総合コンサルバブルとITエンジニアバブルは当分終わらない説
ご無沙汰しております。仕事納めされた方も多いのではないでしょうか。 私は仕事納めとかいう概念関係なくいつもどおり情報収集・学習・研究・開発とやっておりますが、一息ついて本記事を書こうかと思います。 題して、「総合コンサルバブルとITエンジニアバブルは当分終わらない説」。 本記事を書いております私は22歳でして、大学院の同年代には就活真っ盛りな人が多いほか、同年代に学部卒で就職した人も当然ながら多数おります（私はソフトウェア技術をすでに持っていて、起業して日々活動しているタチなので、現在就活とは無縁な生活を送っていますが。） これら私の観測範囲の中で、「総合コンサル」の就活生からの人気っぷりは凄まじいものがあります。アクセンチュア、デロイトトーマツ、PwC、とかとか。 一言で言えばバブルの様相を呈しています。これは私の観測範囲内だけではないでしょう。おそらく同年代の方ほとんどが同様の光景を見
最高レベルの子育て政策も無駄？ 急減するフィンランドの出生率 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
厚生労働省が発表した人口動態統計によれば、2019年1月から7月の日本の出生数は前年同期比5.9％減の51万8590人で、今年の出生数は90万人割れする可能性が高く、予想していたよりも、少子化のスピードが加速している。 同じように出生率の急激な低下に頭を悩ませている国がある。北欧のフィンランドだ。国連の幸福度ランキングで2年連続トップを維持している国だが、これまでも高福祉の国として子育て政策には力を入れてきた。しかし、2002年から2010年まで順調に伸ばしていた出生数も、その後、急減している。 フィンランドの大手メディア、ヘルシンギン・サノマットは「少子化が進みすぎて、近々人間の出生数よりも子犬の出生数が上回るだろう」と予測している。 ある研究者によれば、フィンランドは「ヨーロッパの新しい日本」になりつつあるという。食い止められない少子化の波はなぜ起きているのか。フィンランドで3人の専門
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
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