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No.78873 本選考 / エントリーシートの体験談

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提出方法 メールで
結果通知時期 1週間以内
結果通知方法 メールで

学生時代に力を入れてきたこと、または興味を持って取り組んだこと（左記研究以外）

2018年9月-11月に行った、◯◯市の住民に対するヒアリングです。◯◯市では、公共交通の見直しが課題の1つでした。そこで、私はインターンシップ生として現地に滞在し、今より使いやすい交通手段になるように、また赤字解消に貢献したいという思いから、◯◯・約◯◯人の住民の方に、現在の移動手段やニーズ...

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あなた自身の研究／業務において、数学的知識がどのように活用されたかを記述してください。

私の専攻は、◯◯分野を対象とした応用統計学である。◯◯における、デザインと統計解析の方法論を研究する学問だ。学んできたこととしては、◯◯を加味した上でのサンプル数や研究期間の決定、効率的に精度良く効果を推定するための統計解析手法の決定などである。これらは統計学を用いており、その統計学のベースに...

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あなたが大学および大学院において勉強した数学の本について、書名を列挙してください。

・◯◯◯◯（2011）「まずはこの一冊から 意味がわかる線形代数（BERET SCIENCE）」◯◯出版
・◯◯（2005）「統計学のための数学入門30講（科学のことばとしての数学）」◯◯書店

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あなたの研究／業務において、プログラミング技術がどのように活用されたかを記述してください。

修士論文では、◯◯データベースを用いている。それを扱う際には、プログラミング技術がマストである。研究では、プログラミング技術を用いて、データベース上に格納された複数のデータテーブルをリンクさせ、必要なデータに絞り込み、解析を実施している。なお、データハンドリングはSQLserverで、解析はS...

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あなたがこれまで勉強したプログラミング言語の名前、およびそのために読んだ書籍の名前を列挙してください。

SQL
◯◯（2017）「[改訂第4版]SQLポケットリファレンス」◯◯◯◯社
R
◯◯ほか（2008）「Rによるやさしい統計学」◯◯社
SAS
◯◯◯◯研究会（ACE） 基礎解析分科会・◯◯◯◯（2017）「新版 実用SAS生物統計ハンドブック」◯◯◯◯社
Python
◯◯（...

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あなた自身が作成し、研究（個人的な研究を含む）において使用したプログラムコードの一部（最大100行分）を別紙に添付してください。

※実際のデータを添付

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添付したプログラムコードについて、簡単に説明してください。

修士論文では、◯◯の検証を行っている。今回は、その際に使用しているデータを提出する。なお、添付コードは、◯◯◯◯でデータを抽出した後に、◯◯で解析を実施する部分である。下記2つのステップを踏んでいる。
（1）研究手法として設定している◯◯にて解析を実施：
まず、◯◯パッケージを使用できるよ...

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志望動機

私は仕事を通して、時間をかけるべきところに注力できるよう支援することで、人々が今より楽に幸せに生活できる世の中にしたいと考えている。そのために、ITやデータの力で世の中の課題解決に寄与したい。
これは、インターン中に行った、新しい勤怠システムの導入により、リアルタイムに勤怠情報の把握が可能に...

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自由記入欄

私の強みは、状況を想定してアプローチすることである。例えば、インターン中に担当した勤怠管理システムの新規導入の際には、社内の混乱を防ぐため、システムの試験導入を数回に分けて実施した。各試験導入の終了後、参加者から意見を集めて運用ルールに反映し、プロジェクトチームでの共有・打ち合わせを行った。こ...

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各質問項目で注意した点

注意した点は他の民間企業に出すESと同じです。ただ、ESがwordだったので、読みやすいように工夫（改行や太字にするなど）をしました。（履歴書）

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2019年8月
一次面接
2019年9月
最終面接
内定
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もっとONE CAREERを使いこなそう
ONE CAREERでは、TDSE（旧：テクノスデータサイエンス・エンジニアリング）の2020年卒の本選考で実際に通過したエントリーシート（ES）の例文集や志望動機の回答例を掲載しています。さらに、TDSE（旧：テクノスデータサイエンス・エンジニアリング）のESの通過率を上げるために深く選考対策したい方に向けて「選考ステップ」では自己PRや学生時代に頑張ったことに含めるべき、重要な評価基準とES提出時の注意点を解説しています。TDSE（旧：テクノスデータサイエンス・エンジニアリング）のES・書類提出前や採用担当者と会う前に、高倍率な場合でも通過するようお役立てください。また「合格の秘訣」では選考全体を通じたポイントも解説しており、コンサル・シンクタンク業界の分析やTDSE（旧：テクノスデータサイエンス・エンジニアリング）の企業研究をする際に役立ちます。
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