内定率76%の私が考える面接の必勝パターン【追記アリ】
プログラマとして働く15年のキャリアの中で5回ほど就職活動をしています。5回の内訳はといいますと、1回目は普通に就活、2回目はエージェントを利用した転職＋自分での就活、3回目はコネ、4回目はスカウト、5回目は自分で就活といった流れになります。これまでに合計で34社との間で面接に臨ませていただいていますが、26社から内定を頂いています。【追記】初めての転職は待遇の問題で、2回目は企業の事業からの撤退に伴っての会社事情での退職で、その時の上司のコネで共に転職。3度目は、その上司の転職後にオファーを頂いて行く事に決め、最後にやりたい事が出来て4度目という流れになります。自分ではジョブホッパーとは思わないですが、コメント頂いたように多いかもしれませんね。 就職活動の際は、10/16 でした。初めての転職では、8/10 でした。2度目、3度目の転職は、1/1 です。直近の転職では、6/6 でした。
Azure Machine Learning でいきなり機械学習 - Qiita
GYAO の kenharad です。 今回機械学習について全く知識のない自分が いきなりAzure Machine Learning（以下AzureML）で機械学習を実践してみました。 経験なしでもさくっと機械学習を行うことが出来たので、その内容をハンズオン形式で紹介したいと思います。 目的 Azure Machine Learning の使い方を身につける。 結果の良い/悪いが判断できるようにする。 概要 機械学習ではまず最初に予測があり、それを実証するために実験を行います。 今回はAzure MLを用いて、「あるWebサイトのPV数に天気が影響しているのではないか」という推測を元に それぞれのデータの相関関係に有意性が存在するかを調べてみます。 これが実証されると、天気予報からWebサイトのPV数が推測できるようになりそうです。 前提条件 Azure のアカウントを所持しており、ログ
Machine Learning | Microsoft Azure
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 クラウドスケールの分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コード アプリケーション開発 クラウド移行とモダ
建築中「ドラえもん」落書き、「苦痛」訴訟和解 : 社会 : 読売新聞（YOMIURI ONLINE）
建築中のマイホームに作業員から「ドラえもん」の落書きをされたとして、兵庫県内の男性が、施工した大手住宅メーカー「フジ住宅」（東証１部上場、大阪府岸和田市）に損害賠償を求めて大阪地裁に提訴し、フジ住宅が３０万円を支払う内容で和解していたことがわかった。争点は、ドラえもんの落書きが与える「精神的苦痛」だった。 和解は８月３１日付。訴状によると、男性は２０１３年２月、兵庫県内で自宅を新築する工事をフジ住宅と契約。７月に建築中の現場を訪れた際、玄関の基礎部分のコンクリートにドラえもんの顔が描かれているのを見つけた。下請け業者の作業員が落書きしていたという。 その後、フジ住宅側が落書きを取り除いて自宅は完成したが、男性が今年５月、「神聖な基礎部分への落書きで侮辱され、精神的苦痛を受けた」などとして慰謝料１５０万円を求めて提訴していた。 裁判では、フジ住宅側は非を認めた上で、落書き部分は完成後に見えな
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