芋から考えるデザイナーのセルフマネジメント - スワンのラクガキ報
こんにちわ、スワンです( 'ω') 今日はデザイナーのスキルセットについて、日頃のモヤモヤ考えていたことを話そうと思います。 前置き さて、なんといっても個人的去年のニュースと言えば社会人4年目になって初めてメインデザイナーとして血反吐を吐いたプロダクトのリリースです。自分で手あげたくせに何泣き言いってんだぶん殴るぞって感じですが、正直言って本当にジタバタした1年だった。 なんでキツかったって、もちろん色んな要因はあるけど、なんといっても辛かった1番の理由は「セルフマネジメント」が思うようにいかなかったことだと思う。なので今回はデザイナーのスキルセットをベースにセルフマネジメントについて体感したことをまとめて書こうと思います。 目次 前置き 目次 本当に自分をコントロールできてるかって話 そのタスクは誰かが洗った芋ではないか？ 綺麗なタスクと泥付きのタスク あなたの周りの芋洗い人 泥付きタ
ITエンジニアの海外就職ログ ~国選び/企業探し/面接/渡航までの全て to ベトナム~｜mihirat
こんにちは！ 2019年の2月くらいから就職活動を始め、2019年8月に内定受諾し、12月に移住したmihiratと申します。2020年2月現在、ベトナムにてITエンジニアとして仕事を始めて2ヶ月経ちました。 この記事では、渡航したい国の情報収集、就職活動、面談、渡航準備まで全ての流れを記載しています。エンジニアに限らず海外移住や海外での就職に少しでも興味がある方に、ぜひ知っていただきたい内容をまとめました！ コンテンツ・「そもそもどうやって就活をはじめればいい？」 ・「就活する国について情報収集の方法は？」 ・「行き先の企業をどうやって探す？」 ・「ITエンジニアの種別として、どこの国にどんなタイプの募集が多い？」 ・「面接ではどういった内容が聞かれる？」 ・「海外転出ではどんな手続が必要？」 ・「転出までに具体的にやるべき準備って？」 ・「転出時、投資信託や株についてはどう扱うべき？確
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの？ Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ～「Apache Spark入門より」～ （デブサミ 2016 講演資料）
国民性の指標「ホフステッド指数」を分析する - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 皆さん、こんにちは。研究開発室の佐藤 貴海です。 Platium Data Blogへは初投稿ですが、実は、前回エントリーの「ツール・ド・東北」には選手として登場しています。 応援する気持ちと、応援される感動がたくさん詰まった「ツール・ド・東北 2014」参加レポート - Platinum Data Blog by BrainPad 今回は、以前より気になっていた「ホフステッド指数」について、趣味と実益を兼ねて分析と考察をします。 1. ホフステッド指数とは？ 気になったきっかけは、以下の日経BizGateの記事。 様々な国の文化（国民性）を定量的に測定し、指数化しようとしたのがヘールト・ホフステッドである。 ホフステッドは米IBMの世界40カ国11万人の従業員に行動様式と価値観に関するア
Hue - The open source SQL Assistant for Data Warehouses
SparkのRDDとcontextを共有するために Livy Spark REST Job Server APIを使用する方法 Published on 12 February 2016 in Hue 3.10 / Programming / Spark / Tutorial - 4 minutes read - Last modified on 04 February 2020 （元のブログ記事はこちらです） Livyは任意の場所からApache Sparkを使用するためのオープンソースのRESTインターフェースです。LivyはローカルまたはYARNで実行される、Spark ContextのPython, Scala, Rのコード、あるいはプログラムのスニペットの実行をサポートしています。 エピソード1では、対話的なシェルAPIの使用方法を以前に説明しました 。 このフォローアップでは、
マイクロサービスを蝕む負の力学
マイクロサービスを蝕む負の力学 マイクロサービスアーキテクチャでは、全体を分割し小さいチームとサービスにすることでチームの責任範囲を小さくし、 限られた範囲内で独自にPDCAを回すことで人数の拡大に対しても生産性を落とさないのが利点の一つになります。 これにより個々のマイクロサービスの関心事は小さく保たれるため、構成はシンプルになり実装しやすくなります。 一方でサービス間の依存関係が複雑になったり、通信量コストがとても増えるといったサービス間をまたいだところへの問題、 データの整合性や分散コンピューティングの落とし穴といった分散システム特有の問題、通信先のマイクロサービスの信頼性、安定性といった問題など、マイクロサービスアーキテクチャ全体としての複雑性は上がります。 そして、こういった複雑性や一部のマイクロサービスの不安定さは、そのマイクロサービスを構成する全員に悪影響を与えます。 つまり
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