こんにちは、@yoheiMuneです。 G's ACADEMY TOKYOさんでいくつか講義を担当させていただいているのですが、新しくデータベース設計の講義を行ったので、そのスライドを公開したいと思います。 講義内容 この講義は、初めてプログラミングを学んだ方向けで、卒業制作で作るアプリケーションのデータベース設計ができるようになることを目標にしています。特に論理設計を扱い、アプリケーションで扱うデータ構造を読み解いて理解できるようになります。 論理設計では以下の項目を扱います。 データの理解 エンティティの定義 リレーションシップの定義 データ項目の定義 列の定義 少しでも参考になればと思い、もし気になった方はチラッと見てみて頂けたら嬉しいです。 編集後記 データベース設計についていざ講義を作ろうとするとなかなかアイデアがまとまりませんでした。いつもやっていることをいざ明文化しようとする

【２月24日　カーリング女子3位決定戦　日本対イギリス】 イギリスが有利な後攻で始まった試合は、両チームとも一歩も譲らず、第8エンドまで後攻が1点を取り合う形で進んだ。第９エンド、LS北見の日本はイギリスのミスから1点スチールに成功。そして、第10エンド。イギリスが勝ちを狙って2点を取りにいくラストショットが失敗しLS北見が1点をスチール、５−３で勝利し、カーリングで初めて日本がオリンピックメダルを獲得した。 ゲームが動き出した第8エンドから第10エンドのラストショットを中心に、山本研究室のカーリング戦略AI「じりつくん」が分析した。 残り3エンドで1点差負けの状況で、「じりつくん」はLS北見の勝率を４４%と見積もりました。序盤から中盤のように1点ずつを取り合う形で進むと同点で最終エンドを終え、LS北見が不利な先攻でエクストラエンドを戦わなくてはならず、仮に第8エンドでLS北見が得点しても

はじめに うちには幼稚園に通う子供がいます。「バス来ちゃうよ、ご飯急いで！」「遅れちゃうよ、早くトイレに行ってきて！」そんなやり取りが繰り返される毎日。少しだけ険悪なムードになることもあって、はぁ、なんだか朝から嫌だなぁ...。 と、Google Homeで任意の言葉を読み上げることができると知った妻より「これ、使えないの？」との発言。人に指摘されるのを嫌うのは、幼稚園児だって同じはず。ナイスアイデア！ やりたいこと 妻から指定された要件は以下でした。 指定時刻に、指定した文章を読み上げて。 各曜日ごとに読み上げる文章は変更したいな。 読み上げ以外にも、指定時刻に特定の処理を実行できるようにしておいて。 お、おっけー...。 どうやったか 処理フロー 処理フローは、Googleスプレッドシート→Firebase→ラズパイ→Google Homeとしました。 それぞれの連携では（1）Goog

なぜ、SQLは重たくなるのか？──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか？ そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人（まつうら・はやと／@dblmkt）さんに8つ

私は以前の仕事で Docker を使っており、今の会社（eralabs.io）でも顧客のために使っています。そして、これまでの経験により得た Docker の知識を皆さんにシェアしたいと思い、Painless Docker Course を始めました。 私は Docker、コンテナ、オーケストレーション、分散システムが好きです。そして、Painless Docker の多くの読者がその内容に満足していることは嬉しいことでした。 Painless Docker はただの本ではなくコースとなりました。詳しくは、ウェブサイトをご覧ください。 ここで紹介しているのは、 Painless Docker Course の中身の一部です。Git repo でも公開していますので、ぜひご覧ください。 このチートシートは、Painless Docker Course にあるものの一部です。 GitHub の

GitHubで公開されているフロントエンドチェックリストというドキュメントが、網羅されている内容が幅広く便利そうだったので、日本語に翻訳しました。 日本語版は、以下のGitHubリポジトリにあります。GitHub側と自動的に連携するようにしておりますので、誤訳や誤りなどがあれば GitHub のプルリクエストまたは Issue で報告していただけると幸いです。 https://github.com/miya0001/Front-End-Checklist 日本語版への貢献方法 最終更新日時: 2017-11-19 03:50:47+09:00 (未翻訳) Front-End Checklist The Front-End Checklist is an exhaustive list of all elements you need to have / to test before lau

2. 徳丸浩の自己紹介 • 経歴 – 1985年 京セラ株式会社入社 – 1995年 京セラコミュニケーションシステム株式会社(KCCS)に出向・転籍 – 2008年 KCCS退職、HASHコンサルティング株式会社設立 • 経験したこと – 京セラ入社当時はCAD、計算幾何学、数値シミュレーションなどを担当 – その後、企業向けパッケージソフトの企画・開発・事業化を担当 – 1999年から、携帯電話向けインフラ、プラットフォームの企画・開発を担当 Webアプリケーションのセキュリティ問題に直面、研究、社内展開、寄稿などを開始 – 2004年にKCCS社内ベンチャーとしてWebアプリケーションセキュリティ事業を立ち上げ • 現在 – HASHコンサルティング株式会社 代表 http://www.hash-c.co.jp/ – 独立行政法人情報処理推進機構 非常勤研究員 http://www.

GitHub上の実際のコミットメッセージやIssueのやりとりをみて、チートシート作りました。 共通的なこと コミットメッセージやIssueのタイトルは、主語省略し、1文で書き行末ピリオドは付けない 動詞は現在形・過去形のどちらも同じくらいの頻度で見られるが、どちらかに揃える。 コミットメッセージを書く Japanese English

Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが

db analytics showcase Sapporo 2017 発表資料 http://www.db-tech-showcase.com/dbts/analyticsRead less

現在の日本の生涯未婚率によると、男性の4人に1人、女性の7人に1人は50歳まで一度も結婚したことがなく、そうした人たちの割合は今後も増えていくそうです（出典: ハフィントンポスト）。原因は様々あるようですが、やはり「適当な相手にめぐり合わない」という理由は上位に来るようです。 ですが、適当な相手とは、一体全体どういう相手なのでしょうか？ 年収、容姿、性格、家、などなど人によって様々相手に求める条件があるものですが、「人の出会いは一期一会」ともいうように、いい相手とめぐり合えたとしても「もしかしたら今後もっといい人と会えるかも……」などとうじうじしているうちに、機会を逃すことも多いかもしれません（涙 この問題は、結婚相手を探しているA君がいるとすると、 A君は、これから結婚相手の候補となるN人と女性と出会う 候補となる相手は、１人ずつ次々に現れる 候補となる相手は、それぞれ違うスコアを持つ

はじめに 脆弱性対応のためのアップデート作業というものは頻繁に発生するものですが、本番運用しているシステムではサービスへの影響を最小限にしたいものです。 アップデートした後、出来ることなら必要なプロセスだけリスタートさせることで済ませたいのですが、どのプロセスをリスタートすれば良いのか、そもそもOS再起動しないと反映されないものなのか、判断が付かない場合が少なくありません。 そのような場合のため、再起動が必要なプロセスを見つけたり、OS再起動が必要かどうかアドバイスしてくれるコマンドがあります。 Redhat系 「yum-utils」パッケージに入っている「needs-restarting」コマンドを使います。 # needs-restarting -h Usage: needs-restarting: Report a list of process ids of programs th

この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書

（2017年6月時点において）ここしばらくでのブロックチェーン技術の盛り上がりには圧倒される一方で、いざ、その技術的な実装内容について調べると共に、期待と現実との間での若干のギャップにとまどうところもあります。この記事ではそうした（個人的な）とまどいの内容を、「ブロックチェーン技術の有望性」という命題を軸とする形で、簡単な解説を交えつつ共有させていただきます。 （本記事の筆者と同じく）「熱狂の只中にあるブロックチェーン技術に飛びついて良いものか？」と自問されている各位にとっての参考としていただければ幸いです。 本記事のまとめ ブロックチェーン技術の一義的な効用はビジネスネットワークへの参加者の「信用」を補完することである。そのため、既に十分な「信用」を獲得している主体によるブロックチェーン技術活用の余地には疑問符が付く。 ブロックチェーン技術の活用余地を拡大するにあたっては、ブロックチェー

20. DBに特化した運⽤, 設計, ショット作業 DBレイヤーのグランドデザイン バックアップの記録, 保管- シャーディング- mikasafabric for MySQL + MySQL Router- 必要リソースの⾒積もり- MySQL, Percona Server, MariaDB, Mroonga, Spider, PXC, ..- バージョンアップ戦略の策定- 監視設計 Seconds̲Behind̲Master, Max̲connections, Show̲processlist, .. - PMP for Cacti- テーブルサイズ, 権限変更検知, パラメーター変更検知, ロック競合, ..- 19/105 21. DBに特化した運⽤, 設計, ショット作業 フツーの ALTER TABLE でないオンラインスキーマ変更 pt-osc- SET SESSION s

Excel中級者の定義は、VLOOKUPを使えることである。 この力を手にした時、人は神を追放する。 Excel中級者 「Excelが使える」とはどの程度のことを指すのか。企業の募集などで「Excelが使える人」と言う場合、それはExcelの達人を求めているわけではない。かと言って使える関数がSUMとAVERAGE程度の、初心者を指すわけでもない。ここで必要とされるのは「Excel中級者」である。 求められているのが「Excel中級者」ならば話は早い。VLOOKUPが使えればそれでいいのだから。 この定義について、今では異論のある人はほとんどいない。しかし、なぜVLOOKUPが使えたら中級者*1と言えるのか分かっている人は少ない。だからこの記事でそれを解説したいと思う。 VLOOKUPとは 表や範囲から行ごとに数値や文字列などを検索するには、検索/行列関数の 1 つ、VLOOKUP を使用

κeenです。最近同期/非同期、ブロッキング/ノンブロッキング、直接形式/継続渡し形式あたりが混乱してきたので個人的に整理します。 あくまで私個人の理解を纏めただけなので誤謬などに注意して下さい。 追記: @tanaka_akrさんから指摘されたのですが、用語の説明が間違っていそうだったので書き直しました。 diffはこちら 非同期とノンブロッキングはよく混同されます。また、非同期処理の記述形式として直接形式や継続渡し形式などがあります。 私自身違う言葉だなとは思いつつも混同したり違いを忘れたりしています。 非同期もノンブロッキングもナイーブなIOに比べると速い方式だな程度の理解でいてそんなに困らないと思ってますし混同や誤用に目くじらを立てるつもりもありません。 しかしながら3者を区別しないと意味を成さない文脈で3者を混同している技術を何度か見掛けたので（自分の中で）整理しようと思ったのが

Kotlin が Android の公式言語になることが Goole I/O 2017 で発表されました。 Java プログラマが Kotlin を始めることがこれから多くなると思うので、 Kotlin をスムーズに始められるように次の 3 点についてまとめます。 Javaとほぼ同じところ 新しい考え方が必要でつまづきがちなところ Kotlinならではの便利なこと すべてを一つの投稿にすると長くなるので連載形式とし、本投稿では最初の「Javaと同じところ」について説明します。 Kotlinって何？ 本題の前に、 Kotlin について簡単に説明します。 まずは↓の Android のコードを見て下さい。これは Android Studio が生成するテンプレートの Kotlin 版です。 Android アプリ開発者であれば、初見でも概ね何をしているのかわかると思います。 class Ma

※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ

星野源さんがニッポン放送『星野源のオールナイトニッポン』の中で、NHKで放送されて大反響だった自身の音楽番組『おげんさんといっしょ』についてトーク。生放送の裏話などを披露していました。 星野源の初冠音楽番組『おげんさんといっしょ』が、5/4（木）夜10:50?NHK総合で生放送決定！星野源扮する“おげんさん”と家族達が「ゆるい音楽」と「だらだらトーク」を生でお届けします！ #おげんさん https://t.co/0Gnc9BGyfy pic.twitter.com/ChFzhAIh1x — 星野源 official (@gen_senden) 2017年4月23日 （星野源）こんばんわ～、おげんさんよ～。もう、おげんさんの反響がものすごいです。本当にみなさん、ありがとうございます。見ていただいた方。で、見れなかった方で録画していた方はぜひ見ていただきたいと思います。私、星野源のはじめての、