Qiita上での人気なスライド資料を分析

Qiitaで人気なスライド資料を分析 2023年2月24日）hero

目次 1. 2. 3. 4. 5. 背景 対象者 分析方法 分析結果 まとめ

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背景 上司「エンジニアは日々の勉強が大事」 自分「なるほど！（情報が整理されたスライド資料で効率よく勉強した い）」 悩み① ～以下の悩み発生～ 日々勉強をしたい！ どのスライド資料を活用 するべき？ 悩み➁ エンジニアがよく閲覧して いるスライド資料は？

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対象者 ITエンジニア(特にスライド資料で勉強したい方)

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分析方法 ①Qiitaの記事取得 ➁スライドの抽出 ➂スライドの集計 Python プログラム PostgreSQL PostgreSQL QiitaのAPI 保存 PostgreSQL 取得 Python プログラム 取得 Python プログラム 保存 PostgreSQL 結果出力

①Qiitaの記事取得 ①Qiitaの記事取得 Python プログラム QiitaのAPI 保存 PostgreSQL 【プログラムの処理の流れ】 1. PythonからQiita APIを実行し記事取得[1] 2. 取得した記事をPythonでPostgreSQLに登録[2] [1]：以下の記事を参照（2021/3/28から2022/3/28までにQiitaに投稿された記事を取得） ・https://qiita.com/api/v2/docs ・http://kakedashi-xx.com:25214/index.php/2021/04/11/post-2219/ [2]：以下の記事を参照 http://kakedashi-xx.com:25214/index.php/2020/12/12/post-1544/

• https://qiita.com/api/v2/docs

➁スライド資料の抽出 ➁スライドの抽出 PostgreSQL 取得 Python プログラム 保存 PostgreSQL 【プログラムの処理の流れ】 1. PythonでPostgreSQLに保存したデータを取得[1] 2. Python内でデータからスライド資料を抽出[2] 3. 抽出したチャンネル名をPostgreSQLに保存[1] [1]：以下の記事を参照 http://kakedashi-xx.com:25214/index.php/2020/12/12/post-1544/ [2]：以下のURLを抽出 ・https://speakerdeck.com/ ・https://www.slideshare.net/

• https://speakerdeck.com/
• https://www.slideshare.net/

➂スライド資料の集計 ➂スライドの集計 PostgreSQL 取得 Python プログラム 結果出力 【プログラムの処理の流れ】 1. PythonでPostgreSQLからスライド資料を取得[1] 2. SQLで集計 [1]：以下の記事を参照 http://kakedashi-xx.com:25214/index.php/2020/12/12/post-1544/

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Qiita上で人気なスライド資料TOP3 1位 【タイトル】 Elixirコミュニティ の歩き方～国内オンライン編～ 【スライド資料のURL】 https://speakerdeck.com/elijo/elixirkomiyunitei-falsebukifang-guo-nei-onrainbian ※言及されたQiitaの記事数：61記事 2位 【タイトル】 ElixirでIoT！？ナウでヤングでcoolなNervesフレームワーク 【スライド資料のURL】 https://www.slideshare.net/takasehideki/ elixiriotcoolnerves-236780506 ※言及されたQiitaの記事数：13記事 3位 【タイトル】 フェスで勇気を得た新規チームが実験を繰り返して今に至るまでの物語 【スライド資料のURL】 https://speakerdeck.com/viva_tweet_x /huesudeyong -qiwode-taxin-gui-timugashi-yan-wozao-rifan-sitejin-nizhirumadefalsewu-yu※言及されたQiitaの記事数：13記事

• https://speakerdeck.com/elijo/elixirkomiyunitei-falsebu-
• https://www.slideshare.net/takasehideki/
• https://speakerdeck.com/viva_tweet_x/huesudeyong-qi-

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まとめ ・ Python、Qiita API、PostgreSQLで記事分析が可能 ・ Qiitaでは様々なスライド資料に言及した記事あり ・ Qiita上で言及されたスライド資料の数は775件（期間：1年） 以上です、ありがとうございました！

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