前回の記事で、自分が中国へ行くための転職活動でレジュメを
どのように書いていたかについてまとめました。
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今回の記事では、レジュメ作成の次のステップである求人探しと
応募について学んだことを詳細にまとめようと思います。
中国へ移住するための転職活動を通じて学んだことをまとめるにあたり、
まずは下記のような全体の概要をまとめた記事を書きました。
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続いて今回は、転職活動の第一歩となるレジュメの書き方について、
今回学んだことを詳細にまとめようと思います。
自分はこれまでの約12年間、日本の企業で自動運転システムの
ソフトウェアエンジニアとして働いてきましたが、2023年から
中国の企業に転職し、同じように自動運転システムのソフトウェア
エンジニアとして働くことになりました。
そこに至るまでにいろいろな苦労、経験、学びがあったので、
それらを忘れないうちにブログにまとめることにしました。
今回の記事では、この転職活動開始時から終了時までの概要を
ざっと紹介しようと思います。
自分のように自律移動システムを開発するエンジニアの採用プロセスでは、
C++の知識がどれだけあるかを問われる技術面接が必ずあると思います。
今まで何度か実際に面接を受けたことがありますが、いざ聞かれて答えようと
すると(しかも英語で)、自分がC++の事を全然理解出来ていないということを
思い知らされました。
今後また同じ質問をされたときはちゃんと答えられるように、これまでに
問われた質問の内容と、その模範解答をまとめておこうと思います。
これまでにデータ解析の仕事で扱ってきたのは主に
時系列データや画像データなど、数値で表現される
データでした。
しかしながら、最近では自然言語データのように
数値データではないものも解析できることが重量と
なってきました。
今回、上記の書籍で自然言語データに対する前処理の
手法について勉強したのでこの記事でまとめておこうと
思います。
データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが
時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、
統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、
毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで
こういった前処理の方法をいつでも確認できるように
メモしておこうと思います。
データ分析の仕事をする際はPythonで専用スクリプトを書いて
大量のデータを一括処理するなんてことをよくやりますが、
今後は画像データに対する処理のスキルも習得する必要性が
出てきました。そこで、上記の書籍から画像データに対する
前処理のやり方をいろいろ学んだので、それらを忘れないように
まとめておくことにします。
