A-STAR（月収150万円以上多数）
https://agency-star.com/
ハイパフォーマー（月収180万円以上多数）
https://www.high-performer.jp/
Daijob.com（英語とパソコンが出来れば年収1,500万円以上多数）
https://www.daijob.com/
Daijpb.com English Version
https://www.daijob.com/en/
ミドルの転職（部長、社長など役職への転職を狙えます。）
https://mid-tenshoku.com/
イーキャリアFA（部長、社長など役職への転職を狙えます。）
https://www.ecareerfa.jp/
キャリアカーバー（年収800万円から2,000万円多数）
https://careercarver.jp/
ハローワークの職業訓練校のパンフレット2種類くらいに掲載されている、
ビルメンテナンス管理士の資格を取得する為に、約6ケ月 X 2校に連続で通う事も可能です。
もし最初の職業訓練校の１校で複数の資格からなるビルメンテナンス管理士の資格取得が出来ませんでしたら、
職業訓練の種類が違えば、追加でもう１校の職業訓練校に連続で通う事も可能です。
Google検索ワード
施設管理 施工管理（ビルメンテナンス管理士を含む）の検索結果は
こちら
平均月収70万円、ボーナス120万円も可能な様です。（夜勤の無い日勤が人気です。）
Skype自動翻訳の検索結果はこちら
コメント：Skypeで音声認識しながら自動翻訳するのでしたら、 ヘッドセットや卓上マイクを使用された方が音声認識の精度は向上致します。
もしくは、キーボードから直接文字入力した方が良いかも知れません。
英語でプログラミングレッスンの検索結果はこちら
Youtubeで幼稚園児でも可能な英語学習
https://neovisionconsulting.blogspot.com/2019/01/youtube_27.html
プログラミングオンライン学習
パイザ（Paiza）
https://paiza.jp/
ドットインストール
https://dotinstall.com/
プロゲート
https://prog-8.com/
Go lang入門
https://qiita.com/tenntenn/items/0e33a4959250d1a55045
PYQ（Pythonのオンラインプログラミング学習）
https://pyq.jp/
ミニツク（Rubyのオンライン学習）
http://www.minituku.net/
RubyとRuby on Railsのオンライン学習
Ruby ドットインストール
https://dotinstall.com/lessons/basic_ruby_v3
Ruby on Rails ドットインストール
https://dotinstall.com/lessons/basic_rails_v3
Ruby プロゲート
https://prog-8.com/languages/ruby
Ruby on Rails プロゲート
https://prog-8.com/rails5/study/1/1#/0
Ruby パイザ
https://paiza.jp/works/ruby/primerfemale
Ruby on Rails パイザ
https://paiza.jp/works/rails/primer
ーーー
Go lang ドットインストール
https://dotinstall.com/lessons/basic_golang
ーーー
Python＆Django＆AI パイザ
https://paiza.jp/works/search_courses/2002
ーーー
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ミドルの転職（部長、社長など役職への転職を狙えます。）
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もしくは、キーボードから直接文字入力した方が良いかも知れません。
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Slack
検索結果はこちら
オープンソースCloud9のインストール方法
https://neovisionconsulting.blogspot.com/2019/05/centos7cloud92015-11-04.html
オープンソースCloud9の活用方法はこちら
先生と生徒のマッチングの検索結果はこちら
無料オープンソース
Github
IT勉強会カレンダーまとめ
タイムチケット 先生と生徒のマッチングサイト
ココナラ 先生と生徒のマッチングサイト
クラウドワークス
PHP プログラマーから講師を探す
Ruby プログラマーから講師を探す
Python プログラマーから講師を探す
Go言語 プログラマーから講師を探す。名前がGOと言う先生も検索結果に含まれます。
Swiftプログラマーから先生を探す
ーーー
IT勉強会の検索結果はこちら
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IT勉強会カレンダーの検索結果はこちら
ーーー
なぜ私達はPythonからGoに以降したのか？
https://frasco.io/why-we-switched-from-python-to-go-19581e27de7c★在宅リモートワーク仕事情報
■求人ボックス
https://求人ボックス.com/人気の求人情報
求人ボックスの検索ボックスで、
リモートワーク
と入れて検索すると沢山リモートワーク案件が出ます。
リモートワークはこちら
リモート 英語教師はこちら
リモートワーク データー入力はこちら
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在宅プログラマーはこちら
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■しごとま
https://jp.shigoto-matome.com/
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■ForkWellJobs
https://jobs.forkwell.com/
在宅プログラマーはこちら
在宅Pythonはこちら
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SOHOビレッジ
http://
SOHO人材市場
http://
（クラウドソーシング）
ランサーズ
http://
クラウドワークス
http://
Link is here English version
石塚 正浩の考える優れた理想のプログラム言語とフレームワークの組み合わせについて
1、C10K（クライアント1万同時アクセス問題）に対応する
事。
2、AIと機械学習ライブラリがある事。
3、チームでの開発効率で、コードの視認性と良い意味での
非個性で、良い意味でバラエティ豊かな表現は出来ず、統
一感が出せる事。
4、セキュリティ（脆弱性）の問題が発生しにくい事。
5、マルチコア、マルチスレッド性能が高い事。
6、プログラムが読み書きしやすい事。
7、コールバック地獄対策がされている事。
8、コンパイル言語である事。
9、ポインターの概念が無い事。
10、電子署名周りのための暗号化ライブラリがある事。
※10、JavaとGoでは、電子署名周りのための暗号化ライブラリが実装されている様ですが、他の言語は未確認です。
11、ガベージコレクションが無い事。
上記1～3に該当で、有力なのは、Go lang+GinとPython+Cycloneくらいしか知りません。しかしGo言語のフレームワークはまだ色々ありそうです。
Nimは、C言語の次に早いけど、バラエティ豊かに表現できそうで非個性と言うにはどうかな？それと機械学習ライブラリがあるか現時点では分からないと言う点です。
Juliaは、思っていた程、早くなさそうで期待はずれな感じです。
Go言語と機械学習ライブラリについては、以下にまとめてあります。
http://neovisionconsulting.blogspot.com/2018/08/gotensorflow-prediction.html?m=1
Go言語で開発したWEBサイトを動かすときには、メモリ使用量が少なくて済むというメリットがあります。
Pythonは、AIと機械学習ライブラリは一番充実しており、その方面での開発のしやすさは、メリットとなっております。しかしプログラム言語単体の処理速度はPythonよりGo言語の方が早い様です。
Go lang+GinとPython＋Cycloneはどちらもクライアント一万同時アクセス問題に対応しておりますので、とても高速です。１秒間に１万件のDATAを処理出来ます。Python＋Japrontoフレームワークは、一秒間に百万件アクセスに対応しているらしいです。
上記の1から5の全てと8と11に対応している理想のプログラム言語は、
Rust（ラスト）になります。
Rustは、JAVAやGolangより高速で動作致しますので、銀行やクレジットカードなどミッションクリティカルな現場でますます重要性が増していくと思われます。
2のAI（機械学習）に関してましては、2020.02.22現在Tensorflowバインディングが公開されている状況です。TensorFlowもどきを作られた方もいらっしゃいますが、GPUには未対応の様です。
Rustで開発する場合のチームでの統一感や統合性を出しやすい仕組みについて
https://neovisionconsulting.blogspot.com/2020/02/rustwebgolang_11.html
GoからRustに変更してパフォーマンスを改善しました
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2002/10/news038.html
上記の1から9対応で、ただし3と4を除いて全て対応しているのは、Nim（ニム）です。
Nimのマルチコア、マルチスレッド性能は現在調査中です。
Nimは、ベンチマークの結果、最適化されたC言語の次に早い様です。
NimはC10K問題にも対応しています。
メリットでもありデメリットなのは、Nimは、Pythonライクな構文でプログラム出来ます。
プログラミングの書き方は、Pythonライクなので読み書きしやすく、視認性も良く、チームでの開発効率は悪くないです。
しかしGolangに比べれば、悪い意味で表現豊かに出来るので、もしコーディングルールがチームでしっかりしていない場合、たいして打ち合わせしないでWEBサイトやイントラネットなどを開発すると、統一感が出すのが大変である。
NimにもPythonやGoの様な厳格なフォーマッターが登場すれば、上記3のチームでの統一感をを出しやすくなり解決するかも知れません。
お互いに予想していたのと違う物が出来てばらばらで、修正の手間が大変だと言う事です。
脆弱性対策とチームでの統一感を出す一定の品質を担保にするには、ユーザー定義したプラグマをコンパイル時に使用して、エラー、ワーニング、ヒントなどを見てチェックすると良い様です。
https://blog.hirokiky.org/entry/2019/06/03/202745
参考情報：
（もうPythonの細かい書き方で議論しない。blackで自動フォーマットしよう）
NimでもRustの様にコンパイル時に厳格に厳密にメモリリークも含む虚弱性診断のセキュリティチェックを行うオプションを付けられるようになるか、将来バージョンアップした時に改善される事を希望致します。
最速＜最適化されたC言語 ＜ Nim ＜ Rust ＜ Go ＜ Java ＜ 遅いの順で左側に行くほど早い様です。
http://h-miyako.hatenablog.com/entry/2015/01/23/060000
参考情報：シェアしました。
ーーー
The Nim version is the fastest for Pandas. Rust is the best overall power for websites!（Pandas用にはNim版が最速。WEBサイト用など総合力ではRustが最高！）
https://neovisionconsulting.blogspot.com/2020/03/the-nim-version-is-fastest-for-pandas.html
関連情報:
https://neovisionconsulting.blogspot.com/2019/07/blog-post_1.html?m=1
コメント:
世界中の銀行やクレジットカードなどのWEB決済のWEBサーバーは、古いメインフレーム（汎用機）から、
19インチのラックマウントに収まるIBM製の最新のメインフレーム（汎用機）上のLINUX上で、勘定系ならFLEXCUBEなどや、2019年現在では、上記の環境で、JavaのWEBサイトやイントラネットが数多く導入されている様です。現在C10K問題対応のCycloneフレームワークは、Python2からPython3に移行バージョンアップの為のメンテナンス中です。AIや機械学習などとの相性は良いかも知れません。又、個人的かつ将来的には、プログラム言語Nimは、C10K問題対応で、ベンチマーク上では、最適化されたC言語の次に高速でコンパクトな容量の少ないシステムメモリー上で動作するので、後はAIや機械学習のAPIライブラも充実すれば幸いであります。RustやNimは将来性が高く期待しております。
ーーー
2020.02.02現在、
Python２＆3では、グローバルインタプリタロック（訳注：LL言語のスレッドが持つ排他ロックの仕組み）の問題が解決されておりません。
代替え方法として、
他の真のマルチコア、真のマルチスレッド対応のプログラム言語を使用するしか方法は無いと思います。
-----------
ーーーーー
なぜ私達は Python から Go に移行したのか
https://frasco.io/why-we-switched-from-python-to-go-19581e27de7c
シェアしました。
ーーー
この頃 流行りの 言語たち（他）でベンチマーク （Dart, Go, Julia, Nim, Python, Rust 他）
http://h-miyako.hatenablog.com/entry/2015/01/23/060000
ーーーーー
さようならPython、こんにちはGo
https://yakst.com/ja/posts/5253
シェアしました。
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■Spanner（Google） DATABASE
Google検索結果はこちら
Spanner（Google） - Google Search
■高速なACID対応NewSQL DATABASE
CockroachDB正式版 Ver1.0リリース。
Google Spannerクローンを目指した「CockroachDB」正式版 Ver1.0リリース。
VoltDB
オープンソース VoltDBとは
FoundationDB、ACIDの条件も満たす。＆ NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassandraとベンチマーク対決！
毎秒1400万回のライト(write)を行うNoSQLデータベースFoundationDB、ACIDの条件も満たす。＆ NoSQLを超えるSQLデータベース「VoltDB」。Cassandraとベンチマーク対決！
関連情報
https://neovisionconsulting.blogspot.com/2020/02/mainframe-general-purpose-machine-ibm-z.html
石塚 正浩の考える優れた理想のプログラム言語とフレームワークの組み合わせについて
1、C10K（クライアント1万同時アクセス問題）に対応する
事。
2、AIと機械学習ライブラリがある事。
3、チームでの開発効率で、コードの視認性と良い意味での
非個性で、良い意味でバラエティ豊かな表現は出来ず、統
一感が出せる事。
4、セキュリティ（脆弱性）の問題が発生しにくい事。
5、マルチコア、マルチスレッド性能が高い事。
6、プログラムが読み書きしやすい事。
7、コールバック地獄対策がされている事。
8、コンパイル言語である事。
9、ポインターの概念が無い事。
10、電子署名周りのための暗号化ライブラリがある事。
※10、JavaとGoでは、電子署名周りのための暗号化ライブラリが実装されている様ですが、他の言語は未確認です。
11、ガベージコレクションが無い事。
上記1～3に該当で、有力なのは、Go lang+GinとPython+Cycloneくらいしか知りません。しかしGo言語のフレームワークはまだ色々ありそうです。
Nimは、C言語の次に早いけど、バラエティ豊かに表現できそうで非個性と言うにはどうかな？それと機械学習ライブラリがあるか現時点では分からないと言う点です。
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Go lang+GinとPython＋Cycloneはどちらもクライアント一万同時アクセス問題に対応しておりますので、とても高速です。１秒間に１万件のDATAを処理出来ます。Python＋Japrontoフレームワークは、一秒間に百万件アクセスに対応しているらしいです。
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Rustは、JAVAやGolangより高速で動作致しますので、銀行やクレジットカードなどミッションクリティカルな現場でますます重要性が増していくと思われます。
2のAI（機械学習）に関してましては、2020.02.22現在Tensorflowバインディングが公開されている状況です。TensorFlowもどきを作られた方もいらっしゃいますが、GPUには未対応の様です。
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GoからRustに変更してパフォーマンスを改善しました
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2002/10/news038.html
上記の1から9対応で、ただし3と4を除いて全て対応しているのは、Nim（ニム）です。
Nimのマルチコア、マルチスレッド性能は現在調査中です。
Nimは、ベンチマークの結果、最適化されたC言語の次に早い様です。
NimはC10K問題にも対応しています。
メリットでもありデメリットなのは、Nimは、Pythonライクな構文でプログラム出来ます。
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19インチのラックマウントに収まるIBM製の最新のメインフレーム（汎用機）上のLINUX上で、勘定系ならFLEXCUBEなどや、2019年現在では、上記の環境で、JavaのWEBサイトやイントラネットが数多く導入されている様です。現在C10K問題対応のCycloneフレームワークは、Python2からPython3に移行バージョンアップの為のメンテナンス中です。AIや機械学習などとの相性は良いかも知れません。又、個人的かつ将来的には、プログラム言語Nimは、C10K問題対応で、ベンチマーク上では、最適化されたC言語の次に高速でコンパクトな容量の少ないシステムメモリー上で動作するので、後はAIや機械学習のAPIライブラも充実すれば幸いであります。RustやNimは将来性が高く期待しております。
ーーー
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Python２＆3では、グローバルインタプリタロック（訳注：LL言語のスレッドが持つ排他ロックの仕組み）の問題が解決されておりません。
代替え方法として、
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なぜ私達は Python から Go に移行したのか
https://frasco.io/why-we-switched-from-python-to-go-19581e27de7c
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この頃 流行りの 言語たち（他）でベンチマーク （Dart, Go, Julia, Nim, Python, Rust 他）
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さようならPython、こんにちはGo
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VoltDB
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