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ついに高度プロフェッショナル制度(=高プロ)を含む「働き方改革」関連法案が一気に強行採決される可能性が高まってきた。 「成果に応じた賃金がもらえる制度」や「柔軟な働き方が可能になる」といった美辞麗句から、「年収1075万円以上の労働者が対応」と、さも一般のサラリーマンには無関係かのような報道が多かったせいで、いまだに誤解している人が多いが、この「高プロ制」、サラリーマンとして働く人ならば誰もが適用範囲になり、今までは労働基準法で規制されてきたさまざまな「労働者保護」がすべて無視して、経営者のやり放題で馬車馬のようにこき使えるようになる極めて危険な制度であることがまったく認識されていない。 ブラック企業被害対策弁護団代表として、常に労働者側にたった弁護活動を行っている弁護士の佐々木亮氏(Twitter ID:@ssk_ryo)に話を聞いた。 「法案の中身を見てもらえば一目瞭然なのですが、この
裁量労働制の対象範囲を拡大する法案の、国会提出が先送りされることになりました。国内外企業数社で人事部長を務め、裁量労働制の導入や対象者の拡大に取り組んできた経験をふまえますと、この裁量労働制、実はさまざまな点で誤解されているようです。 ●誤解1 裁量労働制の人は残業手当が支払われない 誤解の第一は、「裁量労働制は残業手当が支払われない」というものです。会社から、「あなたは裁量労働制なので、残業手当が払われる対象ではありません」「残業手当は既に月額の給与に含まれています」…このような意味の説明を受けた人は多いのではないでしょうか。 このような説明を聞けば、普通は、残業手当が一切支払われないと思ってしまうものです。確かに、裁量労働制は1日の実際の労働時間に関わらず、1日労働したものとみなす制度です。例えば、みなし労働時間が9時から20時までだとして、19時まで働こうが、21時まで働こうが給与に
今回は pandas を使っているときに二つの DataFrame を pd.concat() で連結したところ int のカラムが float になって驚いた、という話。 先に結論から書いてしまうと、これは片方の DataFrame に存在しないカラムがあったとき、それが全て NaN 扱いになることで発生する。 NaN は浮動小数点数型にしか存在しない概念なので、それが元で整数型と浮動小数点数型の演算になりキャストされてしまった。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.4 BuildVersion: 17E202 $ python -V Python 3.6.5 下準備 まずは下準備として pandas と numpy をインストールしておく。 $ pip install pandas nump
問題続出の財務省には解体案まで出ている(写真は森友文書改竄問題で報道各社に対応する麻生財務相、3月12日) Toru Hanai-REUTERS <財務省を襲ったセクハラ疑惑とこれを利用する政治家の泥仕合――朝鮮半島情勢が動く今、リーダーなき日本は主なき浮遊を始めた> 一昔前の日本では、政治家の発言は官僚に厳重に管理されていた。何事も予算の範囲や各省合意の枠内で、官僚が「ご発言用」メモを作る。政治家がそれに外れたことを言えば、官僚はその「真意」はこうだと強弁して元に戻してしまう。 これも政治家の独裁を許さない、民主主義の一つの仕掛けだ――筆者も外務官僚時代、そう思っていた。だが強権政治で知られたある国の官僚にこう指摘されて、ぎゃふんとなったことがある。「それは民主主義ではなく、ただの官僚主義だ」 これだけ官僚が強い(あるいは強かった)のは、日本特有の現象だ。もともと官僚制というのは、強いリ
近年稀に見る勢いで勢力を拡大し続けている 所謂、ディスクロード。 マウンテンバイクでもVブレーキからディスクブレーキに移行したように、 ロードバイクでも一つのジャンルとして定着してきたようです。 ただし、エンドの規格やブレーキのマウント方式で規格があるので、 これからディスクロードを購入される方は メーカーの足並みが整い始めたこの規格を使ったバイクガオススメです。 フロント100×12mm、 リア142×12mmスルーアクスルシャフト & フラットマウント やはりマウンテンバイクでもディスクブレーキの普及に合わせ クイックからスルーアクスルシャフトに移行したように、 ロードバイクもディスクブレーキならスルーアクスルシャフトが 大勢を占めるようになりました。 フォークの剛性も上がりますし、 クイックですとフォークがたわむことによりキャリバーの位置がずれてしまい ブレーキパッドとローターが擦れ
愛媛県職員は確かに面会し、発言もした――。加計(かけ)学園の獣医学部新設計画をめぐる柳瀬唯夫・元首相秘書官の国会答弁に、愛媛県の中村時広知事が11日、反論を展開した。柳瀬氏と県の主張の矛盾を追及しようと、野党は中村知事の参考人招致を要求。政権や与党は防戦一方だ。 「職員には地方公務員としての誇り、人間としての誇りもある」。11日、愛媛県庁内の会議室。中村時広知事は約40人の報道陣を前に語気を強めた。前日の柳瀬唯夫・元首相秘書官の答弁を「県の信頼にかかわる」とし、反論を繰り出した。 問題視したのが2015年4月2日に学園関係者と面会した際、県職員らが「いたかどうか分からない」とした柳瀬氏の答弁だ。この日、中村知事は面会した職員から改めて聞き取りを実施。「(会った、会わないという)問題に終止符を打ちたいという職員の思いがあった」とし、「物証」となる柳瀬氏の名刺の公開に踏み切った。 さらに「県職
The Texas Death Match of Data Science | August 10th, 2017 Throughout its history, Machine Learning (ML) has coexisted with Statistics uneasily, like an ex-boyfriend accidentally seated with the groom’s family at a wedding reception: both uncertain where to lead the conversation, but painfully aware of the potential for awkwardness. This is caused in part by the fact that Machine Learning has ado
これは私達の行っているデータサイエンスのトレーニングで、日本でもグローバルでもよく聞かれる質問です。実は2年ほど前にこの質問に正面から真摯に答えていた"Machine Learning vs. Statistics"という、とても素晴らしい記事があるのですが、今日は、そちらの記事をみなさんに紹介してみたいと思います。 ちなみに、筆者のTom FawcettとDrew HardinはSilicon Valley Data Scienceというデータサイエンスのコンサルティング会社で、多くの有名企業がデータサイエンスを使ってビジネスの問題を解決するための支援を行っていました。ちなみに、その会社の方は去年、Appleに買収されています。さらに、Tomは、「Data Science for Business」(翻訳書:戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック)という有名
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