 1年前の自分の実体験も入れつつ、「何故その書籍を読んでもらいたい」のかも加えて解説します。 この記事の対象者 エンジニアになるために勉強をしている人 エンジニア1年生 技術書をそこまで読んでこなかった人 エンジニア全般 リーダブルコード まずはじめ
Laravel + Vue.jsでGoogleカレンダーのクローンを作ろう！！【Laravel8対応】API作成編①｜Yuu's Memo
皆さんこんにちは！！ Laravel8とVue.jsを使用して「スケジュール管理アプリ」を作成するチュートリアルの第２回目は、LaravelでAPI機能を実装していきます。 前回の記事（準備編）をまだご覧になっていない方は、お先にご覧ください。 https://www.yuu-progra.com/2021/09/12/laravel-vue-cal/ それでは早速始めていきましょう！ データベースの設計・マイグレーション 今回、作成するアプリケーションは、最低３つのテーブルが必要になります。 作成するテーブルの簡単な説明図を載せるので、これに基づいて説明します。 今回作成するスケジュール管理アプリは、ユーザーとカレンダーとイベントの３つがを管理することになるので、これら３つを管理するテーブルが必要になります。 また、データの関連性を次の様に関連付けして管理する必要があります。 ユーザーは
本記事について Lokiについてまったく知識のない状態の人にとって、1からキャッチアップしていくのは とても大変なことです。 特にLokiはマイクロサービスで構成されているため、何を知るべきなのかの全体像が見えにくいと思っています。 そのため、Lokiをまったく知らない状態から実際に運用検証を開始するために必要なインプットを体系的にまとめました。 具体的には下記の項目で整理します。 Lokiの機能 Lokiを構成するアーキテクチャ Lokiを構成するプロセス Lokiのモニタリング Lokiでのログのリテンション管理 Lokiのデプロイ Lokiでのデータキャッシュ Lokiのベストプラクティス ※前提として、Prometheusについての基本的な知識があれば本記事についてもすぐに理解できるかと思います。 1. Lokiの機能 Grafana Lokiとは？ Lokiは3大監視項目である、
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ヤフーでエンジニアをしている大石純平です。 ソフトバンクイノベンチャー という新規事業提案制度を利用して事業化を目指して新規事業を1年半ほどやっていたのですが、残念ながらクローズすることになりました。その経験を後続の方に共有し、失敗した気持ちを供養するために筆を取っています。 以前私が書いたこちらの記事 ヤフーで働きながら新規事業に挑戦している話 - Yahoo! JAPAN Tech Blog の後日譚です。 今回の記事では「新規事業で扱った技術のこと」、「なぜうまくいかなかったのか」についてお話しします。 ソフトバンクイノベンチャーについて ソフトバンクグループ社員なら誰でも新規事業を提案できます。アイデアの実現に
ノンデスクワーカー向けのSaaSを手がけるカミナシの取締役CTOである原トリ氏が語ったのは「カミナシの技術的負債」について。返済するにあたって、どんな試行錯誤をしてきたのかを時系列に沿って話しました。 カミナシにおける技術的負債の事例を紹介 西村賢氏（以下、西村）：みなさんこんにちは。今日のテーマは技術的負債ですが、抽象的な一般的な話というよりは、1つの事例として聞ければなというところがあって。 技術的負債がどう溜まるかって、経路依存というか、どういうチームでスタートするかとか、例えばめちゃくちゃテクノロジーに強いエンジニアが始めた会社と、ビジネス系のファウンダーが始めて最初は外注していましたという会社だと、（後半の会社は）いかにも技術的負債が溜まりそうですが、そういう意味ではいろいろ違うところがあると思います。 今回のケースは、勢いがあって、マーケット的にはプルがあるようなところでプロダ
【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第4/5 章 予測モデルの作成~ - LabCode
AI創薬とは？ AI創薬は、人工知能（AI）技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積極的に研究、導入が進められています。また、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、ディープラーニングなどの技術が組み合わされ、薬物開発のプロセスを革新しています。さらに、AI創薬は個人化医療の推進にも寄与し、患者にとって最適な治療法を提供する可能性を秘めています。 今回はAI創薬の中でも、in silico screeeni
ディメンショナル・モデリング
VOYAGE GROUP Techlog Advent Calendar 2020 13日目 ディメンショナル・モデリングとは ディメンショナル・モデリング Wikipediaには以下のような説明がある。 Dimensional Modeling (DM) is a data structure technique optimized for data storage in a Data warehouse. データウェアハウスにデータを格納するために、最適化されたデータ構造の手法。 背景 情報システムは2つの大きなカテゴリに分類される。1つはビジネスプロセスの実行支援する業務システム、もう1つはビジネスプロセスを分析支援する分析システム。それぞれ根本的に異なる目的があるため、異なる原則に基づき設計が進化してきた。 業務システムの目的は、ビジネスプロセスで発生した重要な事実や行動を記録する
DDD Community JPのほうでCQRS/Event Sourcingについて少し盛り上がったので、どういう議論をしたかまとめるのと同時に補足も追加しました。ちなみに、Event Sourcingが主題ですが、CQRSも前提として関係します。その想定で読んでいただければと。 発端はこのツイート。 これはEvent Sourcingじゃないと無理ですね。状態に基づく限り、ストリーム処理は難しいです https://t.co/prB16GJC5q— かとじゅん (@j5ik2o) 2020年9月14日 僕が引用したツイートは松岡さんの質問箱に対するリアクションです。その質問箱に寄せられた質問は以下。 ストリームを開いてから閉じるまでのデータが変化する毎にUIで表示したい場合、DDDではどのように設計したら良いでしょうか？ DDDのリポジトリは1つのリクエストに対して1つのリクエストを返
ROUTE06エンジニア対談 - Ruby on Railsエンジニア星野は「naming」にこだわる - ROUTE06 Tech Blog
こんにちは。ROUTE06 Tech Blogの編集チームです。 ROUTE06のエンジニアによる対談を、連載でお届けします。 第2回は、CTOの重岡 正さんと星野 剛志（ほしの つよし）さんです。 現在、Ruby on Railsエンジニアとしてエンタープライズ向けAPIプラットフォーム「Plain」のAPI開発に関わる星野さん。実は、Rubyに出会ったことをきっかけに、営業職からエンジニアへ転向するというキャリアを歩んできました。 星野さんに、Rubyの好きなところや日々の開発で大切にしているコミュニケーション、そして「naming」へのこだわりについて聞きました。 プロフィール 星野 剛志 HOSHINO Tsuyoshi 1982年生まれ。東京都出身。 営業企画職として働きながら、独学でRubyを学び、2014年にエンジニアとして株式会社フィードフォースへ入社。その後、株式会社スマ
【機械学習】機械学習を用いたin silico screening【AI創薬】~第3/5 章 機械学習データの整形~ - LabCode
AI創薬とは？ AI創薬は、人工知能（AI）技術を利用して新しい薬物を発見、開発するプロセスです。AIは大量のデータを高速に処理し、薬物の候補を予測したり、薬物相互作用を評価したりします。また、AIは薬物の効果や安全性をシミュレートすることも可能で、臨床試験の前の段階でリスクを評価することができます。これにより、薬物開発のコストと時間を大幅に削減することが期待されています。AI創薬は、薬物開発の新しいパラダイムとして注目を集め、製薬企業や研究機関で積極的に研究、導入が進められています。また、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、機械学習、ディープラーニングなどの技術が組み合わされ、薬物開発のプロセスを革新しています。さらに、AI創薬は個人化医療の推進にも寄与し、患者にとって最適な治療法を提供する可能性を秘めています。 今回はAI創薬の中でも、in silico screeeni
はじめに 今回は「エンジニア1年生の自分に読んでもらいたい書籍」を紹介します。 自分は2021年4月に新卒でweb系エンジニアに就職し、2022年で2年目になります。 1年前の自分のスキル感としては、 HTMLとCSSで静的コーディングができる jQueryで動きをつけたwebサイトを作れる ReactとTypeScriptのチュートリアルレベル PHPで簡易ブログを作れる これくらいのスキルセットでした。(入社前にインターンや独学で勉強してたレベル) そんな1年前の自分へ「エンジニアとしてこの書籍は読んでおいてほしい」というものを紹介します。 1年前の自分の実体験も入れつつ、「何故その書籍を読んでもらいたい」のかも加えて解説します。 この記事の対象者 エンジニアになるために勉強をしている人 エンジニア1年生 技術書をそこまで読んでこなかった人 エンジニア全般 リーダブルコード まずはじめ
[翻訳]AI生成コンテンツの総合調査：GANからChatGPTまでのGenerative AIの歴史｜株式会社ガラパゴス
原文の総文字数15万字超え！生成AI研究の歴史をまとめた論文をChatGPTを使って翻訳しました。ところどころ日本語がおかしいところもありますが、15万もの文字翻訳するのめんどくさい！という方、参考程度にご覧ください。ポイントだけ読み進めるとサクッと把握できます。 こちらの翻訳です 本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。 脚注、参考文献、Appendixなどは本文をご覧ください。 概要【POINT1】ChatGPTはAIGCのカテゴリに属し、効率的で高品質なコンテンツ作成をします。 【POINT2】大規模モデルの利用で、意図抽出や生成結果が向上し、現実に近いコンテンツが生まれます。 【POINT3】この調査では、生成モデルの進歩や未解決の問題・将来の課題について解説しています。 最近、ChatGPT は、DALL-E-2 [1]や
![[翻訳]AI生成コンテンツの総合調査：GANからChatGPTまでのGenerative AIの歴史｜株式会社ガラパゴス](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/42e972c45efb6ae68a15f6d7f0f7500c7abf73dd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F102831564%2Frectangle_large_type_2_9569f338254fe055a87e1118321f258a.jpeg%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
DynamoDBをいじり始めてかれこれ一年くらい。見よう見まねで騙し騙しやってきたが、色々と痛い目を見てわかってきたこともある。転んで生傷つくりながら、テーブル設計をする際に考えるようになったことを、備忘録的に記述していく。 オートスケールの話はしない（わからない）。インフラ専門部隊がいないなら、オンデマンドがいいよ。人的コストより多分安いよ。 ドキュメント なにはともあれ、公式のドキュメントについて存在を知っておく→「DynamoDB のベストプラクティス - Amazon DynamoDB」 こんな記事を読んでいる時間があるなら、公式のドキュメントを読むべきだ。でも多分読めない。自分も今でも読めていない。ここに書かれているのは本当に日本語だろうか、と真剣に思う。まぁ教科書なんていうのはだいたい、わかってから読むとわかるもんである。 それでも通して読むことでなんとなく親しみがわくのが人間
AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)の学習方法とマシンラーニング・ディープラーニングの基礎知識が学べる学習リソースの紹介 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」とは 「AWS 認定
ウェブサイトの寿命は案外短いもので、記事に挿入したリンク先のサイトが全然別のサイトになっていたり、リンクが切れていたりするという連絡を読者の方からよく頂きます。リンク先が無害なサイトであれば良いのですが、フィッシングサイトやマルウェアサイトになってしまっていると大変危険だということで、URLから危険なサイトを判定してくれるGoogleのAPI「Web Risk」を利用して定期的にサイト全体のリンクをチェックする仕組みを作成しました。 Web Risk | Google Cloud https://cloud.google.com/web-risk Web Riskには記事作成時点で「Lookup API」と「Update API」の2つのAPIが存在しています。Lookup APIの方はURLを流し込めば直接安全か危険かを判定してくれるというわかりやすいAPIな一方、Update AP
こんにちは、フォルシアのエンジニアの西海です。 エンジニアの皆さんは日々様々な技術ブログを読んで勉強をされているかと思います。 今年の私はAI画像認識関連の記事を読み、アイディアを開発で活用したほか、記事のレベルが高いなと普段から感心しているヤフーさんやメルカリさんの技術ブログを中心に読んできました。 ところで、2023年も終わりが近づき、ふと「今年公開された記事の中で、見落としている良記事がまだあるのではないか」と考えました。 そこで、「下記のような基準でエンジニアからの反響が大きかった記事を探すと、まだ読んでなかった良記事に出会えるのではないか？」と考え、実際に探して50記事程読んでみました。 先日発表された「開発体験が良い」イメージのある企業ランキング上位30社に入っている企業のうち、社員数800名未満のベンチャー・中小企業を対象とする。 「はてなブックマーク数＋掲載元媒体のいいね・
Firestoreとは Google社が提供するNoSQL型のデータベースです。 特徴として、リアルタイムのデータを受信できる、つまりDB側のデータが変更されるとすぐに、クライアント側に反映される仕組みを提供しています。 FirestoreはNoSQLの1つ NoSQLとはざっくり言えば、RDB以外のデータベース製品です。FirestoreもNoSQLの1つです。Firestoreのデータ構造は、個人的な印象でいえば階層化されているKVSです。 KVSとは KVS(Key-Value Store)とは、JavaでいうMap、Pythonでいう辞書、PHPでいう連想配列にあたるデータ構造です。キーとそれに紐づけられたデータを管理します。 KVSは一般的に逆引きに弱いです。逆引きとは、条件を満たすデータを取得することです。例えば、ユーザIDがキーで名前と電話番号が関連付けられたデータのとき、名
(2022年6月追記) 2022年6月現在、この記事にあるアプリよりも、ほぼ同じコンセプトのReact+NextJS製webサービス「みんなで作業場」に滞在していることが多いです。 是非お越しください！ アプリ 先日、個人開発アプリをリリースしました！やったね！！！ 審査も通りまして、現在App StoreとPlay Storeで配信されております。 App Store Play Store せっかくなので、利用した技術のメリットと注意点をまとめておこうと思います。 作ったアプリ これです。 広報用ページも作ってみたのでリンクを貼っておきます。 広報用ページはスマホで見る用にレイアウトしてます。 監視し合う会 〜お互いサボらないようにみんなで作業しよう〜 英語名: Procrastinators Watch Mutually 解決したい課題 やらなきゃいけないことがあるのに、なかなか取り組
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