ほとんどのマーケティング従事者が興味を持たない「エーザイの統合報告書」がヤバいから読んだ方が良いぞ！という件｜池田紀行@トライバル代表
PwC Japanの坂野さんと、エーザイ専務執行役CFOにして早稲田大学大学院会計研究科客員教授も務める柳さんの対談記事です。 コンサルファームのPwC（プライスウォーターハウスクーパース）と企業のCFOがESGと財務の話をしている時点で、大半のマーケターが「あ、この記事は自分にとって関係ないな」と感じるのでは。 ちなみに、PwC Japanの坂野さんが書いたこの本は（まだ読んでいる途中ですが）めちゃくちゃ必読です（「ESGとかCSRとかSDGsって、儲からないけど、しょうがなくやらなきゃならない企業の社会的責任でしょ？」って思っている人こそ読む本です）。 ここから、僕が感じたエーザイのヤバさ（良い意味）について解説します。 ESGと財務情報の相関性を定量的に検証しようとしている先に挙げた記事の中で、柳さんはこう言っています。 ESGのさまざまなKPI（重要業績評価指標）と企業価値との関連
平均賃金に男女で37.5%の差があるということは、女性社員の収入は男性の約6割ということだ。 その要因の｢一例｣としてメルカリCHROの木下達夫氏は、給与水準が高いエンジニア職に男性が多いこと、また、女性が多い職種であるカスタマーサービスは福岡県など地方に拠点があり、東京基準ではなく現地で競争力がある報酬水準に設定しているためだと説明した。 メルカリの女性管理職比率は20.4%だが、管理職手当を出していないため女性管理職の少なさは平均賃金の差には関係ないとする一方で、｢高いグレード（等級）に女性が少なく、課題に思っている｣（木下さん）と話す。 国が定める男女の賃金格差の開示義務は、｢男性労働者の平均賃金に対する、女性労働者の平均賃金を割合（パーセント）で示す｣こと、｢全労働者・正規雇用労働者・非正規雇用労働者の区分で公表すること｣の2点だが、 ｢この算出法（平均値）では職種や等級による報酬
40代プログラミング初心者がpython始めて半年！独学で勉強が続いている理由と読んだ本 - Qiita
下で最新版に記事を編集しましたブログを作ったよ ツイッターアカウントフォローお願いします https://twitter.com/usagipycom こんな記事も書いてます 友達がpythonでPCゲームのレベル上げツールを作っていた それを聞いて、pythonって便利なのね。と思いその後色々あってプログラミングを勉強することにした プログラマー35歳までみたいな世の中で40代おそすぎ！ってあるかもしれない PCがあって、無料の教材はネットに転がってるし、本もたくさんあるし、挑戦するのは無料だし2022年の1月ぐらいから勉強を始めた 入門書って成果物がないからつまらないなと思ってそれ以外になんかないかなって本屋さんをふらふらしてたら python自動化 みたいな書籍がいっぱいあることに気がついた なるほど、もしかしたら仕事楽になるんじゃないかそんな思いから次の本を買った シゴトがはかどる
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
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メルカリ社員、男女の賃金に37%の格差。職種・グレード同じ男女に｢説明できない｣差が生じた理由
統計検定準1級に合格した話 - i5882353iの日記