【統計分析】機械学習・データマイニング21

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 14:34:36.02 ID:W830XVm1a.net] 機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ若人 ※ワッチョイだよん 次スレ立ての際は、一行目冒頭に !extend:on:vvvvv:1000:512つけてね ■関連サイト 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 ibisforest.org/ DeepLearning研究 2016年のまとめ qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76 ■前スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング20 https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/ VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured 33 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 21:24:43.96 ID:7J7Z18gf0.net] ワシもやらねば〜。最近コーセラ進んでないんだわ 34 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 21:36:33.69 ID:nNFRhzydp.net] >>33 コーセラ2周目で止まってる… たかだか10分くらいの動画見終わるのに巻き戻したりしてて1時間くらいかかる 35 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 21:59:10.37 ID:7J7Z18gf0.net] 誤差伝播法むず 36 名前：い [] [ここ壊れてます] 37 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 22:06:12.73 ID:27AFJFGR0.net] 逆伝播じゃなくて伝播させるからでしょ :-p 38 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 22:55:57.26 ID:Q2FAw9Coa.net] >>32 いくら勉強しても十分ってことはないからいいと思う 39 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 22:59:24.08 ID:vjM8nFDD0.net] お前らがエスパーじゃなかったらどこ探せばいいんだってんだよ なんかさみしいね 40 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 00:30:46.47 ID:T+tZrd2fa.net] 誤差逆伝播はcourseraの例の機械学習コースでは詳細スルーしてるから、詳細気になる場合は同じくAndrew先生のやってるディープラーニングコースを見ると分かりやすい こっちは有料だけど動画見るだけなら無料でいける 41 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 01:21:44.10 ID:EYAd6L7c0.net] >>39 そういうの見てどうのこうのよりGitのcodeをtraceしたほうがぜったいいいとおもうんだけど 42 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 03:13:57.92 ID:3t3c17pL0.net] コードだけ見ても理論は理解できないだろ 43 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 05:59:57.71 ID:EYAd6L7c0.net] codeのreferr先を都追っかけるだろ普通 44 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 10:33:41.88 ID:nozIUEYPa.net] https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning この講座の2週目の誤差逆伝搬法では、 計算グラフを図示 →簡単な数値を入れてざっくり説明 →数式の説明 →Pythonコードを書いて説明 →コードをベクトル化して高速化 の順に説明してくれるから分かりやすかった 45 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 10:44:05.76 ID:P3uIrLP90.net] よかったね 46 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 11:07:57.58 ID:R53CFTK0a.net] うんこ 47 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 07:25:39.74 ID:pqis0bzs0.net] このいたレベルひくいな 48 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 09:11:08.20 ID:ETZWJyop0.net] >>43 ありがとう 勉強してきます 49 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 09:36:29.93 ID:E35FEQYo0.net] スレじゃなくて板かｗ 50 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 09:59:17.20 ID:TPFHtsj20.net] 他のスレより初心者の層が厚いよな 51 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 10:03:41.49 ID:ETZWJyop0.net] 難しい話する場所は他にあるじゃん 52 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/07(水) 11:09:54.95 ID:mp+PvDUlF.net] >>46 気付くの遅すぎ 53 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 11:59:32.41 ID:CxCunaCa0.net] 日立のAIって、この程度しかやってないの？ www.nhk.or.jp/ohayou/digest/2018/04/0405.html Fがベンチャー以下なのは知ってるけど、日立は接点ないからレベルが解らん 54 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 12:15:38.99 ID:/q/fZr4ka.net] >>52 個人で勉強してqiitaに書いてる人と大してレベル変わらんな これで商売になるのなら自分も十分やっていけそうで自信ついた 55 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 13:23:25.74 ID:PyIchVyKd.net] >>49 初心者救済スレだと思ってる 56 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 13:28:33.77 ID:85pUfoQr0.net] >>52 料理1品あたり1000枚だけで足りるのかね？ 過学習してそう というか自社で写真取らなくてもネットから拾ってくればいいと思うが データ利用だから知財的にも問題ないだろうし 57 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/07(水) 13:35:14.30 ID:yYgCxC/pr.net] >>53 https://i.imgur.com/UQ5HfXX.jpg 58 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 14:04:18.61 ID:mv43PN/+0.net] >>56 あるあるｗ 59 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 14:12:27.27 ID:pqis0bzs0.net] 楽せずにjournalよめ 60 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/07(水) 14:15:04.76 ID:KeNdDv6Sa.net] >>32 ついでにsympyとscipyも勉強しろ。 61 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/07(水) 15:02:15.50 ID:IyZ6SaMg0.net] Pandocもやれ 62 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 20:27:28.70 ID:DVmXY0Zpa.net] seabornも忘れずに 63 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 22:41:56.63 ID:0tdAF5CmM.net] はーマジでopencvの画像bgrなのクソ 普段DL関連では全く使わんしクリップで一瞬使っただけだから盲点だったわ 通りで検証でもテストでも高スコアなのに実用でゴミみたいな予測叩き出してた訳だ お陰で過学習疑ってデータ数3割も増やして拡張も工夫した2週間が無駄骨だった5%くらいスコア上がったけどよお こんなクソみたいに初歩的なことやらかす奴おらんやろけど一応気を付けなはれや 64 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 00:38:01.23 ID:T42vu+pla.net] なぜそれでテストのスコアは問題なかったんだ？ 65 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 02:16:26.40 ID:b7OkBepE0.net] libSVMの質問はどこですればいいでしょうか 66 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 03:56:08.77 ID:hQ/B77D+0.net] コンテストに研究者送り込むより何に使うか考えるほうが難しいよ 67 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 08:35:44.29 ID:PMXNr64O0.net] >>65 その通り 技術力の高さよりも、上手く活用した人間が長期的には勝つ 68 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 08:55:35.43 ID:cWHpJIBwa.net] 日本企業は技術力の高さもその活用も他国に負けてるからこのザマなわけだ 69 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 09:45:20.79 ID:r3Nv72Tq0.net] 上から目線で語るニート 70 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 11:52:56.20 ID:2uuB+50RF.net] >>62 ikiro 71 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 13:38:31.60 ID:o189kGQ6p.net] ライブラリとか充実してて誰でも出来るのは良いけど分析するのに当たってとりあえずモデル作って結果出しました！みたいなのが多くて統計だったり数学的知識がないまま使ってる人が増えてる感じするね それが良いか悪いかは分からんけど 72 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 13:43:58.28 ID:+JvSilEi0.net] >>70 ほとんどのAI専門家自体が、統計知識や周辺知識に欠けていながら 「利用者が統計知識もしらずに・・・」とか言っているのが現実 73 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 13:59:26.61 ID:2uuB+50RF.net] DRAMのデータバスのbit順間違って結線してても一応そのまま動くからな 74 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 14:38:17.05 ID:o189kGQ6p.net] >>71 俺もそのうちの1人なんだけどさ これでは何の意味もないし説得力もないなと思って統計だったり色々勉強し始めて、自分もそうだったけどとりあえずデータ投げてモデル作って結果だしてって雑だし乱暴だよね 75 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 16:04:27.11 ID:cbRquK1Y0.net] 顧客もわかってないから大丈夫 76 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 16:10:16.11 ID:ad3mAi6zd.net] 統計学の知識って東大赤本程度でいいの？ 77 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 16:12:37.43 ID:zFTwTExl0.net] 目標がどこかによる 78 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 16:42:53.67 ID:t+ny6V8X0.net] リアルはKaggleと違って、何が入力値になるか探すところから始まる。 データへアプローチする為には統計の知識は必須だから、 ライブラリ使いが増えてもAI普及の助けにはならないな 79 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 17:20:49.64 ID:Pov5kC23M.net] >>63 テストも含め学習検証時はkeras内蔵のioライブラリ一本でやってたからね 実用時に一部処理をopencvに任せたらkonozama テストスコア高い時 80 名前：点で過学習じゃないって気付けよって話だわマジで [] [ここ壊れてます] 81 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 17:48:59.03 ID:BOCzE0W9a.net] >>75 だめでしょ でも、AIの利用者はそれを知らなくても使えるところに一つのメリットがある ともいえるので、なんか微妙なところもある。 数理的には統計の方が難しいし、自動化できない問題がある。 なぜ数理的に難しい部分が出現するかといえば単純なことで、 少ないデータを対象に考えられているため。 82 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 17:58:58.30 ID:X0Z+x7SD0.net] 機械学習に数学はいらない 83 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 18:06:12.16 ID:QFvA6n6Ua.net] 最近は勝手に分析して特徴量を自動的に作るソフトとかも出てるけど実際使ったことないからどんなものかは分からない でもその手のソフトが宣伝文句通りに動作するなら片っ端からデータ突っ込むだけでいいんだよね？ 84 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 18:14:44.36 ID:BOCzE0W9a.net] >>81 そう。 まずい飯を入れれば たくさん残飯が出てくる。 85 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 20:54:11.37 ID:+qO5qSu80.net] AUC高い！って今日同僚がキャッキャ騒いでたけどいつのまにか良いモデルを作る事が目的になってる人結構いるよね 86 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/09(金) 11:55:37.96 ID:p9aTnaT/0.net] モデル作っちゃったらもう機械学習じゃなくなる 87 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 14:51:34.93 ID:axsxYZkQ0.net] これって応用できればGPUで必死に学習とかいらなくなるの？ 「エネルギー関数」を用いてコンピューターに概念を機械学習させる https://gigazine.net/news/20181108-learning-concepts-with-energy-functions/ >このモデルを使うと、わずか5回のデモンストレーションを行うだけで機械学習が行われ、その成果は2次元だけでなく3次元にも応用が可能であるとされています。 https://i.gzn.jp/img/2018/11/08/learning-concepts-with-energy-functions/00_m.png 88 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 15:18:34.83 ID:qXb+j0DR0.net] 問題の次元が低い、おもちゃ（適当） 89 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/09(金) 15:21:04.21 ID:ayKhAvWSH.net] いい研究だと思う 90 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 15:25:08.64 ID:Bh3NLuzb0.net] 適用できるモデルがかなり限定的 というかそもそも現在の制御技術でも可能なレベル 91 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 15:36:44.39 ID:qXb+j0DR0.net] 現実の問題が解けるかどうかの時代にｗ 92 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 17:19:14.80 ID:3gHretYLd.net] >>85をショボいと理屈を持って断じることができる人材が増えてほしい 93 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 17:20:04.21 ID:z1XmYBYXM.net] 是非断じてくれ 94 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 18:04:43.56 ID:YbWngQcz0.net] D-Waveの量子コンピューターで機械学習したらどうなるのかも気になるが、さっぱり解らん 95 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 19:47:59.65 ID:Bh3NLuzb0.net] わざわざD-waveなんて使用する必要はない。 96 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 20:33:39.77 ID:hu2LpIp+0.net] New-Waveで機械学習したらどうなるのかも気になるが、さっぱり解らん 97 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/10(土) 02:37:03.74 ID:HrOFPhGN0.net] 非線形最適化だろうが確率分布のピークが複数あろうが、今のＮＮならかなり高速に最適化できるからな 98 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/10(土) 06:11:09.22 ID:4NcBJuO5d.net] >>92 sdk 見てごらん 99 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/10(土) 10:53:04.28 ID:iD5EgjUR0.net] これはGAN？ https://www.ctpost.com/technology/businessinsider/article/China-created-what-it-claims-is-the-first-AI-news-13377591.php 中国 100 名前：語訛りの英語が自然に合成できてる [] [ここ壊れてます] 101 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/10(土) 14:02:45.07 ID:/iLHit/Sa.net] 量子プログラミングを全然知らないのに 適当なこと書くのは恥ずかしいからやめような。真に受ける人もいるかもしれないんで 102 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/10(土) 15:54:18.89 ID:gwVpzklH0.net] >そもそも現在の制御技術でも可能なレベル これ 103 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 10:54:02.52 ID:NQdU7XzPM.net] もう何でもかんでも機械学習とかAIって呼ばれる時代だから仕方ない 104 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/11(日) 11:11:42.83 ID:/u39Nxx30.net] ネタないこの世の中において久々に「遊べる感」や「進化感」が感じられる分野だからな そりゃあ、猫も杓子も機械学習に飛びついて飯を食おうとするわな 105 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 13:03:55.10 ID:96wp+TZdF.net] https://landing.pyq.jp/ml/ 106 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 13:27:15.86 ID:WDS/Wv9M0.net] モヒカン族ｗ マサカリ飛ぶ 107 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 14:00:22.61 ID:hdcTIF3m0.net] 猫も杓子も 「禰宜（めこ）も釈子（しゃくし）も」が変化したという説、「女子（めこ）も弱子（じゃくし）も」が変化したという説、または猫や杓子は日常生活において目につきやすいからという説もある 108 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 17:13:47.54 ID:vRwqfVkpa.net] Jupyterをサポートした「Python in Visual Studio Code」10月版がリリース https://news.mynavi.jp/article/20181109-721502/ 今までは別タブでしか結果表示出来なかったんだっけ これの使い心地良ければブラウザでjupyter notebook編集するよりは楽そう 109 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/11(日) 18:36:49.04 ID:RKZlqPiP0.net] 機械学習って何やって遊べばいいの？ 110 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/11(日) 19:03:04.33 ID:KBFxC5Cm0.net] ﾄﾗﾝﾌﾟでどうやって遊ぶのといわれたら だれもが自分の好きなﾄﾗﾝﾌﾟの遊びを選択する そのﾄﾗﾝﾌﾟの遊びがくだらないものであっても それはその特定のﾄﾗﾝﾌﾟの遊びがつまらないのであって ﾄﾗﾝﾌﾟの遊びすべてがつまらないﾜｹではない 新しいﾄﾗﾝﾌﾟの遊びかたを探すのもありだ 遊びだからな　つまり遊びで割り切らないといけない　もともとこのｲﾝﾁｷな分野にはなんのﾒﾘｯﾄもない 111 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 19:54:05.93 ID:x3SY904PM.net] まーだインチキとか喚いてる老害おじさんいて草 112 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/11(日) 21:39:12.85 ID:/Wf9OVIEa.net] >>106 Kaggle 113 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 22:06:33.76 ID:4KGbvnyj0.net] 神楽 114 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 00:06:45.67 ID:SrOO8xVk0.net] kaggleこなせば仕事でも活かせる部分ってあるのかね そもそもkaggleすら出来ない奴は論外なのか 115 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 00:24:16.13 ID:2AJGqUNfa.net] その人のポジションによる kaggleのメリットはひたすらデータ解析して高スコアモデルの作成の追求に没頭できること 一方でそもそもそんなモデルを作ろうと考えるに至るまでの課題抽出のプロセス、モデル作成のためのデータ取得、 完成したモデルをどう事業に使うか、といった部分は完全に無視することになる 116 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 08:28:34.75 ID:dAU023bia.net] 「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ？　2018（前編） www.itmedia.co.jp/news/articles/1811/08/news007.html 117 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/12(月) 15:33:06.60 ID:tl7KhuZQM.net] kaggleに登録したけど 忙しくてその後何もやってない。 kaggleやるヒマあるならキチンと 統計学の勉強したほうがいいと思う。 118 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 15:46:42.95 ID:zfFdas5ga.net] 「きちんと勉強する」の基準が難しくて真面目な人ほど勉強ばかりに熱中して実践的なことが見に付かなくなる なので理論の勉強しつつ並行して実践するのが一番 kaggleも勉強の一環と考えて上位入賞を意識しすぎなければいい 119 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 15:47:56.04 ID:HapbR1cN0.net] kaggle勉強するより職安へ行け 120 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/12(月) 16:56:46.18 ID:tl7KhuZQM.net] 俺はもう15年もデータ分析の仕事してる。 実践はやっていける自信持てたけど 理論武装を積み上げないといけないと思ってるところ。 企業で統計学を教えることもあるけど まだまだ理論は未熟ですよ。 121 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 17:47:16.10 ID:yIhe+PMWM.net] 職安より派遣会社の求人見たほうが捗ると思う 122 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 20:21:45.69 ID:SrOO8xVk0.net] >>115 自分が真面目かは分からないけど刺さる言葉だ… 勉強しても不安でずっと参考書見て参考のコード書いてってばかりで実践力みたいなものは皆無だと思う あと上でも統計学を勉強するべきって言ってくれてる人もいるけど、区間推定とか仮説検定とかそういうのは低レベル過ぎる？ 123 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 21:02:02.66 ID:3jWw6whwM.net] 理論とかｲﾗﾈ そんな無駄ならことする暇あるなら手を動かして一つでも多くデータを集めろ 124 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 22:46:42.91 ID:7mkm1h1Ta.net] >>119 機械学習で使うかと言われると使わない。 ただし、顧客からp値を出せと求められる場合もあるので常識として押さえておいた方がよい。 125 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 23:17:21.18 ID:SrOO8xVk0.net] >>121 なるほど データ分析が出来る人になりたいなと思うから抑えといた方が良さそうだね ここに居る人たちは分析メインの人よりシステム作ったりしてる人が多いのかな 126 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/12(月) 23:21:52.61 ID:kXjsSMnv0.net] 理論分かってた方がどこをどう直せば改善するとかわかるようになるんじゃないの 127 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/12(月) 23:40:51.12 ID:Jl0ra6Fvp.net] 決定木ってデータのスケーリングだったりは必要ないって解説サイトにも書かれてるけど全くやらないのがデフォルトなの？ それとも文字とかはダミー変数とかに置き換える基本はやるべきなの？ 128 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/13(火) 02:10:30.33 ID:n0VTath80.net] >>124 他のモデルと純粋に優劣を図りたい時に条件を揃える目的でスケーリングすることはあるかも知れない(無意味だけど) カデゴリカル値の変換は決定木の場合もやらなくちゃいけない。変数の数がやたら増えると好ましく無いため、get_dummiesよりはtarget based encodingがいいよという人もいる。 129 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/13(火) 10:17:10.75 ID:jDscK74j0.net] >>120 ＞　理論とかｲﾗﾈ ＞　そんな無駄ならことする暇あるなら手を動かして一つでも多くデータを集めろ そういう人って、少し景気が悪くなれば必要なくなる。 PCが使えれば高卒でもできるから。 ま、そういうレベルの職場もまだ多いから、 それで食っていけるならいいんじゃないか？ おれはイヤだけどね。 130 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/13(火) 10:19:11.30 ID:Kpp1CQPu0.net] インフラ系開発からそっち行きたいんだけど中々入り込めぬ 131 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/13(火) 10:58:04.08 ID:yY9+3jiAM.net] >>126 理論とか高卒の作業以下って言ってるんだけど 上でも誰か言ってるけど課題抽出やどう事業に応用するのかが大事なのであって理論じゃ飯は食えない 132 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/13(火) 10:58:37.62 ID:jDscK74j0.net] 最近は、転職するのがとても難しいですね。 良い人材を採用したいといいながら、 人材紹介会社に丸投げですから。 人材紹介会社というのが何をやってるのか わかりませんけど、そういうのに登録しても、 高学歴で20代でなければ、 ほとんど良い転職は紹介してもらえないようです。 つか、紹介先が人売り企業ばかりです(笑) そのほうが高く売れるんですよ。 紹介手数料を多くもらえる。 だから、普通の人には下請け企業や 実質的な派遣会社ばかりを紹介してきます。 133 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/13(火) 11:02:10.63 ID:jDscK74j0.net] >>128 実践は俺のもっとも得意とするところ。 ちゃんと書いてあるだろう？ 読めないのか？ それに加えて理論ということだ。 日本語読めないか？

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