「エンジニア採用の過熱」に翻弄されたジョブホッパーの行く末｜久松剛
採用活動をしていると、よく見掛けるのが1年未満の短期離職を続けるジョブホッパーの方々です。中には10年以上にわたって毎年転職されている方も居ます。 エンジニアバブル後の現在では企業による厳選採用が進み、転職市場での書類の進み方が悪くなってきたために、キャリア相談を頂くことも多いです。 ジョブホッパーに限らず、エンジニアバブル下では「少しでも不満があれば転職をする」という方も居られました。また、スタートアップに思い切って転職するというブームもありました。 なかにはスマホゲームのガチのように良い企業が出るまで転職をしているような方も居られます。採用市場が低迷したことでガチャで例えるところの「リセマラで☆5を出すためにガチャを回し続けたところ、☆4が出たこともあったがスルーしてしまったために、結果的に最後に出た☆2のキャラで戦わなければならなくなった」ような状況の方も居られます。一般的には転職を
データウェアハウスのデータモデリングを整理してみた - Qiita
概要 スタースキーマからスノーフレーク、ギャラクシー、そしてデータボールトやアンカーモデリングまで、各スキーマの特徴、利点、そして適用シナリオを掘り下げます。 スタースキーマ スタースキーマを元に整理します。 スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 DWHに利用される最も単純なスキーマ 唯一または少数のファクトテーブルと、複数のディメンションテーブルが含まれる スノーフレークスキーマの一種 モデル ファクト表はデータウェアハウスでの解析で利用され、複数の異なるディメンションに区分される。ファクト表は主要なデータを持つ一方、ディメンション表は相対的にサイズが小さくディメン
Modern storage is plenty fast. It is the APIs that are bad.
I have spent almost the entire last decade in a fairly specialized product company, building high performance I/O systems. I had the opportunity to see storage technology evolve rapidly and decisively. Talking about storage and its developments felt like preaching to the choir. This year, I have switched jobs. Being at a larger company with engineers from multiple backgrounds I was taken by surpri
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