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2024-06-20

anond:20240620174907

結論🐜きなんだよな

  

フツーに考えてちょうだいよ🥺

賃金階層はこうではなく→こうだし→

 

高卒日本マジョリティですよ

 

日本の最終学歴学歴の人数と正規雇用割合

表章項目 0_総数 11_(卒業者)小学校 12_(卒業者)中学校 ⭐️13_(卒業者)高校・旧中⭐️ 14_(卒業者)短大高専 15_(卒業者)大学 16_(卒業者)大学
就業者 57,673,630 40,540 3,890,760 ⭐️ 22,752,520⭐️10,185,420 15,384,510 1,820,950

 

それぞれの学歴カテゴリーにおける就業者数の単純な割合

  小学校卒業者(11_小学校): 約 0.070%

  中学校卒業者(12_中学校): 約 6.745%

⭐️高校・旧中卒業者(13_高校・旧中): 約 39.448%⭐️

  短大高専卒業者(14_短大高専): 約 17.665%

  大学卒業者(15_大学): 約 26.667%

  大学卒業者(16_大学院): 約 3.156%

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?stat_infid=000032266827

 

 

正社員の最終学歴をみると、⭐️「高校・旧中学」の労働者割合が42.2%と最も多く、⭐️

次いで「大学大学院」が31.8%、「高専短大」が13.4%、「専修学校専門課程)」が7.6%、「中学・旧小学」が2.4%となっている。

https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/keitai/03/kekka5.html

高卒正規労働者だけでなく、主婦パート自営業者高卒が多い

 

あと、フツーに大企業学歴不問で募集掛けてます

大企業ほど、現業IT営業などの中途採用で、学歴不問(規定があってもせいぜい高卒)で直雇用で入れる部門がある

IBMエグゼクティブ チェアである Ginni Rometty は、2016 年に「ニュー カラー仕事」という用語を作り出しました

 

IBM はまた、多くの職位から教育要件を取り除くことで、新しいカラー ジョブの波を推進しました。ロメティとチームが最初学位よりもスキルを優先したときIBM職務の 95% で 4 年制の学位必要でした。会社手紙によると、2021 年の時点で、必要とするのは半数未満です。

 

米国国勢調査局によると、25 歳以上の人の 40% 未満が学士号を持っていません。これは、就労資格のある人の過半数 (62%) が、1 つの学位要件だけでジョブプールから除外されることを意味します。

 

企業は、大学学位必要としない役割仕事規律、および責任があることをようやく理解しています」と Herrera 氏は言います。「彼らは、才能ある人を惹きつけたり採用したりすることに関して、自分たちの思い通りになっていないことに気付きました。」

 

「彼らは、履歴書学位しかないエントリーレベル個人採用するのではなく、実績のある仕事ボランティア、およびスキル経験を持つ候補者ターゲットにしています。」

 

2016年にニューカラー雇用モデル採用して以来、Rometty氏はフォーチュンに、IBM学士号を取得していない従業員は、学士号を取得している従業員や高度な博士号を取得している従業員と同じくらい成功していると語った. スキルを持った学位を持たない人材採用しても、企業ビジネスに悪影響を与えることはありません。雇用にかかる時間節約し、多様な労働力を育成するための資産となる可能性があります

 

New Collar Jobs: Why Companies Are Prioritizing Skills Over School

https://www.theforage.com/blog/basics/new-collar-jobs

 

 

オーバークオリフィケーション(overqualification)という概念とブルシット・ジョブという概念

日本オーバークオリフィケーションの割合31%、OECD加盟国の中でオーバークオリフィケーションの割合もっとも高い国

 

現代社会において多くの仕事無意味であり、社会にとって価値を生み出していないという人類学であるデヴィッド・グレーバー氏の主張も有

ブルシット・ジョブの特徴と分類

グレーバー氏は、以下の特徴を持つ仕事が「ブルシット・ジョブであるとしています

 

 

 

○ 具体的な例
  1. 取り巻き: 上司経営者などの権威を誇示するために存在する仕事
  2. 脅し屋: 雇用主の利益のために、他人脅迫したり欺いたりする仕事
  3. 尻拭い: 本来発生すべきではない問題を処理・修正する仕事
  4. 書類穴埋め: 実際には何も成果を生み出していないことを示すために作成される書類作成などの仕事
  5. タスクマスター: 必要のない仕事を次々と作り出し、部下に割り当てる仕事

 

オンライン学部(特にCSMBAは早急に)は増えた方がいいし、税の公平さ考えたら、国公立オンライン限定でもいいので完全無償化するべきだろって思うが、
下記をみてこちらを案内しました。だいたいのことはネットで学べるんですわ、求めてるのが学位による職の補償(新卒チケット)でないならね

現代って産業の高度化がかなり進んでるから正直、高卒程度の知識じゃ全く足りないんだよね(anond:20240501105551)

 

★ 関連増田ITの利点はネット環境コンピュータがあれば容易に学べること

https://anond.hatelabo.jp/20240415093918#

 

★ Data Engineer vs Data Scientist: Similarities and Differences

https://www.stratascratch.com/blog/data-engineer-vs-data-scientist-similarities-and-differences/

2024-05-06

anond:20240506232709

鼻息フンスフンスさせながらすっ飛んできて本筋から大分それた弱男叩き自分語り始める異常者

そもそもミサンドリストは弱男という単語に「ミサンドリストのアタクシが人間とみなしていないオス」への憎しみのすべてを表章させてるのだから定義連呼してるだけっていう

2024-03-20

anond:20240320230734

要らんけど?

 

日本の最終学歴学歴の人数と正規雇用割合

表章項目 0_総数 11_(卒業者)小学校 12_(卒業者)中学校 ⭐️13_(卒業者)高校・旧中⭐️ 14_(卒業者)短大高専 15_(卒業者)大学 16_(卒業者)大学
就業者 57,673,630 40,540 3,890,760 ⭐️ 22,752,520⭐️10,185,420 15,384,510 1,820,950

 

それぞれの学歴カテゴリーにおける就業者数の単純な割合

  小学校卒業者(11_小学校): 約 0.070%

  中学校卒業者(12_中学校): 約 6.745%

⭐️高校・旧中卒業者(13_高校・旧中): 約 39.448%⭐️

  短大高専卒業者(14_短大高専): 約 17.665%

  大学卒業者(15_大学): 約 26.667%

  大学卒業者(16_大学院): 約 3.156%

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?stat_infid=000032266827

 

 

正社員の最終学歴をみると、⭐️「高校・旧中学」の労働者割合が42.2%と最も多く、⭐️

次いで「大学大学院」が31.8%、「高専短大」が13.4%、「専修学校専門課程)」が7.6%、「中学・旧小学」が2.4%となっている。

https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/keitai/03/kekka5.html

高卒正規労働者だけでなく、主婦パート自営業者高卒が多い

 

2024-03-14

君がいくべきところは、ハロワではなくてSAD相談ができる専門家がいるところやで

理論無限に繰り返していても不安は消えないので、

人が怖い/信用ならない、社会が怖い/信用ならない、働くのが怖い、そんな気持ちについて専門家相談しよう

気合い入れて頑張ればイケる!とかそーゆーやつじゃないので、必要ならちゃん専門家に助けを求めよう

 

日本の最終学歴学歴の人数と正規雇用割合

表章項目 0_総数 11_(卒業者)小学校 12_(卒業者)中学校 ⭐️13_(卒業者)高校・旧中⭐️ 14_(卒業者)短大高専 15_(卒業者)大学 16_(卒業者)大学
就業者 57,673,630 40,540 3,890,760 ⭐️ 22,752,520⭐️10,185,420 15,384,510 1,820,950

 

それぞれの学歴カテゴリーにおける就業者数の単純な割合

  小学校卒業者(11_小学校): 約 0.070%

  中学校卒業者(12_中学校): 約 6.745%

⭐️高校・旧中卒業者(13_高校・旧中): 約 39.448%⭐️

  短大高専卒業者(14_短大高専): 約 17.665%

  大学卒業者(15_大学): 約 26.667%

  大学卒業者(16_大学院): 約 3.156%

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?stat_infid=000032266827

 

 

正社員の最終学歴をみると、⭐️「高校・旧中学」の労働者割合が42.2%と最も多く、⭐️

次いで「大学大学院」が31.8%、「高専短大」が13.4%、「専修学校専門課程)」が7.6%、「中学・旧小学」が2.4%となっている。

https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/keitai/03/kekka5.html

高卒正規労働者だけでなく、主婦パート自営業者高卒が多い

 

あと、フツーに大企業学歴不問で募集掛けてます

大企業ほど、現業IT営業などの中途採用で、学歴不問(規定があってもせいぜい高卒)で直雇用で入れる部門がある

IBMエグゼクティブ チェアである Ginni Rometty は、2016 年に「ニュー カラー仕事」という用語を作り出しました

 

IBM はまた、多くの職位から教育要件を取り除くことで、新しいカラー ジョブの波を推進しました。ロメティとチームが最初学位よりもスキルを優先したときIBM職務の 95% で 4 年制の学位必要でした。会社手紙によると、2021 年の時点で、必要とするのは半数未満です。

 

米国国勢調査局によると、25 歳以上の人の 40% 未満が学士号を持っていません。これは、就労資格のある人の過半数 (62%) が、1 つの学位要件だけでジョブプールから除外されることを意味します。

 

企業は、大学学位必要としない役割仕事規律、および責任があることをようやく理解しています」と Herrera 氏は言います。「彼らは、才能ある人を惹きつけたり採用したりすることに関して、自分たちの思い通りになっていないことに気付きました。」

 

「彼らは、履歴書学位しかないエントリーレベル個人採用するのではなく、実績のある仕事ボランティア、およびスキル経験を持つ候補者ターゲットにしています。」

 

2016年にニューカラー雇用モデル採用して以来、Rometty氏はフォーチュンに、IBM学士号を取得していない従業員は、学士号を取得している従業員や高度な博士号を取得している従業員と同じくらい成功していると語った. スキルを持った学位を持たない人材採用しても、企業ビジネスに悪影響を与えることはありません。雇用にかかる時間節約し、多様な労働力を育成するための資産となる可能性があります

 

New Collar Jobs: Why Companies Are Prioritizing Skills Over School

https://www.theforage.com/blog/basics/new-collar-jobs

 

 

オーバークオリフィケーション(overqualification)という概念とブルシット・ジョブという概念

日本オーバークオリフィケーションの割合31%、OECD加盟国の中でオーバークオリフィケーションの割合もっとも高い国

 

現代社会において多くの仕事無意味であり、社会にとって価値を生み出していないという人類学であるデヴィッド・グレーバー氏の主張も有

ブルシット・ジョブの特徴と分類

グレーバー氏は、以下の特徴を持つ仕事が「ブルシット・ジョブであるとしています

 

 

 

○ 具体的な例
  1. 取り巻き: 上司経営者などの権威を誇示するために存在する仕事
  2. 脅し屋: 雇用主の利益のために、他人脅迫したり欺いたりする仕事
  3. 尻拭い: 本来発生すべきではない問題を処理・修正する仕事
  4. 書類穴埋め: 実際には何も成果を生み出していないことを示すために作成される書類作成などの仕事
  5. タスクマスター: 必要のない仕事を次々と作り出し、部下に割り当てる仕事

 

参考になりましたか

anond:20240314110923 anond:20240404102605 anond:20240404103043 anond:20240408143502 anond:20240430075102

 

オンライン学部(特にCSMBAは早急に)は増えた方がいいし、税の公平さ考えたら、国公立オンライン限定でもいいので完全無償化するべきだろって思うが、

下記をみてこちらを案内しました。だいたいのことはネットで学べるんですわ、求めてるのが学位による職の補償(新卒チケット)でないならね

現代って産業の高度化がかなり進んでるから正直、高卒程度の知識じゃ全く足りないんだよね(anond:20240501105551)

 

★ 関連増田ITの利点はネット環境コンピュータがあれば容易に学べること

https://anond.hatelabo.jp/20240415093918#

 

★ Data Engineer vs Data Scientist: Similarities and Differences

https://www.stratascratch.com/blog/data-engineer-vs-data-scientist-similarities-and-differences/

 

 
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