テックキャンプ・「転職できない」は本当?口コミの「採用しない」は、気にしなくて大丈夫!
以下のような疑問にお答えします エンジニア採用担当が、「テックキャンプ卒業生は採用しない」という口コミがあるけど本当? 履歴書に「テックキャンプに居たことを書かないほうがよい」という噂あるけど本当? そのような疑問に、エンジニアの採用担当を経験した、歴20年の現役のエンジニアがお答えします。 かんたん結論 疑問の答えですが、エンジニア採用担当の立場から言うと「えっ?テックキャンプ卒が採用に影響する […]
以下のような疑問にお答えします エンジニア採用担当が、「テックキャンプ卒業生は採用しない」という口コミがあるけど本当? 履歴書に「テックキャンプに居たことを書かないほうがよい」という噂あるけど本当? そのような疑問に、エンジニアの採用担当を経験した、歴20年の現役のエンジニアがお答えします。 かんたん結論 疑問の答えですが、エンジニア採用担当の立場から言うと「えっ?テックキャンプ卒が採用に影響する […]
またまた、kaggle(AIコンペ)で画像処理系のコンペを戦っているんだ。 コンペでは、画像の拡張(サイズを変えたり、加工したり)が必要で、それがないと上位に行けないんだ。なんかいい方法ない? 今回は、優勝者も使うalbumentationsライブラリーの使い方を解説しますね。 albumentationsをインストールする まずは、albumentati […]
自分が作った野菜や果物を全国に広めて売り上げアップをさせたい。 そんなときは、ホームページの開設が効果的です。 この記事でわかること ホームページの開設方法がわかる ホームページを作るときは、外注が良いのか、自分で作った方が良いのかわかる。 自分で作る場合、どのように作り方をしたら良いかわかる。 初心者からあらゆるサイトの開設・構築方法を理解できる!! ⇒テックアカデミーwordpress講座!本 […]
riiidコンペお疲れ様でした!! riiidコンペで銅メダルが確定して、やっとkaggleエキスパートに昇格することができました。これまでにゲットしたメダルは、以下の通りです。 銀メダル(ソロ)1つ 銅メダル(ソロ)1つ このブログでは、どのようにすればkaggle Expertにたどり着けるのか、体験を元に書いていきます! riiidコンペの詳細は、以下にまとめたので詳しいことは […]
pandas(Pythonのデータ処理用のライブラリ)は、条件を指定してデータを取り出したりするのに便利なライブラリです。 しかし、kaggleのコンペのように1億レコード(行)もある大量データだと、メモリ不足に陥ったり、処理速度が遅くなることがありませんか? そこで、この記事ではpandasをつかったデータの最適化(メモリ容量の最適化)、高速化について解説します! メモリ容量の最適 […]
質問者 SES会社に入社後、テスト案件にたずさわることになったけど、開発スキルが身につかないから不安だ。 質問者 プログラミングスクールで勉強してきたのに意味ないよ 回答者 「勉強の意味が無い」と言うと思った。 回答者 この記事では、エンジニア採用担当でもある筆者がSESのテスト案件で開発スキルを身に付けた裏技、テスト案件から開発に進む方法を体験談を踏まえて教えてくれますよ。 筆者は […]
悩みあり テックキャンプの転職支援で「SESばかりじゃないの?」 という不安を持つ人は少なくありません。未経験からエンジニアを目指す中で、この不安は当然のものです。 でも、実際のデータを見ると、その心配は必要ないかもしれません。 出典:テックキャンプ・エンジニア転職コース テックキャンプの転職実績では: SES企業への就職は33.8%程度。つまり、3人に1人しかSESに行っていません 自社開発や受 […]
金メダルとったメイド Mechanisms of Action (MoA) Predictionコンペお疲れ様でした!最終結果どうだった? メダル無しのメイド publicスコア(テストデータの25%で評価)だと銀メダルだったのに、シェイクダウンでメダルどころか、無印になってしまったよ。 この数ヶ月、メダルとるために時間を費やしてきたのに!時間返せ~。 k […]
nginxにて、httpリクエストのgetパラメータの値を判定し、 別サーバーのプロセス(リダイレクト)を呼び出す方法についてハマったのでメモ。 前提条件 ・osはlinux(Ubuntu 7.5.0) ・nginxは、port8080で起動していて、外部からリクエストを受信する ・nginxは、getパラメータの値を参照して、別のプロセスに(port8081,8082)に処理を渡し […]
私は、Kaggleのコンペでスコアが上がらなくなってきたら、他の人のカーネルを見ます。 その結果、「最適化」「微分」「ベイズ」などの見慣れない言葉が出てきて、さらにわからなくなります。 そもそも、どのような考えで特徴量を作れば良いのか、わかっていなかったりします。 一度、思考の整理したい。 そんなときに出会ったのが、江崎貴裕さん著書「データ分析のための数理モデル入門」という本です。 […]