Twitter就活とキャリアとか
今回、あまり意図しない転職であったため、いろいろと想定外のことも起こったのですが、私の今までのキャリアも含め、Twitterで就活して良かった点、苦労した点を書いていこうと思います。 新卒で某大手のネット企業に入ったのですが、働くということについて疑問を持ったのと、父がガンになり介護が必要などと家族の事情で2年間と半年間、実は実家手伝い（＝実質ニート）という人から見たらだいぶアレな感じでした。 ここまで落ちぶれてしまうと、田舎の食品工場でお寿司にたんぽぽを乗せる仕事などが適切な感じなのですが、投げた人生を可能な限りリカバリーしてみようと思ったのでした。 今に至るまで2014/4 ~ 2016/9 ニート時代 ProjectEulerなどをやったり、家族を病院に送り迎えしたり、地元のヤンキーたちと遊んでたりしていました。 2016/9 働いてみようかなと思う 機械学習については大学と大学院で
年収に効く要素とは何か
Getting Started年収を表現するには様々なものから予想する必要があります。 新卒での就職や、中途での就職にはどのような方法で選ぶのでしょうか。 働き方などもあると思いますが、一つ重要な要素として年収（給与）の大きさがあるかと思います。 DoDaさまという転職サイトには大量の求人が記されており、この説明文から給与を予想することで、どのようなことが年収に影響をおよぼすのか、定量的に確認していきたいと思います アルゴリズムElasticNetを利用します。単語ごとに重みをつけるBag of Wordsを利用しようと思います 精度自体はさほどではないですが、解釈性がよいので、見通しが立てやすく、LassoとRidgeの双方の正則化項を利用します(ゴミみたいな情報が多いので正則化項は重要です) 予想精度自体はGBMやDeep Learningのほうが当然いいのですが、解釈を求めていきます
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