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データアナリストとデータサイエンティストの違いは?

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「直接お客さまにかかわる仕事がしたかった」と話す深田さんは、2006年にシステム開発会社からブレインパッドへ転職し、データアナリストへと転身した。 もともと興味があったのは、マーケティングや 個人のお客さまにも影響を与えられるような仕事。 前職でエクセルやアクセスベースでデータを扱うことはあったものの、 ビッグデータといわれるような大規模なデータを 扱うような仕事は経験がありませんでした。 今でもそうだが、統計や分析、マイニングといった分野に長けている人材が圧倒的に足りないとされる中で、データアナリストとしてのポテンシャルを見込んで採用を進める企業は少なくない。 彼女自身、素養を認められて転職した一人だ。 わたしたちが担当するビッグデータを活用した分析は、 CRMの現場に近い部分から経営的な判断を下す部分まで、 お客さまによってさまざま。 その中でもわたしは、長期的なプロジェクトにかかわることが多いですね。 入社してすぐに携わったのは、ある証券会社さまのプロジェクト。 クライアントからいただいた取引履歴や顧客属性などのさまざまな データを統合・分析して、自分で立てた仮説をもとに顧客への アプローチの効率化を支援するのが目的でした。 エンジニアでもマーケッターでもなかった深田さんだが、どのようにしてデータアナリストとして必要な知識を身に付けていったのだろうか。 前職では管理部門の仕事をしていたため、 データ解析に必要な技術知識を身に付けるのは今でも大変です。 わたしの場合、入社後に受けた2週間の研修で、 SQLや自社で扱う分析ツールに関する基礎知識を学び、 その後は実践で身に付けていきました。 入社当時は毎晩のようにSQLが夢に出てきたりして苦しかったですが(笑)、 新しい知識が身に付いてる充実感と、 一つ一つ課題をクリアしていく満足感を得られるのは楽しかったですね。 同社では、担当プロジェクトで経験したことを社内勉強会で共有し合うことが多いという ビッグデータが注目され始めたここ数年。 顧客ニーズの多様化が加速し、それにつれて学ぶべき技術や知識がますます増えてきているという。 そんな中で深田さんが実感するのは、エンジニアがデータアナリストになることの優位性だ。 マーケティングに精通した人や、 より高度な統計モデル構築を得意とする人など、 データアナリストによって得意とする分野はさまざま。 そんな中でも、最近では技術的な素養の高い人が 優位なんじゃないかと感じます。 普段の業務でも、データアナリストが手作業でやっていることを システムで実装するなど、エンジニアとしての経験は大いに活かせますから。 どの分野を自身の強みとして持つにしても、技術的なバックグラウンドはデータアナリストとしての能力をベースアップしてくれるということかもしれない。 では、未経験者がこれからデータアナリストの世界に飛び込むとして、今現場で求められていることは何なのだろうか。 複合的なデータ分析力、そして翻訳力じゃないでしょうか。 前者に関しては、例えばECサイトの購入者の特性を調べるのに、 サイト内の行動履歴や購買結果、単価など、 扱おうと思えば無数にデータは出てきます。 その中で、お客さまの課題解決につながりそうな データだけを抽出して分析する。 しっかり仮説を立てた上で、手元にあるデータを最適な形で活用する力は、 データ量が肥大化しているからこそ重要だと思います。 後者の翻訳力というのは、データ分析を行う上で、 システム部門とマーケティング部門の両方と 話をしなければいけない時に重要です。 システム部門の話を噛み砕いてマーケティング部門に 分かりやすく伝えるブリッジングができなければ、 必要な情報を収集できなかったり、 作業時間をロスしてしまったりしますからね。 データアナリストは、決して簡単な仕事でも、ハードルの低い仕事でもない。 それでも、このビッグデータ時代には欠かせないポジションであることに違いはない。 はじめにお話をさせていただいた証券会社さまのプロジェクトは、 今では規模が拡大して営業店舗支援的なコンサルティングまで 担当させていただいています。 営業店の仕事は、個々の営業担当の経験やノウハウによる部分が強く、 プロジェクト初期ではデータマイニングが 受け入れられにくい領域であったと記憶しています。 それが、次第にデータ活用の機運が高まり、 今では受注確度向上のための支援もさせていただいている。 お客さまの抱える見えない課題を解決するヒントが、 膨大なデータの中に隠れていて、その中から最適解を導き出す。 データで解決できることが増えてきているからこそ、 そんなデータアナリストを目指したいですね。

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大相撲の実況に手放せない「力士カード」 独自データ、地道に蓄積

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在宅においても転職活動は可能ですので、「なるべく早く転職活動を進めたい」という方は、以下転職エージェントサービスへの電話相談をされることをおすすめします。 <電話相談が可能な、全国対応のおすすめ転職エージェントサービス> ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 登録後、それぞれの転職サービスから連絡が来ますので、電話で状況を伝えアドバイスをもらいます。 また、登録の際はなるべく複数のサービスに登録をして、あなたにとって一番「相性が良さそう」と感じた転職サービスを見極めて利用されることをおすすめします。 データアナリストとは、 データの分析や調査を行う専門家のことを指します。 多くの企業がビッグデータの活用に注目し始める中、データの分析・調査に関する高度な知識を持つ人材が強く求められるようになっています。 企業が抱える何らかの課題に対して、その 原因がどこありどうすれば解決できるかといった仮説を立て、膨大なデータを分析した結果から解決策を導き出すのが、データアナリストの仕事の大枠です。 データアナリストになるために必須の資格はありません。 データアナリスト自体がまだ必要とされ始めてから歴史の浅い職種ですので、 「こうすればデータアナリストになれる」というセオリーのようなものも確立されていないのが実情です。 今後、需要がさらに高まっていくことがほぼ確実視されている仕事であるだけに、未経験の方であってもこれから挑戦してみる価値のある職種です。 コンサル型データアナリストは、企業の課題点に応じて 「どのようなデータを分析すべきか」という出発点から考える仕事です。 課題を解決するために必要とされるデータとは何かという仮説を立て、仮説に基づいてデータを分析し、解決策を提案します。 経営コンサルタントが経営者に近い位置にいるのに対して、コンサル型データアナリストは現場に対して具体的な指示を出すという違いがあります。 一方、エンジニア型データアナリストは、 分析されたデータや一連のデータによって行われた機械学習の結果が何を示しているかを考え、一定の規則性を見出していく仕事です。 ただし、コンサル型とエンジニア型は明確な線引きがあるわけではなく、 コンサル型とエンジニア型の両方を兼ねることもあります。 データアナリストとデータサイエンティストの違い データアナリストと混同されやすい職種として、データサイエンティストが挙げられます。 実際、データアナリストとデータサイエンティストの業務領域は曖昧なことも少なくありませんが、本来の意味合いとしては次のような違いがあります。 データサイエンティストは「データの抽出」に対する比重が高い仕事です。 ビッグデータのような大量のデータの中から必要な情報を抽出し、分析していきます。 これに対して、 データアナリストは「データの活用」が重視される仕事です。 データを分析して規則性を見出し、そこから見えてくる将来予測や課題の解決策を提案します。 このように、データサイエンティストが 情報の切り取り方といった前提条件から検証するのに対して、データアナリストは データを分析してアウトプットへとつなげることを求められる傾向があると言えます。 あ わ せ て 読みたい あ わ せ て 読みたい データアナリストの将来性と年収イメージ データアナリストの平均年収の相場は、およそ600万円~2000万円と言われています。 このような収入の幅は、経験の有無や担当する仕事内容、また、データアナリスト自体の希少性の高さが原因によるものです。 近年、ビッグデータという言葉が広く知られ始めたことで、あらゆる業種で日々大量のデータが蓄積されており、これらを 有効に活用することで経営戦略や将来のビジネスチャンスにつなげていくべきではないか?といった機運が高まりつつあります。 こうした世の中の動きに対して、情報の分析を担う データアナリストの数は圧倒的に足りていないのが実情です。 需要に対して供給が全く追いついていないものの、現状ではデータアナリストを大量に養成するための具体策がないため、 人材価値が非常に高く位置づけられる状況はしばらく続いていくと考えられます。 今後、機械学習や自動化がますます進んでいくと予想されています。 これに伴い、データアナリストの需要もさらに高まっていくものと思われます。 データアナリストは 非常に将来性のある仕事であり、これから目指していく価値が十分にある職種と言えます。 コミュニケーション能力 データの分析能力がどれだけ優れていたとしても、その成果をクライアントに伝えたり、結果から得られた新たな提案を通じて取引先の利益に貢献したりできなければ、データアナリストとして十分に活躍するのは難しくなってしまいます。 専門的な内容を噛み砕いて分かりやすく伝えたり、顧客にとってメリットとなる点についてポイントを絞って伝えたりする能力が必要になります。 つまり、 データアナリストにこそコミュニケーションスキルが必要になるのです。 また、データアナリストとしての実務経験がない人であっても、これまで働いてきた中で社内外とのコミュニケーションを図りながら仕事を進めてきた人は、 データアナリストの求人に応募する際にもコミュニケーションスキルをアピールするようにしましょう。 あ わ せ て 読みたい プログラミングに関する一定の知識 【コンサル型】に必要な知識 前の章でもお伝えしたように、データアナリストの仕事は大きく「コンサル型」と「エンジニア型」の仕事に分けることができ、それぞれに求められるITスキルも変わってきます。 コンサル型の仕事はデータの分析が主になりますから、SQL、Python、Rといったプログラミングスキルがあると便利です。 【エンジニア型】に必要な知識 一方のエンジニア型の仕事内容は、データの規則性を見つけ出す仕事になります。 そのためHadoopやMapReduceといったプログラミングのスキルがあると便利でしょう。 近年ではオープンソース系のプログラミング言語さえ覚えておけば、問題なくデータアナリストの仕事を賄える時代になってきました。 とはいえ、いつ何時プログラミングスキルや知識を求められるシチュエーションが来るかも分からないため、備えておくに越したことはないでしょう。 ロジカルシンキング データマイニングを仕事にする以上、 データ分析に関する書籍を何冊も読みこなす必要に迫られることになります。 データ分析に必要な知識は統計学や数学だけにとどまらず、機械学習にも及びます。 人工知能への理解を深めるためには、プログラミングの知識が求められるケースもあることでしょう。 こうした 技術は刻々と変化しており、しかも進歩のスピードが年々速くなっています。 そのため、データアナリストは常に勉強を続け、最新の動向を把握していなくてはなりません。 強い知的好奇心を持ち続けるとともに、論理的思考が身についていることが大切になります。 常に新しい技術について学んだり、物事を論理的に考えることが楽しいと感じられたりする人は、データアナリストの仕事に大きなやりがいを感じられるはずです。 統計学などの知識を学ぶ データアナリストが実務を行う上で欠かせないのが、 統計学の知識です。 どのような情報を抽出すれば仮説を立証できるのか、取り出された情報から導き出される推論はどういったものか、といったことを、統計学の知識を抜きにして考えるのは不可能だからです。 統計学の知識を身につけるには、 数学の知識も必要になります。 高校数学までの内容は問題なく理解できるよう、確率や統計、微積分、数列などを復習しておきましょう。 統計学についてピンとこない人は、まずは 統計学の入門書を1冊読んでみるといいでしょう。 データアナリストにとって統計学の知識が必須と言われる理由や、数学の知識をどのように駆使していくのか、といったことが分かってくるはずです。 まずはエンジニアから目指してみる データアナリストとしての実務が未経験だったとしても、 SEやデータベースエンジニアとしての実績やスキルがあれば、データアナリストとしてのポテンシャルを高く評価してもらえる可能性があります。 IT系のスキルは最大限にアピールしておきたいところです。 JACリクルートメントは外資系企業や海外勤務に強いとされる転職エージェントですが、 IT系のハイスキル人材についてもキャリアアップの成功事例が豊富にあります。 データアナリストはまだ職種として新しく、データアナリストとして十分な実績を持つ人材を採用するのは企業にとって至難の業です。 データアナリストの仕事に活用できる経験を持った人材であれば、実績やスキル次第でデータアナリストに転身できるチャンスは大いにあるでしょう。 データアナリストの仕事は専門性が高く、必要とされるスキルに関しても1つだけというわけではありません。 データアナリストの仕事内容をよく理解していないキャリアアドバイザーが担当についた場合、「データアナリスト未経験」=「応募は難しい」と安易に判断されてしまい、求人を紹介してもらえない可能性もあるのです。 doda ITエンジニアは、dodaがITエンジニアに特化して展開している転職エージェントです。 ITエンジニア専門だけに、 高度な業務知識を持つキャリアアドバイザーが在籍しています。 どのようなスキルがデータアナリストの仕事に活かせるのか、きちんと理解しているキャリアアドバイザーに担当してもらうことができれば、データアナリストへの道が開ける可能性も高まるはずです。 未経験職種への転職はミスマッチのリスクがつきまとうため、 事前の情報収集が非常に重要になります。 まして、データアナリストは職種自体がまだ新しいもののため、求められるスキルレベルを自力で判断するのは困難です。 第三者の視点から多くの求人を紹介してもらう意味でも、転職エージェントを活用するのは有効な手段と言えます。 WORKPORTは IT・Web系の職種に強い転職エージェントです。 実際にWORKPORTを利用した人の感想として多いのは、対応が迅速で多くの求人を紹介してもらえたという声が挙げられます。 他の転職エージェントに比べると、 スピーディで求人紹介の「量」を重視している傾向があります。 データアナリストの仕事についてリサーチするのも重要ですが、ある程度多くの求人を見ておかないことには仕事内容や求められるスキルが分からないはずです。 WORKPORTで多くの求人を比較検討し、自分にとってのベストな転職先を絞り込んでいくといいでしょう。 データアナリストは決して「誰にでもできる簡単な仕事」ではありません。 未経験から挑戦するにはハードルがあるのは事実です。 しかし、データアナリストそのものが歴史の浅い職種であること、現状ですでに人材不足の状況にあること、将来性があり期待値の高い職種であることなどから、 未経験からデータアナリストを目指すのは「険しいが挑戦する価値がある」決断と言えるでしょう。 「未経験だから無理」とあきらめてしまうのではなく、これまでの経験で活かせるものはフル活用し、新たに勉強する必要のある分野は学んでいけばいいのです。 データアナリストになりたい!という強い思いとともに、データアナリストへの第一歩を踏み出してみましょう。

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分析はゴールではない データスタジアムのアナリスト育成術

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令和時代のビジネスにおいて、ビッグデータの活用は不可欠。 ビッグデータ活用のプロが「データアナリスト」です。 データアナリストに対するニーズは年々高まっており、データアナリスト志望の就活生も増えています。 とはいえ、「そもそもデータアナリストって?」「資格はいるの?」と疑問に思っている方も多いのでは? そこでこの記事では、• データアナリストの業務内容・年収・就職先• データアナリストに必要なスキル• データアナリストの仕事に役立つ資格 など、データアナリストの基本情報について詳しく解説していきます。 データアナリストとは データアナリストとは、文字通り「データの分析」を専門とする職業です。 データと一口に言っても様々ありますが、データアナリストが主に取り扱うのは「ビッグデータ」です。 ビッグデータは、売上データや顧客データといった従来からあるデータ以外にも、気象データやSNSの書き込みデータなど多種多様なデータを対象とします。 ビッグデータの最大の特徴は、膨大なデータ量!テラバイトは当たり前で、時にはペタバイト(ギガバイトの百万倍)単位のデータ量に達する場合もあります。 データアナリストの業務内容 データアナリストの業務内容は「コンサル型」と「エンジニア型」に分類できます。 コンサル型データアナリストの業務は、データ解析をもとに具体的な解決策を提案するのが仕事です。 そのためコンサル型データアナリストは、主にマーケティング会社や経営コンサルタント会社などに所属しています。 それに対して、エンジニア型データアナリストの業務は、機械学習やデータマイニングといった手法を用いて、顧客の行動パターンを分析し、商品やサービスの開発・改善に活用できるデータを提供するのが仕事です。 データアナリストの年収 データアナリストの年収は507万円です(出典:)。 もっとも、これはあくまで平均額ですので、所属する企業や役職などによって上下します。 データアナリストの就職先 データアナリストの就職先としては、ビッグデータ分析を専門とするコンサル会社のほか、さまざまな企業(大手通信会社、大手監査法人、大手金融機関、大手食品メーカーなど)、取扱データ量が膨大な研究機関(大学、民間・公営の研究所)などがあります。 データアナリストに対する需要は今後ますます増えていくと予想できるので、就職先のバリエーションはどんどん多様化していくことでしょう。 データアナリストに必要な知識・スキル 膨大なデータを整理整頓するのがデータアナリストの仕事。 したがって、対象データの重要性を素早く見分けて無駄なデータを省く能力や、正しい因果関係や論理に基づきデータを分類できるロジカルシンキングの力が求められます。 データアナリストの実務に必要なのは、「IT」「データベース」「統計学」に関する基本的知識・スキルなどです。 ただし、コンサル型とエンジニア型では、それぞれの業務の特性に応じて必要となる知識・スキルの傾向が異なります。 コンサル型の場合、ただデータを分析するだけでなく、具体的な問題解決策を提示する必要があるため、ロジカルシンキングや仮説思考、マーケティングに対する深い理解が不可欠です。 それに対してエンジニア型の場合、高度な分析作業を行うため、統計解析、時系列分析、機械学習、データマイニング、ビッグデータの分散処理に必要なツール(HadoopやMahoutなど)に関する知識が必要となります。 データアナリストとデータサイエンティストの違い データアナリストは主にデータの処理・分析を行うのが仕事です。 コンサル型とエンジニア型で業務の幅が多少変化するものの、ベースとなるのはあくまでデータの処理・分析である点に特徴があります。 それに対してデータサイエンティストは、分析したデータに基づいて、企業の経営課題を解決するための戦略立案や、顧客行動やマーケットの予測モデル構築などを行います。 もっとも、コンサル型データアナリストとデータサイエンティストを比較すると分かるように、両者の業務内容は重なる部分も多く、厳密に区別することはできません。 「データベース」と「統計」の資格がおすすめ! 前記「データアナリストに必要な知識・スキル」で説明したような知識・スキルを身につけ、一定の経験を積めば、データアナリストとして初歩的な仕事はできます。 ただ、これまで説明してきたように、コンサル型であれエンジニア型であれ、「ビッグデータの統計的な処理・分析」がデータアナリストとしての最低限の仕事になります。 したがって、「データベースに関する資格」と「統計学に関する資格」を持っていれば、仕事のスキル向上やキャリアアップにつながると言えるでしょう。 データベースに関する資格としては、ベンダー資格(オラクルマスター)とオープンソースデータベースの資格(OSS-DB技術者認定資格)、統計学に関する資格としては、統計検定があります。 オラクルマスターとは オラクルマスターとは、Oracle Databaseを操作する技術力を証明する資格です。 資格認定試験の運営を日本オラクル社が行う、いわゆるベンダー資格(自社開発製品の操作技術などをメーカーが認証する民間資格制度)の一つです。 オラクルマスターを取得するメリット オラクル製品は、国内のデータベース管理ソフトウェア市場で大きなシェアを占めています。 近年は無料で運用可能なオープンソースのデータベース管理ソフトウェアが普及していますが、オラクル社は業界のトップランナーとしてまだまだ導入企業も数多くあります。 オラクルマスターを取得しておけば、データアナリストとしての活躍の場が大きく広がると言えるでしょう。 オラクルマスターの試験ではどんな知識が問われるか 現行のオラクルマスターは、Bronze(ブロンズ)、Silver(シルバー)、Gold(ゴールド)、Platinum(プラチナ)という4つのグレードに分類されています。 各試験は必ず順番にクリアしないといけません。 各試験で問われる知識は以下のとおりです。 Bronze DBA(データベースの作成・運用保守・削除操作など)およびSQL(データ操作を行うための専用言語)の基礎知識が問われます。 参考書などを読み込むことで合格可能ですが、最低限の実務経験があったほうが有利です。 Silver オラクル社の製品「Oracle Database 12c」および「Silver DBA11g 」の操作技術が問われます。 データベースのバックアップやリカバリに関する知識が問われるため、大規模なデータベース管理の実務経験があると有利になります。 Gold 「Gold Oracle Database 11g」および「Oracle Database 12c」の操作技術が問われます。 データベースのバックアップやリカバリといった基本操作はもちろんのこと、チューニングやマルチテナントデータベース、クラウド・コンピューティング戦略の開発に関する理解も問われるなど、問題が一気に高度化します。 そのため相応の実務経験がないと合格はかなり難しいでしょう。 Platinum オラクルマスターで最高ランクの資格です。 合格すればデータベース管理のエキスパートとして賞賛されます。 試験内容もゴールド以下とはまったく異なり、2日間にわたる実技試験や、オラクル社が公式に認定する2つ以上のコースの受講が義務づけられています。 実技試験では各人に専用サーバーが用意され、オラクル製品を使って実際にデータベース環境を構築したり、トラブル対応をしたりします。 データベース管理の豊富な実務経験がなければ合格はまず不可能です。 OSS-DB技術者認定資格とは OSS-DB技術者認定資格とは、オープンソースデータベースの操作技術を証明する資格です。 近年、データベース管理の分野では、オラクルなど従来からある有償のデータベース管理ソフトウェアではなく、原則無償で導入・運用が可能なオープンソースデータベースを活用する企業が増えています。 そのためデータベースを取り扱う企業では、オープンソースデータベースのスペシャリストへのニーズが強くなりました。 これに応えるべく創設された資格がOSS-DB技術者認定資格です。 OSS-DB技術者認定資格を取得するメリット 経済産業省の将来予測でも明らかなとおり、日本ではIT人材が大幅に不足しています。 また、2022年には国内のビッグデータ市場規模は1兆5617億3100万円、年間平均成長率は12. 0%に達すると予測されています(出典:)。 このようにビッグデータを扱うデータアナリストへのニーズが強くある一方で、その業務内容があまりに高度かつ専門的であることから、どうやってデータアナリストを調達すればいいのか企業も手をこまねいているのが現実です。 このような空前の売り手市場においては、OSS-DB技術者認定資格を取得しておけば、就職戦線で一歩も二歩も優位に立てることは間違いありません。 OSS-DB技術者認定資格の試験ではどんな知識が問われるか 現行のOSS-DB技術者認定資格は、SilverとGoldの2つのグレードに分類されています。 各試験で問われる知識は以下のとおりです。 Silver• 一般知識(OSS-DBの一般的特徴、リレーショナルデータベースに関する一般知識など)• 運用管理(PostgreSQLインストール方法やバックアップ方法、基本的な運用管理作業など)• 運用管理(データベースサーバー管理、運用管理用コマンド全般など)• パフォーマンスチューニング(性能に関係するパラメータ、チューニングの実施など)• 障害対応(起こりうる障害のパターン、破損クラスタ復旧、ホット・スタンバイ復旧など) 統計検定とは 統計に関する知識や活用力を評価する資格が統計検定です。 統計検定の試験問題は日本統計学会が国際的に通用する統計学に基づいて作成しています。 そのため、合格すれば普遍的な統計活用能力があると認められます。 統計検定を取得するメリット 統計検定を取得することで、「統計学の知識および統計学を活用した問題解決能力を有していること」が証明されます。 データアナリストの業務では、データの分析過程で統計学の知識が必要なので、統計検定の有資格者であることは、就職・転職時に有利に働きます。 統計検定の試験ではどんな知識が問われるか 統計検定の試験は、「統計検定(1級〜4級)」「統計調査士」「専門統計調査士」「統計検定 データサイエンス基礎(CBT)」で構成されています。 各試験で問われる知識は以下のとおりです。 統計検定• (4級)データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な文脈の中での活用力• (3級)データの分析において重要な概念を身につけ、身近な問題に活かす力• (2級)大学基礎統計学の知識と問題解決力• (1級)実社会の様々な分野でのデータ解析を遂行する統計専門力 統計調査士 統計に関する基本的知識と利活用 専門統計調査士 調査全般に関わる高度な専門的知識と利活用手法 統計検定 データサイエンス基礎(CBT) 具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力 (図表出典:) 【まとめ】データアナリストでキャリアアップを目指そう! ビッグデータ時代において、データアナリストの持つデータベース管理の技術力は貴重です。 今回ご紹介したような資格を取得し、データアナリストとして実績を重ねていけば、あなたにもヘッドハンティングされるチャンスが訪れるかもしれません。 クリーク・アンド・リバー社ではデータアナリストのキャリアアップをサポートしています。 希望に合ったお仕事を経験豊富な当社エージェントが紹介するので、早ければ数日のうちに就業が決まることも。 就業期間中も当社エージェントが職場へ訪問し、安心して働けるようバックアップします。

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