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(2), firebase에서 (2), 빌드하고 (2), 태그를 (2), overflow에 (2), 질문을 (2), 올려주시기 (2), 글에서 (2), 다루었으면 (2), 주제가 (2), firebase가 (2), 플랫폼에 (2), 후에는 (2), 데이터세트로 (2), 내보냅니다 (2), 알려주시기 (2), 단계는 (2), 시각화 (2), 내보내어 (2), strftime_utc_usec (2), totalevents (2), firstopenedtime (2), max (2), over (2), flatten (2), first_open_timestamp_micros (2), timestamp_micros (2), devicetype (2), int_value (2), virtual_currency_amt (2), and (2), language (2), union (2), all (2), user_default_language (2), platform_version (2), device_model (2), app_version (2), app_store (2), android용 (2), developers (2), terms, feed, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026, archive, workmanager, weeklyupdates, wearables, priva, policy, now, you, design, library, large, screens, kotlin, interview, student, clubs, gdsc, foldables, business, bootcamp, bundle, machine, learning, assistant, 12l, admob, 창구프로그램, 세미나, 인디게임페스티벌, tag, contents, 오늘날의, 웹사이트가, 로드되길, 사실입니다, 놀라운, 얘기도, 아닙니다, 휴대기기에, 콘텐츠가, 시간을, 줄이기, 시작했습니다, 사용환경을, 오픈소스, 프로젝트입니다, pages는, html, 페이지로서, 최우선순위로, 로드함으로써, 말부터, 엔터테인먼트, 사이트, ampproject, org의, 방문하여, 느낌인지, 데모를, 라벨이, 확대하기, 여러분께서, 도움말을, amplify, 해시태그를, 팔로우하세요, 만드셨나요, twitter, ampdemo, 기술적, 접근방식, 로드가, 3초를, 넘어가면, 이른다는, amp란, 무엇인가요, 전시하고, 체험해볼, 서울혁신파크에서, 프로젝트들을, 만나보세요, 요즘엔, 만들기만, 돼있다, 통하지, 확보는, 중요합니다, 여러가지, 사용해야합니다, 지표의, 구성요소, 수익창출, 소개드렸습니다, 이번에는, 지표인, 확보에, 이야기하려고, 얼만큼, 추가되고, 추적하고, 있을까요, acquisition, 확보하는가, pirate, metrics, firebase로, 확보하세요, 에서는, 올해도, 표출할, 개최합니다, 안전하게, 웹서핑을, 표시줄에, 표시합니다, secure, 표시를, 계획을, 갖고있습니다, 계획의, 일환으로, 신용카드를, 사이트들을, 안전한, 향하여, 어떨까, 단순한, 생각으로, 시작되었습니다, 생각을, 구현하기, 기술은, 디바이스와, 디바이스를, 연결할, 여기에, javascript와, webgl은, 화면을, 기반이, 2016의, 기조연설에, 30분, 참가자와, 관중을, 모습을, 보여줌으로써, 소개되었습니다, 평화의, 출시하기, 제작했습니다, 에서도, 앱으로, 제공되었습니다, 어디에서든, 잡히면, 알려주는, 포함해, nougat, 활용하였고, 기존의, 확장해, 사용하였습니다, 만들고, 위치가, 입력된, 간단하게, 던지는, 취하면, 환경으로, 날아갑니다, 방문하는, 날아가는, experiment, 안드로이드로, 확장되는, 소프트웨어에, 돕습니다, 이라는, 프로그램을, 내고있습니다, 100개국, 이상에서, 000명의, 멘토와, 협력하여, 560개, 기여했습니다, 설레는, 프로그램의, 일정을, 발표합니다, 될까요, 되었음을, 알려드리고자, 버전에는, 지원에, 수정과, 포함되어, 가급적, 실행하거나, 프레임워크를, 수동으로, 업데이트하고, 컴파일하시는, 향상된, 살펴보세요, 여기에는, 간략히, 요약되어, 메시징에서, 10에서, 중이라면, 수신되는, 처리할, 걱정하지, 기존에, 지원되던, 메서드만, apn에서, 없다면, 호출하니깐요, 정보가, 필요하세요, 내용은, 업데이트된, 참조하세요, 업데이트와, apple에서는, store, 지침에서, 사항을, 변경했습니다, firebase에서는, 지침에, 대응하여, 변경되었습니다, 항목에, 텍스트를, 제공하라는, itunes, 발생하지, 않아야, 한다는, 점입니다, 지침을, 따름으로써, 발생하는, 하나로, safari에서, 광고를, 평가할, 여러분에게, 전까지는, 제거했었습니다, 초대를, 파일에서, 제공해야, 초대에서는, 연락처, 초대장을, 보내고, 채웁니다, 미치는, 영향을, 면밀히, 모니터링하고, 최근의, xcode, 8에서는, 키체인에, 인증에서, 발생한다는, 내용이, 있었는데, 기억나실지, 문제는, 여전히, 존재하지만, 키체인을, 인증을, 개발하고, 시험해, 제대로, 작동한다는, 뜻이랍니다, 버그를, 수정했습니다, 앞으로도, 계속해서, 문제가, 발생하면, 신고해, 주시거나, 요청을, 제출해, 처리하겠습니다, overflow에서, 지정하여, 문의하거나, 보내주시기, 온라인, nsuserdefaults, 게시물, 로그인, nscontactsusagedescription, plist, nsbluetoothperipheralusagedescription, nscalendarsusagedescription, 지침과, 관련한, application, didreceiveremotenotification, completionhandler, usernotificationcenter, willpresentnotification, withcompletionhandler, pod, update, 25일, 화요일, 출시되었습니다, 즉각적으로, 만들기란, 어려운, 일입니다, vox, media는, 2015년도에, 10분의, 이내로, 손쉽게, 제작할, 해주므로, 판도를, 획기적인, 기술입니다, 수천만, 게시했음을, 페이지보다, 30배, 생성되는, 게시물에는, 해당하는, 버전이, google의, 결과에는, 지남에, 환경에서, 만들어내는, 콘텐츠에, 초점을, 예제입니다, 평균적으로, 로드를, 마치는, 23초가, 인용하면서, 비유적, 표현으로, 선언했습니다, 방문자, 5천만, 만족하지, 이유로, 꼽았습니다, 편집자, channels의, 관리자인, 작성한, 게시된, reddit이, 사용하는지, 알아보려면, 26일, 개최하는, 행사에, 표출하는, 축제인, 올해는, 부산에서도, 개발자로서의, 커리어에, 진솔한, 이야기는, 놓치지, 박물관에서, 열립니다, 30일, 일요일, 5월에, o에서, 공개되었습니다, 만드는데, 도구를, 포함하고, 개발한, 방식에, 수집할, 입니다, 실행등, 이벤트도, 수집되면, 콘솔의, 대시보드를, 확인하고, 좋아하는, 가지는, 분석을, 내보낼, 기능입니다, 특히나, 이벤트에서, 전달된, 유용합니다, 조합을, 있을지, 테이블을, firebase는, 플랫폼의, 액티비티, 구성된, 2개의, 데이터세트가, 내보내기는, 작동할까요, analytics를, 한국의, 개발자들을, 블로그입니다, blog,

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쉽게 로그할 수 있게 해줍니다 이벤트를 로그할 때는 이벤트 이름과 최대 25개의 매개변수를 firebase analytics에 전달하세요 그러면 firebase analytics가 자동으로 이벤트 발생 횟수를 추적합니다 다음 쿼리는 특정한 날에 android에서 앱의 각 이벤트가 발생한 횟수를 보여줍니다 select event_dim name count event_dim name as event_count from firebase analytics sample data android_dataset app_events_20160601 group by event_dim name order by event_count desc 이벤트와 연결된 다른 유형의 값 예 아이템 가격 이 있는 경우 이 값을 선택적인 값 매개변수로 전달하여 bigquery에서 이 값으로 필터링할 수 있습니다 샘플 테이블에는 spend_virtual_currency 이벤트가 있습니다 플레이어가 한 번에 얼마나 많은 가상 통화를 소비하는지 보여주는 다음과 같은 쿼리를 작성할 수 있습니다 select event_dim params value int_value as virtual_currency_amt count as num_times_spent from firebase analytics sample data android_dataset app_events_20160601 where event_dim name spend_virtual_currency and event_dim params key value group by 1 order by num_times_spent desc 복잡한 쿼리 빌드 특정 날짜 범위에 걸쳐 앱의 두 플랫폼 모두를 대상으로 쿼리를 실행하려면 어떻게 해야 할까요 firebase analytics 데이터는 매일의 테이블로 분할되므로 bigquery의 table_date_range 함수를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다 다음 쿼리는 한 주 동안 사용자의 접속이 시작되는 도시의 수를 반환합니다 select user_dim geo_info city count user_dim geo_info city as city_count from table_date_range firebase analytics sample data android_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp table_date_range firebase analytics sample data ios_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp group by user_dim geo_info city order by city_count desc 또한 다음과 같이 한 주 동안 플랫폼 간에 모바일 사용량과 태블릿 사용량을 비교하는 쿼리를 작성할 수도 있습니다 select user_dim app_info app_platform as appplatform user_dim device_info device_category as devicetype count user_dim device_info device_category as device_type_count from table_date_range firebase analytics sample data android_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp table_date_range firebase analytics sample data ios_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp group by 1 2 order by device_type_count desc 좀 더 복잡한 문제를 생각해보자면 지난 2주일 동안 플랫폼 간에 고유한 사용자 이벤트에 대한 보고서를 생성하는 쿼리를 작성할 수 있습니다 여기서는 partition by 및 exact_count_distinct 를 사용하여 사용자 속성 및 user_dim user_id 필드를 이용해 사용자의 이벤트 신고에서 중복된 항목을 제거합니다 select strftime_utc_usec eventtime y m d as date appplatform eventname count totalevents exact_count_distinct if userid is not null userid fullvisitorid as users from select fullvisitorid opentimestamp format_utc_usec opentimestamp firstopenedtime useridset max useridset over partition by fullvisitorid userid appplatform eventtimestamp format_utc_usec eventtimestamp as eventtime eventname from flatten select user_dim app_info app_instance_id as fullvisitorid user_dim first_open_timestamp_micros as opentimestamp user_dim user_properties value value string_value if user_dim user_properties key user_id user_dim user_properties value value string_value null as useridset user_dim app_info app_platform as appplatform event_dim timestamp_micros as eventtimestamp event_dim name as eventname event_dim params key event_dim params value string_value from table_date_range firebase analytics sample data android_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp table_date_range firebase analytics sample data ios_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp user_dim user_properties group by date appplatform eventname google 애널리틱스에 동일한 앱에 대한 데이터가 있으면 bigquery로 자신의 google 애널리틱스 데이터를 내보내어 firebase analytics bigquery 테이블과 join을 수행할 수도 있습니다 분석 데이터 시각화 이제 원시 bigquery 내보내기를 사용하여 모바일 앱 데이터에서 새로운 통계 데이터를 수집했으므로 google data studio 를 사용하여 이를 시각화해 봅시다 data studio는 bigquery 테이블에서 직접 데이터를 읽을 수 있으며 위에 표시된 쿼리와 같이 사용자 지정 쿼리에 이 데이터를 전달할 수도 있습니다 data studio는 데이터 구조에 따라 시계열 막대 그래프 원형 차트 지오 맵 등 다양한 유형의 차트를 생성할 수 있습니다 우선 시각화를 위해 사용자가 각 플랫폼에서 앱에 액세스하는 기기의 유형을 비교하기 위한 막대 그래프를 생성해보도록 하겠습니다 위에 나와 있는 모바일 사용량과 태블릿 사용량을 비교하는 쿼리를 data studio에 직접 붙여 넣어 다음 차트를 생성할 수 있습니다 이 차트에서 ios 사용자가 태블릿에서 게임에 액세스하는 경향이 더 큰 것을 쉽게 파악할 수 있습니다 좀 더 복잡한 문제를 생각해보자면 위의 이벤트 보고 쿼리를 사용하여 플랫폼 간의 이벤트 수를 비교하여 보여주는 막대 그래프를 생성할 수 있습니다 bigquery 프로젝트를 data studio에 연결하는 방법에 대한 자세한 지침은 이 글 에서 확인하시기 바랍니다 다음 단계는 firebase를 처음 사용하는 것이라면 여기 에서 시작해 보세요 firebase에서 모바일 앱을 이미 빌드하고 있다면 이 상세 가이드 에서 firebase 프로젝트를 bigquery에 연결하는 방법을 확인해 보세요 궁금한 점이 있으면 bigquery 참조 문서 를 살펴보고 firebase analytics 및 google bigquery 태그를 사용하여 stack overflow에 질문을 올려주시기 바랍니다 또한 다음 글에서 다루었으면 하는 주제가 있으면 알려주시기 바랍니다 올해 5월에 열린 google i o에서 새로운 버전의 firebase가 공개되었습니다 개발자가 모바일 앱을 만드는데 도움이 되는 다양한 도구를 포함하고 있습니다 새로운 firebase 플랫폼에 포함된 firebase analytics는 사람들이 여러분이 개발한 모바일 앱을 사용하는 방식에 대한 데이터를 자동으로 수집할 수 있는 도구 입니다 앱 실행등 일반적인 이벤트 외에 자체적인 사용자 지정 앱 이벤트도 지원합니다 데이터가 수집되면 firebase 콘솔의 대시보드를 통해 이런 데이터를 확인하고 사용할 수 있습니다 새로운 firebase 플랫폼에 통합된 클라우드 기능 중 제가 좋아하는 한 가지는 바로 사용자 지정 분석을 위해 firebase analytics에서 캡처한 원시 데이터를 google bigquery 로 내보낼 수 있는 기능입니다 특히나 firebase analytics 이벤트에서 전달된 사용자 지정 매개 변수 값을 확인할 때 특히 유용합니다 이 강력한 기능 조합을 통해 어떤 작업을 수행할 수 있을지 살펴봅시다 bigquery 내보내기는 어떤 식으로 작동할까요 firebase 프로젝트를 bigquery에 연결 한 후에는 firebase가 매일 자동으로 새 테이블을 연결된 bigquery 데이터세트로 내보냅니다 ios 및 android 버전의 앱이 모두 있는 경우 firebase는 각 플랫폼의 데이터를 개별 데이터세트로 내보냅니다 각 테이블에는 firebase analytics에서 자동으로 캡처한 사용자 액티비티 및 인구 통계학적 데이터가 앱에서 캡처한 사용자 지정 이벤트와 함께 포함됩니다 따라서 교차 플랫폼 앱에 대해 1주일 분량의 데이터를 내보낸 후에는 bigquery 프로젝트에 각각 7개의 테이블로 구성된 2개의 데이터세트가 포함됩니다 데이터 세부 분석 모든 firebase analytics 내보내기 테이블에 대한 스키마는 동일하며 개발자가 아래의 예제 쿼리를 실행할 수 있도록 샘플 사용자 데이터가 포함된 두 개의 데이터세트 ios용 하나 와 android용 하나 를 만들었습니다 이 데이터세트는 샘플 교차 플랫폼 ios 및 android 게임 앱에 대한 것입니다 각 데이터세트에는 7개의 테이블 즉 1주일 분량의 분석 데이터가 있습니다 다음 쿼리는 ios 버전 앱의 일일 사용량에 대한 몇 가지 기본적인 사용자의 인구 통계학적 정보와 기기 데이터를 반환합니다 select user_dim app_info app_instance_id user_dim device_info device_category user_dim device_info user_default_language user_dim device_info platform_version user_dim device_info device_model user_dim geo_info country user_dim geo_info city user_dim app_info app_version user_dim app_info app_store user_dim app_info app_platform from firebase analytics sample data ios_dataset app_events_20160601 firebase analytics에서 내보낸 모든 bigquery 테이블의 스키마가 동일하기 때문에 데이터세트 이름과 테이블 이름을 개발 중인 프로젝트의 데이터세트 이름과 테이블 이름으로 바꿔 자체적인 firebase analytics 데이터에 대해 이 글에 나와 있는 모든 쿼리를 실행할 수 있습니다 이 스키마에는 사용자 데이터와 이벤트 데이터가 있습니다 모든 사용자 데이터는 firebase analytics에서 자동으로 캡처되고 이벤트 데이터는 개발자가 앱에 추가하는 사용자 지정 이벤트로 채워집니다 사용자 데이터와 이벤트 데이터 모두에 대한 구체적인 레코드를 살펴봅시다 사용자 데이터 사용자 레코드에는 각 사용자에 대해 고유한 앱 인스턴스 id 스키마의 user_dim app_info app_instance_id 와 함께 해당 위치 기기 및 앱 버전에 대한 데이터가 포함됩니다 firebase 콘솔에는 앱의 android 및 ios 분석에 사용할 수 있는 별도의 대시보드가 있습니다 bigquery를 사용하면 쿼리를 실행하여 사용자가 두 플랫폼 간에 전 세계에서 앱에 액세스하는 위치를 확인할 수 있습니다 아래에 나와 있는 쿼리에서는 bigquery의 통합 기능 을 이용합니다 이 기능을 통해 쉼표를 union all 연산자로 사용할 수 있습니다 테이블에는 사용자가 트리거하는 각 이벤트 번들에 대해 하나의 행이 생성되므로 exact_count_distinct 를 사용하여 각 사용자가 한 번만 카운트되도록 해야 합니다 select user_dim geo_info country as country exact_count_distinct user_dim app_info app_instance_id as users from firebase analytics sample data android_dataset app_events_20160601 firebase analytics sample data ios_dataset app_events_20160601 group by country order by users desc 사용자 데이터는 user_properties 레코드도 포함합니다 이 레코드에는 사용자 기반의 여러 다양한 세그먼트를 설명하기 위해 정의하는 특성 예 언어 기본 설정 또는 지리적 위치 이 포함됩니다 firebase analytics는 기본적으로 몇 가지 사용자 속성 을 캡처하고 개발자는 최대 25개의 고유한 속성을 생성할 수 있습니다 사용자의 언어 기본 설정은 기본 사용자 속성 중 하나입니다 사용자가 플랫폼 간에 사용하는 언어를 보려면 다음 쿼리를 실행하면 됩니다 select user_dim user_properties value value string_value as language_code exact_count_distinct user_dim app_info app_instance_id as users from firebase analytics sample data android_dataset app_events_20160601 firebase analytics sample data ios_dataset app_events_20160601 where user_dim user_properties key language group by language_code order by users desc 이벤트 데이터 firebase analytics는 앱에서 아이템 구매 또는 버튼 클릭을 추적하는 것과 같은 사용자 지정 이벤트를 쉽게 로그할 수 있게 해줍니다 이벤트를 로그할 때는 이벤트 이름과 최대 25개의 매개변수를 firebase analytics에 전달하세요 그러면 firebase analytics가 자동으로 이벤트 발생 횟수를 추적합니다 다음 쿼리는 특정한 날에 android에서 앱의 각 이벤트가 발생한 횟수를 보여줍니다 select event_dim name count event_dim name as event_count from firebase analytics sample data android_dataset app_events_20160601 group by event_dim name order by event_count desc 이벤트와 연결된 다른 유형의 값 예 아이템 가격 이 있는 경우 이 값을 선택적인 값 매개변수로 전달하여 bigquery에서 이 값으로 필터링할 수 있습니다 샘플 테이블에는 spend_virtual_currency 이벤트가 있습니다 플레이어가 한 번에 얼마나 많은 가상 통화를 소비하는지 보여주는 다음과 같은 쿼리를 작성할 수 있습니다 select event_dim params value int_value as virtual_currency_amt count as num_times_spent from firebase analytics sample data android_dataset app_events_20160601 where event_dim name spend_virtual_currency and event_dim params key value group by 1 order by num_times_spent desc 복잡한 쿼리 빌드 특정 날짜 범위에 걸쳐 앱의 두 플랫폼 모두를 대상으로 쿼리를 실행하려면 어떻게 해야 할까요 firebase analytics 데이터는 매일의 테이블로 분할되므로 bigquery의 table_date_range 함수를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다 다음 쿼리는 한 주 동안 사용자의 접속이 시작되는 도시의 수를 반환합니다 select user_dim geo_info city count user_dim geo_info city as city_count from table_date_range firebase analytics sample data android_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp table_date_range firebase analytics sample data ios_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp group by user_dim geo_info city order by city_count desc 또한 다음과 같이 한 주 동안 플랫폼 간에 모바일 사용량과 태블릿 사용량을 비교하는 쿼리를 작성할 수도 있습니다 select user_dim app_info app_platform as appplatform user_dim device_info device_category as devicetype count user_dim device_info device_category as device_type_count from table_date_range firebase analytics sample data android_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp table_date_range firebase analytics sample data ios_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp group by 1 2 order by device_type_count desc 좀 더 복잡한 문제를 생각해보자면 지난 2주일 동안 플랫폼 간에 고유한 사용자 이벤트에 대한 보고서를 생성하는 쿼리를 작성할 수 있습니다 여기서는 partition by 및 exact_count_distinct 를 사용하여 사용자 속성 및 user_dim user_id 필드를 이용해 사용자의 이벤트 신고에서 중복된 항목을 제거합니다 select strftime_utc_usec eventtime y m d as date appplatform eventname count totalevents exact_count_distinct if userid is not null userid fullvisitorid as users from select fullvisitorid opentimestamp format_utc_usec opentimestamp firstopenedtime useridset max useridset over partition by fullvisitorid userid appplatform eventtimestamp format_utc_usec eventtimestamp as eventtime eventname from flatten select user_dim app_info app_instance_id as fullvisitorid user_dim first_open_timestamp_micros as opentimestamp user_dim user_properties value value string_value if user_dim user_properties key user_id user_dim user_properties value value string_value null as useridset user_dim app_info app_platform as appplatform event_dim timestamp_micros as eventtimestamp event_dim name as eventname event_dim params key event_dim params value string_value from table_date_range firebase analytics sample data android_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp table_date_range firebase analytics sample data ios_dataset app_events_ date_add 2016 06 07 7 day current_timestamp user_dim user_properties group by date appplatform eventname google 애널리틱스에 동일한 앱에 대한 데이터가 있으면 bigquery로 자신의 google 애널리틱스 데이터를 내보내어 firebase analytics bigquery 테이블과 join을 수행할 수도 있습니다 분석 데이터 시각화 이제 원시 bigquery 내보내기를 사용하여 모바일 앱 데이터에서 새로운 통계 데이터를 수집했으므로 google data studio 를 사용하여 이를 시각화해 봅시다 data studio는 bigquery 테이블에서 직접 데이터를 읽을 수 있으며 위에 표시된 쿼리와 같이 사용자 지정 쿼리에 이 데이터를 전달할 수도 있습니다 data studio는 데이터 구조에 따라 시계열 막대 그래프 원형 차트 지오 맵 등 다양한 유형의 차트를 생성할 수 있습니다 우선 시각화를 위해 사용자가 각 플랫폼에서 앱에 액세스하는 기기의 유형을 비교하기 위한 막대 그래프를 생성해보도록 하겠습니다 위에 나와 있는 모바일 사용량과 태블릿 사용량을 비교하는 쿼리를 data studio에 직접 붙여 넣어 다음 차트를 생성할 수 있습니다 이 차트에서 ios 사용자가 태블릿에서 게임에 액세스하는 경향이 더 큰 것을 쉽게 파악할 수 있습니다 좀 더 복잡한 문제를 생각해보자면 위의 이벤트 보고 쿼리를 사용하여 플랫폼 간의 이벤트 수를 비교하여 보여주는 막대 그래프를 생성할 수 있습니다 bigquery 프로젝트를 data studio에 연결하는 방법에 대한 자세한 지침은 이 글 에서 확인하시기 바랍니다 다음 단계는 firebase를 처음 사용하는 것이라면 여기 에서 시작해 보세요 firebase에서 모바일 앱을 이미 빌드하고 있다면 이 상세 가이드 에서 firebase 프로젝트를 bigquery에 연결하는 방법을 확인해 보세요 궁금한 점이 있으면 bigquery 참조 문서 를 살펴보고 firebase analytics 및 google bigquery 태그를 사용하여 stack overflow에 질문을 올려주시기 바랍니다 또한 다음 글에서 다루었으면 하는 주제가 있으면 알려주시기 바랍니다 google gdg devfest incheon 2016 에 여러분을 초대합니다 2016년 10월 30일 일요일 일시 2016년 11월 19일 토 12시 5시 50분 장소 부천만화박물관 경기도 부천시 길주로 1 예상 참석인원 약 350명 프로그램 구성 4개 세션 5개 코드랩 developer coding for a better world 라는 주제로 많은 개발자들이 더 나은 세상을 만들기 위해 각자의 위치에서 구글의 기술을 이용하여 멋진 도구와 환상적인 서비스를 만들 수 있도록 한단계 더 발전 하는 것이 이번 행사의 목표입니다 기존 현역 개발자들에게는 다시 열정과 많은 정보를 초보 개발자들에게는 한걸음 나아갈 수 있는 마일스톤을 제공합니다 참석하는 개발자들에게 새로운 기술들을 설명하고 접목 시킬 수 있도록 도와 드립니다 새로운 기술을 배우고 익히면서 평소에 만들어 보고 싶었던 것을 즐겁게 만들며 열정을 불태워 보고 싶은 모든 분들을 초대합니다 참가신청하러 가기 페이스북 게시글 공유 이벤트 gdg korea 페이스북의 gdg devfest incheon 2016 게시글 을 여러분의 타임라인에 공유해 주세요 총 20분을 선정해 기념 티셔츠를 19일 행사장에서 드립니다 이벤트 기간 2016년 10월 31일 월 08 30 11월 17일 목 24 00 당첨자 안내 2016년 11월 18일 금 개별 안내 developer coding for a better world 개발자들의 축제 gdg devfest incheon 2016 이 11 19 토 부천 만화 박물관에서 열립니다 일시 2016년 11월 19일 토 12시 5시 50분 장소 부천만화박물관 경기도 부천시 길주로 1 예상 참석인원 약 350명 프로그램 구성 4개 세션 5개 코드랩 developer coding for a better world 라는 주제로 많은 개발자들이 더 나은 세상을 만들기 위해 각자의 위치에서 구글의 기술을 이용하여 멋진 도구와 환상적인 서비스를 만들 수 있도록 한단계 더 발전 하는 것이 이번 행사의 목표입니다 기존 현역 개발자들에게는 다시 열정과 많은 정보를 초보 개발자들에게는 한걸음 나아갈 수 있는 마일스톤을 제공합니다 참석하는 개발자들에게 새로운 기술들을 설명하고 접목 시킬 수 있도록 도와 드립니다 새로운 기술을 배우고 익히면서 평소에 만들어 보고 싶었던 것을 즐겁게 만들며 열정을 불태워 보고 싶은 모든 분들을 초대합니다 참가신청하러 가기 페이스북 게시글 공유 이벤트 gdg korea 페이스북의 gdg devfest incheon 2016 게시글 을 여러분의 타임라인에 공유해 주세요 총 20분을 선정해 기념 티셔츠를 19일 행사장에서 드립니다 이벤트 기간 2016년 10월 31일 월 08 30 11월 17일 목 24 00 당첨자 안내 2016년 11월 18일 금 개별 안내 google devfest 2016 busan 에 여러분을 초대합니다 2016년 10월 28일 금요일 행사 개요 일시 2016년 11월 12일 토 오후 1시 6시 장소 센탑 centap 부산 해운대구 센텀동로 45 1층 101호 예상 참석인원 약 100명 프로그램 구성 5개 세션 세션 소개 안드로이드 누가 새로운 변경점과 개발자가 알아야 하는 것들 김석용 님 what is next for the web 도창욱 님 google vr sdk hassan abid 님 progressive web app with react js from scratch 문현경 님 개발자 커리어 커뮤니티 기묘한 이야기 이원제 님 참가신청하러 가기 페이스북 게시글 공유 이벤트 gdg korea 페이스북의 devfest 2016 busan 게시글 을 여러분의 타임라인에 공유해 주세요 총 20분을 선정해 기념 티셔츠를 랜덤하게 발송해 드립니다 이벤트 기간 2016년 10월 28일 금 08 30 11월 10일 목 24 00 당첨자 안내 2016년 11월 11일 금 개별 안내 gdg busan 에서 개최하는 devfest 2016 busan 행사에 여러분을 초대합니다 개발자들이 한자리에 모여 서로 지식을 교환하고 아이디어를 공유하고 기술에 대한 열정을 표출하는 개발자들의 축제인 gdg devfest 가 올해는 처음으로 부산에서도 개최됩니다 개발자로서의 커리어에 대한 고민 그리고 커뮤니티 활동 경험을 주제로 한 진솔한 이야기는 물론 안드로이드 웹 vr 등 구글의 최신 기술에 대한 소식을 접할 수 있는 이번 기회를 놓치지 마세요 행사 개요 일시 2016년 11월 12일 토 오후 1시 6시 장소 센탑 centap 부산 해운대구 센텀동로 45 1층 101호 예상 참석인원 약 100명 프로그램 구성 5개 세션 세션 소개 안드로이드 누가 새로운 변경점과 개발자가 알아야 하는 것들 김석용 님 what is next for the web 도창욱 님 google vr sdk hassan abid 님 progressive web app with react js from scratch 문현경 님 개발자 커리어 커뮤니티 기묘한 이야기 이원제 님 참가신청하러 가기 페이스북 게시글 공유 이벤트 gdg korea 페이스북의 devfest 2016 busan 게시글 을 여러분의 타임라인에 공유해 주세요 총 20분을 선정해 기념 티셔츠를 랜덤하게 발송해 드립니다 이벤트 기간 2016년 10월 28일 금 08 30 11월 10일 목 24 00 당첨자 안내 2016년 11월 11일 금 개별 안내 google amp accelerated mobile pages 를 사용한 reddit 속도 향상 2016년 10월 26일 수요일 저희 엔지니어링 팀은 amp 페이지 제작이 어렵지 않다는 점을 알게되었습니다 amp는 페이지 로드 속도가 엄청나게 빠른 일련의 구성 요소 집합입니다 따라서 웹 페이지를 만들 때 페이지의 모든 측면을 신중하게 공들여 제작해야 하는 것이 아니라 레고 블록을 조립하는 것처럼 미리 정해진 구성 요서를 활용해 조합합니다 몇몇 제품 개발자는 선택할 수 있는 폭이 한정되어 있기 때문에 사용자 환경이 저하될 것을 염려할지도 모르겠군요 하지만 저희는 오히려 amp 구성 요소로 제한함으로써 사용자가 reddit에서 보려는 콘텐츠에만 디자인 작업을 쉽게 집중할 수 있다는 사실을 알아차렸습니다 지금은 대부분의 회사에서 이미 구축한 페이지에 대해 별도의 amp 버전을 제작하고 있습니다 이에 더 나아가 현재는 amp로 새 페이지를 처음 부터 개발하는 시험을 진행하고 있습니다 amp 페이지는 모바일 환경과 마찬가지로 데스크톱 환경에서도 훌륭하게 표시되고 빠르게 로...