建設業許可のとび・土工・コンクリート工事において、 専任技術者となれる国家資格等で代表的なもの としては以下のような資格があります。 1級建設機械施工技士 2級建設機械施工技士 1級土木施工管理技士 2級土木施工管理技士(土木) 2級土木施工管理技士(薬液注入) 1級建築施工管理技士 2級建築施工管理技士(躯体) とび・とび土工・型枠施工・コンクリート圧送施工(1級) とび・とび土工・型枠施工・コンクリート圧送施工(2級、要実務経験3年) その他にも、とび・土工・コンクリート工事 において専任技術者となれる資格があります。 詳しくは、 こちら を参照ください。
投稿日: 2016年8月17日 最終更新日時: 2018年4月6日 カテゴリー: 業務日誌 軽微な工事をする場合については建設業許可はいらなくなります。 その軽微な工事というのはいくらまでかというのはおそらく有名なのでご存知かなと思いますが、 500万円までですね。 ただ、500万円というのは有名ですが、消費税が込なのかどうか、材料代金が含まれているのか どうか、という細かいところまで考えると、非常に分かりにくくなると思います。 まず消費税ですが、これは含んだ額になります。 税込金額ですので、現在の税率8%での税抜金額となると462万円ほどということになります。 将来的に消費税が上がるとするともっと実質的な金額が下がることになりますね。 次に材料代金を含むかどうか? これについても含んだ総額が工事代金となります。 じゃ、材料を施主が支給してきた場合は材料費がなくなるからいいのか? と考えたくなるのですが、 『注文者が材料を提供する場合においては、その市場価格又は市場価格及び 運送賃を当該請負契約の請負代金の額に加えたものを請負代金の額とする。』 という、厳しい決まりが建設業法施行令第1条の2第3項に規定されてしまっていますので 材料代をどうしても含めなければならないですね。 特に簡単に500万円を超えやすいのが機械器具設置工事業。 据付工事は大したものでなくても、機械代金だけで500万円を軽く超える場合が多いですから 過去の軽微な工事の実績を積んでいろいろと証明したくても違反状態のものばかりが見つかって しまうということが多いです。 あと、建築工事業に関してだけは500万円ではなく1500万円まで(もちろん税込) という基準に変わるのと、 さらに、延べ床面積が150平米までの木造住宅であれば軽微な工事として扱われます。 この場合は金額はいくらでも大丈夫になります。 どう考えても建設業許可がいらないケースなのに許可を取れと言われている場合はこちらから
慣れた人にとっては「何を今更……」かもしれませんが。 「最初に徹底したプランとスコープを確立することが重要」とか、 あとあと生きてくるコツが結構詰まっています。 新人向けとしては全体の業務フローを理解してもらうことに役立つはずです。 中堅向けとしては、「自分なりのやり方」の中で何が抜けているかチェックするために役立つかと。 本物のデータ分析力が身につくかどうかはコメントを控えます。「本物」の定義がないので。 Kaggleでトップを取るのが「本物」という予測精度至上主義の人にはお勧めしません。 「少しの予測精度よりも、よりデータにだまされないよう実務寄りに」という人向けです。 ディープラーニングが(人と機械の学習時間をかければ)個人PCでもできる一方で、 「とりあえず目的変数と説明変数の候補を突っ込めば機械が何とかするんだろ」という乱暴なボスも多いのが現代です。 本書を読んでもRやPythonが自在に操れるわけではないので、そのあたりはご注意を。
10 ある事情にて購入しましたが、データ分析というタイトル以上に多くのことを学べる優良本でした。エクセル能力、提案書の見せ方など学ぶこと多しで、ビジネスマンは一読の価値あり☻若手に回そ。 投稿日:2016. 10. 11
データ分析(統計学)を通じてビジネス課題を解決するためのワークブック プロローグ データ分析にあたっての大切な心構えについて書いてある。 1章 データ分析を設計する データ分析をする前にやっておかなければならない問題領域の設定、評価軸の決め方を説明してある。 2章 データを事前にチエックする... 続きを読む データの性質を知りクレンジングする 3章 分析方法を選ぶ データの特性を表現する代表値(平均値、中央値、最頻値)の説明、平均値ばっかりではダメです。 クロス集計でデータ群を分ける 4章 ケース実習「新商品の配置問題」 ワーク問題 いままで習ったことで課題を解く 5章 標準偏差を使おう 標準偏差の基礎概念とエクセルを用いた計算の仕方。 6章 グループ間の差の確からしさを検証する 2つのグループ同士の平均値に差異(有益な違い? )が認められるかをp値で判断する 7章 分析結果の受け止め方と伝え方 データ分析の結果だけに囚われずに冷静になって判断すること たぶん一番難しい
2020年05月20日 データ分析時の心がけ 1 何のために、何を知ろうとしたか 2 そのためにどんな仮定を置き、どの範囲を考えに入れたか 3 どんなデータを使って、どんな意味合いの数字を出したか データ分析の手順 1 問題領域の決定 2 評価軸の決定 3 要因(各評価軸の構成要素)の列挙 4 分析 2020年04月27日 書籍サイズと図解の古めかしさが気になるが、データ分析手法そのものではなく、分析の"前後"の手法に着目した書籍。 ワークを解くことまでしっかりするべきだか、それをやると読むのにかなり時間はかかる。 2020年02月29日 ・講座を聞いているような展開で、2時間くらいで終えられるのが良い。 ・手を動かすよりも頭を動かす、という当たり前の点が学べる。 ・意外に思考の癖があるなと思ったので、人の型に併せて考えてみる、という体験には良い。 この本をチェックした人は、こんな本もチェックしています 無料で読める IT・コンピュータ IT・コンピュータ ランキング
「本物のデータ分析力が身に付く本」と言う本を読みました。すごく勉強になったので、個人的メモをまとめてみます。 読んだきっかけ 普段は主にiOSアプリを開発するエンジニアとして働いています。8年ほどiOS一本でやってきたので、少し変化をつけたくなってきました。 ちょうどチーム内で「サービスのデータを分析して改善に活かす人」が足りてないという声があったのもあり、データ分析を勉強してみようと思いました。 最初は本を読んで体系的にまとまった知識を入れたい派なので、先輩に教えてもらいこの本を読むことにしました。 本に書かれていること この本には 「データ分析の設計から実際の分析、そしてどのように結果を伝えるか」 が書かれています。 読む前は「データ分析って要するにSQLを叩くことかな?」と思ってたのですが全然違いました。SQLはほんの一部の要素です。 1. データ分析の設計(これが重要!) 2. データの事前チェック・分析の実行 3. 分析結果の評価と表現 の3つの段階に分けて勉強になったことをメモしていきます。 1. データ分析の設計 最も重要なステップです。問題を解決するために、どういう分析をすればよいかを考えます。 本の中で、エンジニアあるあるとして、 ・とりあえず出せそうなデータをSQLでたくさん出し、そこから何かに活用しようとする が紹介されています。 これはまさに僕のことです。会社でもそれっぽいグラフを出してドヤってました(恥ずかしい! )。 本書ではこのような進め方を 「データアプローチ」 と表現し、問題を解決するためにデータを使う 「課題アプローチ」 がより重要であると言っています。 課題アプローチでは必ず何かの問題を解決するためにデータを扱います。問題は例えば「ECサイトでリピーターを増やしたい」とかです。 ECサイトでリピーターを増やすには無限の方法がありますが、それを整理してMECE(もれなくダブりなく)に分析するために 「分析の概念図」 を作ります↓ 分析の概念図 分析の概念図を作りながら考えていくことで、筋の通った分析・無駄のない分析ができます。具体的なステップは、 1. 問題領域の決定 2. 評価軸の決定 3. 問題の具体的記述 4. 要因の列挙・選択 5. 概念図に組み立てる の5ステップ。特に1, 2の段階でできるだけ広く/深く要素を挙げられると良い分析になりそうな気がしました。 2.
書き込み式。【「TRC MARC」の商品解説】 込み式の演習(ワーク)を通して、本物のデータ分析力を身に付けられます。 本書で学べるデータ分析の鉄則は、どんな業種・業態の人でも役立つ汎用的なものです。これらは、大阪ガスのデータ分析専門部隊が長年積み上げてきたノウハウの一部です。小難しい理屈はかみ砕き、必要最小限の知識で効果を出せるワークを、ふんだんに盛り込んでいるので、体でデータ分析を覚えられます。 5人の共同著者らは本書の内容を基に、2日間のワークショップという形で全国約1500人にセミナーを提供してきた実績があります。本書では、そのセミナーとほぼ同じ内容を、自分のペースで体験できます。【商品解説】 本書は、読者自身が数字を使って、新たな課題に答えを出せる人材になるための本です。大阪ガスのデータ分析専門部隊が20年近くかけて積み上げてきたノウハウの一部を紹介します。【本の内容】