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# ヨーロッパの主要都市におけるソフトウェアエンジニア向けベストカンパニー
ヨーロッパの各都市でソフトウェアエンジニアにとって最適な企業を探しているなら、以下のリストが参考になるでしょう。
Google, Facebook, Snap, NVIDIA, Microsoft, Apple, Oracle, Snyk, GetYourGuide, UBS, Swisscom, DFINITY, Cisco.
Google, Facebook, Snap, Jane Street, Stripe, Coinbase, Apple, Amazon, Hudson River Trading, Citadel, ByteDance, Two Sigma, Palantir, Bloomberg, Revolut, GSA Capital, Marshall Wace, Quadrature, Five Rings, G-Research, Starling, Personio, DeepMind, DRW, Millenium, BlackRock, MAN Group, Jump Trading, DE Shaw, AQR, Maven Securities, Point72, IMC, Optiver, Susquehanna (SIG), XTX, Old Mission, Squarepoint, Qube Research & Technologies (QRT), Yelp.
Uber, Databricks, Bitvavo, Booking, Miro, Flexport, Atlassian, Spotify, Optiver, IMC, Amazon, Adyen, Google, Stripe, Flow Traders, MessageBird, Reddit, Box, JetBrains, Personio, Elastic, GitHub, Catawiki, Tower Research, Radix Trading, Headlands Technologies, Tomtom.
Google, Meta, Datadog, Criteo, Microsoft, Stripe, Airbnb, Amazon, Atlassian, Hubspot, Workday, Ankorstore, Red Hat, Algolia, Alan, 360Learning, ContentSquare.
AWS, Amazon, Microsoft, Wayfair, Google, Meta, Apple, HubSpot, Stripe, NVIDIA, Snowflake, Personio, Databricks, JetBrains.
AWS, Microsoft, Google, Mastercard, Workday, Salesforce, Meta, Stripe, VMware, LinkedIn, Etsy, Personio, ByteDance, Coinbase, Hubspot.
Google, Apple, Microsoft, Nvidia, Adobe, Workday, Celonis, BMW, Salesforce, SIXT, SAP, Huawei, Personio, Intel, JetBrains, IBM.
Google, Snowflake, Netflix, Pinterest, Rippling, Oracle, Waymo, AMD, Samsung, NVIDIA, Box, Warner Bros, Visa, Amazon.
Amazon, Apple, New Relic, Stripe, Rippling, Revolut, Skyscanner, Microsoft, N26, Criteo, Adobe, Thoughtworks, Oracle, Glovo, Personio.
Apple, Amazon, Roku, Arm, Microsoft, Qualcomm, MathWorks, AMD.
Amazon, Oracle, Microsoft, Flutter, Unity, Skyscanner, Huawei.
Databricks, Microsoft, Nutanix, Rivian, Foursquare, Yandex, JetBrains, Nordeus, Luxoft.
Amazon, Datadog, Microsoft, Apple, Google, Personio, Twilio, Glovo, VMware, Meta, Oracle, Revolut.
Klarna, Spotify, Netlight, PayPal, Ericsson, Ubisoft, Warner Bros, King, Google, Oracle, AWS, Microsoft, Wolt.
Google, Rippling, Oracle, Revolut, Uber, Amazon, Deliveroo, IBM, Splunk.
Crowdstrike, UI Path, Google, Adobe, Stripe, Microsoft, Oracle, IBM, Amazon, Electronic Arts (EA).
Microsoft, Maersk, Zendesk, Workday, Unity.
Productboard, Pure Storage, Apple, Workday, Oracle, Microsoft, JetBrains, Proton, Parrot.
Bolt, Wise, Microsoft, Twilio, Wolt.
Microsoft, Cisco, Aker Solutions, Arm, Mastercard, Meta, Kahoot, Autostore, Remarkable, Netlight.
これらの都市は、ソフトウェアエンジニアにとって多くの機会を提供しています。それぞれの都市が提供する企業は、エンジニアが自身のキャリアを発展させるための多くの選択肢を提供しています。それぞれの企業が提供する機会や文化は、エンジニアが自身のキャリア目標に合わせて最適な選択をするのに役立ちます。 [
英会話スクールに払うお金がもったいなく感じ始めて、退会してしまいました。私のような低収入の人間とって、節約は生活の要です。
収入を増加させるために英語を習おうと考えましたが、効果のない学習にお金を払ってももったいないのです。それなら英語学習用のアプリを無料で試した方がまだ効果的というものでしょう。
といっても、Duolingoは簡単すぎて、まったく勉強になりません。私はリーディングであればWeb記事をすらすら読むことができる程度の英語力があるようです。
なので鍛えたいのはスピーキング、リスニング、ライティングです。ライティングであれば、ケンブリッジのWrite and Improveというサイトがあります。
リスニングについては英語コンテンツをYoutubeで視聴すれば良いでしょう。スピーキングについても、スピーキング練習用のコンテンツがYoutubeに転がっています。
このようにして、無料で十分学習コンテンツは存在するのです。しかし、33歳にもなって、英語力を身につけて転職を成功させるなど可能でしょうか。
給料を上げる一番簡単な方法は、労働時間を増やすことです。私は短時間勤務で働いているので、これをやめれば給料は増えるのです。
今のようにリモートで働けて、仕事がそれほどキツくなく、給料がもっともらえるような、プログラミングの仕事はないのでしょうか。
やはり足るを知るべきかもしれません。もし私が結婚をすることを考えるのであれば、給料をもっと増やした方が良いでしょう。
しかし結婚を考えないのであれば、お金を使う先もないので、わざわざ転職する必要はないとも思うのです。転職するとしたら、今の会社が潰れた時です。
さて、私はなぜ英語を習うんでしたっけ?
短期留学で海外行って、クラブ三昧、SEX三昧な女子大生が多いので、「日本人の女はすぐにヤれる」「押せば断られない」みたいなのを腐るほど、外国人男性達から聞かされた。僕が特に仲良かったのはアラブ系やアジア系だったが「アジアの恥」とか言われてて、更に頭痛かった。
勿論、こんな人ばかりではないが、僕がケンブリッジ滞在中にホームステイしていた家は「日本人女性お断り」だった。夜中~夜明けに帰ってきて、朝学校に遅刻していく。しまいには家に帰ってこない。そんな人が多かったらしい。彼女たちは何をしに来てたのかと苦笑交じりに話されたことがある。
ケンブリッジの語学学校は、ロンドンやオクスフォードに比べるとあまり日本人がいないし、クラブも数が限られてた。それでも、こんな感じだったのだから、びっくりした。ケンブリッジ大学の日本人はオクスフォード大学の日本人より更に少ない。
https://twitter.com/xxx_whitechapel/status/1033925035474399232
ケンブリッジアナリティカが、心理学的データ等を利用して政治工作をしていたというニュースが結構前にあった。
ユーザーが持つ興味というのは、相関行列から求めることができる。
ユーザー×アイテム、といった行列はユーザーがどのアイテムに興味を持つかを表し、これを複数のユーザー間で比較して相関を求め、ユーザー×ユーザーに変換することができる。
このような相関行列は、ユーザーをさらにクラスタに分類することができる。
ユーザーが興味を持つアイテムから、IQ、MBTI、Big5、政治志向などを予測するロジスティック回帰モデルを学習させる。
そしてそのような予測から得たユーザー×パーソナリティの行列も援用して、ターゲティング広告の内容を決定する。
このモデルの問題点は、パーソナリティ予測の性能が低いことだ。
ケンブリッジアナリティカがやろうとしていたのは、政治志向があやふやな「説得可能」な人々を見つけ出し、トランプ派へ誘導することである。
ところが、予測精度が低ければ「政治志向があやふや」であるという予測は占いのようになってしまう。
仮に予測精度が高かったとしても、「政治志向があやふやだから説得可能性が高い」という前提が疑わしい。
結局、ケンブリッジアナリティカの問題は「個人情報を間違った方法で利用していること」である。
スキャンダルがかっこ悪いから、自分たちがすごいことをしていると見せかけるために、「俺達は政治を誘導することに成功した」などというハッタリをかましているだけである。
まず、今までの時点で日本が AI でトップは取れてなかったし、トップに肩を並べることもなかった。
でも今は ChatGPT 相当の関連技術がかなりの勢いでオープンソースになっていて、Google もこの勢いだと最後に勝つのは Google でもなく Open AI でもなく、オープンソースだと言っている。
https://gigazine.net/news/20230508-google-document-llm-arms-race/
つまり逆に言えば、今からがんばればオープンソースの LLM(大規模言語モデル。ChatGPT みたいなやつの一般名称な。)にキャッチアップして、世界トップレベルの技術を手に入れられる。
技術で他者に勝ちはしないけど、少なくとも世界トップと同等レベルになれる。
あとはそのオープンソースの中でどうやって優劣が決まるかと言うと、国の規制とオープンソースのビジネス活用(タダで利用するだけでなく、自分達で開発コードをどんどん公開していくことで、世界のトレンドを自分達に有利な方に変える影響力を持てるかが重要)をどれだけ理解してるか、で決まる。
だから、今は日本にとって大きなチャンスだし、同時に、少なくとも他国に出遅れてはいけないんだよ。
ChatGPT みたいな知能を大量に使えるなら、ケンブリッジ・アナリティカ問題のような人々の投票行動を変える行為がより簡単になってくる。
ボクサーを撲殺したのは僕さ
これから満で数つけるわ
ナンを何枚も食べるのなんて、なんでもないよ
新患の新幹線に関する新刊に新館を立てて震撼し信管が作動する。
ケニアに行ったら生贄や
柑橘類の香りに歓喜し、換気を喚起したが乾季が訪れたので、寒気がした。
塗装を落とそうか。
観光客がフイルムに感光させた写真を刊行することが慣行になった。
サボってサボタージュ
景気が良くなりケーキを食べる契機を伺う徳川慶喜(とくがわけいき)
夫を成敗するオットセイ
つまらない妻の話
竹の丈は高ぇなー
餅を用いて持ち上げる
ロストしたローストビーフ
サボテンの植え替えサボってんな
過度な稼働は可動範囲を狭める
伯爵が博士の拍手に拍車をかけて迫真の爆死をし白寿の白人を白紙にもどす。
紅葉を見て高揚する
甲子園で講師をする公私混同した孔子の実力行使には格子窓も耐えられない。
死んでんのか?「心電図を取ってみよう!」
夜祭で野菜を食べる。
信玄餅を食べながら震源を特定するように進言する新元素を発見した人。
蜂の巣(honeycomb)を見てはにかむ
五反田で地団駄を踏む
ようやく要約が終わった
海溝で邂逅
豪華な業
甲板で甲板をかじる
甲板で乾パンをかじる
店頭で転倒
大枚をはたいてタイ米を買う
醤油をかける人「えっっ?」
神田でした噛んだ
少食な小職
牛の胆嚢の味を堪能する
あの娘にはどう告っても(どうこくっても)慟哭する結果に終わるだろう。
キーンという高音の起因が掴めない。
こんな誤謬は秒でわかるだろ
壊疽した箇所が治るというのは絵空事だ
経口補酔液
痴的好奇心
セントーサ島に行くのは正恩が先頭さ
軽微な警備
冬眠する島民
ベットは別途用意してください
The deserted desert in desert desert.
九尾のキュービズム
罹災者へのリサイタル
画家の画架
不納が富農になるのは不能だ
理工がRICOHに利口な履行
I sensed tha it is in a sense sense.
私はそれをある面では扇子だと感じた。
鯖を食べている人と、それを見ている人の会話
鯖 ça va?
ça va 鯖
ça va
ゆめゆめゆめをみるわけにはいけない
早漏で候
凪に難儀
東上線に搭乗した東條が登場
高校を後攻で煌々と口腔で孝行
蝉が転んでセミコロン
道徳をどう説く
写真はフォトんど撮りません
ダリ「絵ぇかくのだりぃなあ」
華美な花瓶のカビに過敏に反応
檻に入っておりいった話をする
夏のおサマー
夜は寝ナイト
渦中のカチューム
渦中のカチューシャ
リスボンでリスがborn
どうないはどないなってんねん
苫小牧でてんてこ舞い
市内を復旧しないと
石狩の石を借りる
おが置いてあるのを見た人「おはおっかねぇーから置かねぇ方がいいぞ」
砂がどしゃーw
東上線に登場した東條が登場
飽きない商い
おなか吹田市
観劇で感激する
側転に挑戦し即、転倒
別件を瞥見
凹地のお家
魚を初めてみた人「うぉー」
カラヤンの頭の空やーんw
豚をぶった仏陀
只見線をタダ見w
菊名でそんなこと聞くなよ
五秒で死んで御廟に埋葬
がらんとした伽藍
有給を使いすぎて悠久の時が流れた
長谷に想いを馳せる
Thinkerの真価
不具の河豚
暗記のanxious
半世紀にわたる半生での藩政を反省
タンチョウが単調増加
ショック死内親王w
カルカッタの石軽かった
天皇のこと知ってんのー
蒋介石を紹介した商会を照会した商會の船で哨戒する
其方のソナタ
先王に洗脳される
防潮堤で膨張した傍聴人
砂漠で鯖食う鯖を裁く
筒に入った膵島
サイコロを使った心理テスト(psychological test)
カラシニコフが辛子個踏んだ
皇帝の高弟が公邸の校庭の高低差を肯定する工程に拘泥した記録を校訂
にようかで酔うか?
うるさい人が売るサイ
どんなもんだい、を、どんなムンバイ、と言い間違える人
透徹した饕餮の眼球
チャカで茶菓を破壊
slimyなすり身
ゆうほど広くない遊歩道
いにしえのイニシエーション
コーランをご高覧ください
K殻の傾角を測定する計画
協賛した共産党員に強酸をかける
負けたのは聖者の静寂のせいじゃ
裏地見るウラジミール
カミオカンデの上に紙置かんでw
県大会がおわり倦怠感を感じる
夕暮れのユーグレナ
ストライキをする公務員に呼びかける人「 Stay calm(公務)」
エド・はるみの穢
祭壇を裁断
腐卵ダースの犬
全然人が集まらないクラブの人「参加数人は我々の十八番ですから。だけに。」
四苦fuck
都バスが人を跳ね飛ばす
怒るカロテン「なにカロテンねん」
嫌がる慰安婦「いやんっ」
かえるがえる帰る蛙
沈厳な青梗菜
トリコロールの虜
布陣を組む夫人
栗けっとばすクリケット🦗
婉容と遠洋漁業
アマルガムで余るガム
ハラスメントの疑いを晴らす
滋賀を書けない人を歯牙にも掛けない
他意はないタイ人の鯛の態度
鯛が蛇足
ダジャレではない↑
割と面白い
ハラッパーの原っぱ
紫に関して思案を巡らす
Huluが夏の風物詩だと思っている人「Huluですなぁ」(風流)
下調べのムニエル
わからないので
意味ない諱
よく分からんリポーター「うわぁ〜美味しそうですね!少なくとも不味そうには全く見えません!」
どうしても下がりたくない人「黄色い線の内側は、境界を含みますか??」
計算ができない人
着ていく服を決めた高橋是清「これ着よ」
enough、enoughは工夫がenough
負け負け山(カチカチ山)
薬師丸せま子
トーマス・マンの書いたふるさと「うさぎ〜おーいし、魔の山〜♫」
その心は
焼結が猖獗を極める
これはstaleだから捨てるか
衒学的な弦楽を減額
完全な勧善懲悪
イボ人の疣痔
イブに慰撫
(訳 ぬるぬるしてるありふれた魚)
盲いるのに飯いるの?
アーヘンで阿片を吸った人「あー変」
毒吐く独白
明借りるアスカリ(車)
丁寧な砂浜「Could you九里浜」
ゴーンと奉公
その心は
サンクチュアリに山窟あり
熟れたウレタンは売れたんか?
清澄な声調を静聴し成長
プエルトリコで増える虜
象さんを増産
兄弟が今die
Dose heで始まる疑問文に答える京都人、Yea, he どす
ソフィカルのソロカル
美人局に筒持たせる
十把一絡あげ
篤信な特進が涜神を得心
これは何という植物かな?ムユウジュでは?あそっか、なるほど。
クートゥを食うとぅいいよ
マイソールで昧爽に埋葬
ドクサは毒さ
暗殺で朝死んだ
クラシックについて語る人をそしる人「弦楽なんてペダンチックだなあ」
凛々しいリリシズム
衛生的な俳人
御髪も亂とはオクシモロンだ
コロナ後の世界を分析する学問→postcoronialism
影響が色濃いイロコイ諸族
あてのあてないアテナイ
大嘘に決まってるじゃん
日本の報道がうんこだからCOVID-19関連は海外のニュース見てたけどこうだぞ
今回のONSの分析では、両地方とも最困窮地域での死亡率が非常に高いことがわかった。イングランド全体における10万人当たりの死亡者数は81.9だが、困窮指数が高い地域順に見ると、128.3、124.8、114.5、88.3、80.3、73.2、71.8、70.3、67.0、58.8で、最困窮地域では最も恵まれた地域の2倍以上高いことが明らかになった。一方、ウェールズ全体における10万人当たりの死亡者数は67.6だが、困窮指数が高い地域順では109.5、78.5、64.2、50.5、57.5で、イングランドと同様に困窮度の高い地域の死亡率が圧倒的に高い。
イングランドでの具体的な地域について見て行くと、ロンドンでの10万人当たりの死亡者数は137.6と極めて高い。とりわけ突出しているのはブレント210.9、ニューアム196.8、ハックニー182.9、ハーロウ178.0、ハーリンゲイ177.9。これに対し死亡率が低いのは、シティ・オブ・ロンドン42.6、リッチモンド・アポン・テムズ85.4、カムデン89.7、ベクスリー91.6、キングストン・アンド・チェルシー92.8となっている。
ただ中心部であり金融センターとなっているシティ・オブ・ロンドンの2020年の居住人口は7,561人と推計されているので、多くが20万人から30万人規模の人口をもつ他の32自治区とは区別して解釈する方がよいと思われる。さらにこれらの地域の中には、例えばハーリンゲイのように有数の高級住宅街と最困窮地域とが隣接している地域があることにも留意したい。
ロンドン以外の地域で10万人当たりの死亡者数最も高いのは、イングランド北西部のサルフォードで199.6。以下、西ミドランズのウォルソール159.1、ヨークシャー北部のミドルズブラ148.3、バーミンガム144.1、リバプール140.2だった。これに対し死亡率が低いのは、イングランド南東部のヘイスティングズ8.9、東部リンカシャ―にあるグリムズビー14.1、ノーウィッチ23.0、リンカーン29.5、プリマス33.5となっている。
海外からの留学先として人気のあるオックスフォードは66.0、ケンブリッジは66.1だった。この両地域は大学を中心に独自の社会・文化が形成され、共通点も多いが、死亡率までが近似していることが注目される。この数値にも、コロナ関連死亡率と社会経済状況との関連が表れていると言えそうだ。
なお、ONSが発表した同期間のデータには、新型コロナを含む全てに起因する死亡者数と10万人当たりの調整死亡者数も記載されているが、イングランドでは困窮指数が高い地域順に466.2、431.4、387.7、342.5、320.0、299.7、290.1、279.5、271.0、242.6で、やはり困窮度が高いほど死亡率が際立って高い。さらにウェールズでも412.5、364.4、294.7、267.8、261.7と同様の状況が明らかになっている。
【イギリス】政府統計局、新型コロナ関連死亡率は最困窮地域で2倍。格差影響が浮き彫りに
https://sustainablejapan.jp/2020/06/20/uk-covid-19-mortality-rate/51049
元増田やそれを肯定する増田見てるとやっぱ競争は悪という結論にしかならん
サンデルは正しいわ
日本の学生に夢を与えるかなと思うから言うんですが、9月から給料が日本円換算で63万円/月になりました。アメリカのCS博士課程の給料です。
素晴らしい。さて、これがどれほどのものなのか。
1 USD = 144 JPYとすると月収63万円というのは月収$4,375ということになる。ボーナス等を考慮せずインターン等による収入も無視して単純に12倍すると年収$52,500(≒756万円)。MITがあるマサチューセッツ州ケンブリッジの年収中央値は$49,313(≒710万円)であるので普通よりは少し上の年収という感じのようだ。
ケンブリッジのワンルームの賃貸の中央値は$3,183(≒46万円)である。手取り月収はベネフィットの構成にもよるが恐らく$3.3k-$3.4k(≒47-49万円)くらいだろう。ワンルームを借りて一人で住んでしまうとそれだけで手元にお金が全く残らなくなる。つまりルームシェアをするしかない。アメリカのドラマを観ると若者がみんなルームシェアしているのはこのせいである。
しかしそこはMIT。大学が提供する住居を使えばかなり安く抑えられる。一番安い部屋を選べば$928(≒13万円)にまで抑えられる。これを選ぶかルームシェアをするか、いずれにせよ家賃は月$1k-$1.5k程度はかかる。手取りからこれを引くと月に約$1.8k-$2.4k程度残る計算になる。現実的に考えて手元に$2k(≒29万円)残るとしておこう。
アメリカの物価は日本の2-3倍程度と考えると良い。ビッグマック指数で日本は対米比-45%である。アメリカでビッグマックを買うと日本の約2.2倍するということだ。これを考慮すると29万円は日本での10万円-15万円くらいの感覚になる。ここから光熱費等様々なものが引かれるので実際に自由に使えるお金はあまり多くないことが分かる。
日本の博士課程学生がもらえる学振だと月収20万円。月の手取りは約16万円。ここから家賃が引かれる。東京なら最低でも月7万円は下らない。月7万円のワンルームに住むと9万円が残る。ここから光熱費等様々なものが引かれるので実際に自由に使えるお金は多くない。
結論として月63万円はあまり夢が無いと言えるだろう。少なくともパッと見ほどの夢はない。東京の学振博士学生に比べたらほんの少しだけマシという程度であろう。東京以外を考えるともはや日本の方が良いのではという気もしてくる。当然のことながら、教育の質や得られるものの大きさは無視して日常生活のみを考えての話である。
夢の話をするなら卒業後の話をした方が差が明確に出るのではないか。MITのCS博士だと職種や内容にもよるが年収$200k-$500k(≒2,880万円-7,200万円)くらいのポジションなら簡単に見つかることだろう。ぜひ就職後にも夢を披露して頂きたいものだ。
アメリカの田舎町で暮らし始めて1ヶ月が経ちました。英語力はほとんど向上していませんが、アメリカ暮らし自体には慣れてきました。そんな前置きはさておき、この1ヶ月で感じたことを色々と書いていきます。
## はじめに
簡単に自己紹介をします。私はノースカロライナ州で交換留学中の高校1年生です。州北部の公立高校で12年生(日本の高3に相当)に所属しています。渡米前の英語力は 英検2級 < 私 < 英検準1級 といった感じです。
### ハードウェア
平屋建てでかなり広いです。また、フットボールやサッカーのコート、巨大な駐車場もあります。土地の使い方が余裕にあふれていて、私が通っていた都心の高校とは対照的です。
### 授業
毎日90分 x 4コマですが、実質45分 x 4コマくらいの密度です。私はアメリカ史と英語、マーチングバンド、ビジュアルデザインをとっています。正直、アメリカ史と英語の授業はあまり理解できていません。が、意外となんとかなっています。
### 課外活動
マーチングバンドに所属しています。楽器はサックスです。9月から11月にかけて、毎週金曜日に開催されるフットボールの試合で演奏します。バンドはある程度人間関係が確立されており、まだあまり馴染めていない感があります。
## 食べ物
### 家での食事
ホストマザーが作る or テイクアウト/外食 (5:1くらい)です。基本的にかなり美味しいです。
### 朝食
どうやらアメリカ人は基本的に朝食を摂らないようですが、私はサンドウィッチと果物を食べています。
### 昼食
高校の給食を食べています。授業の合間にはナッツバーやりんごを食べてます。
### 日本食
味そのものは悪くないことが多く、ジャパニーズディッシュとして食べると納得できます。ただ一つ不満を挙げるとすれば、日本食にはジャポニカ米を使ってほしいといつも思います。
## 暮らし
### 部屋
オランダ人の留学生と同居しており、盛大に軋む二段ベッドで寝ています。部屋は広くないですが、特に困るほど狭くもありません。椅子の座り心地は悪いです。また、全体的に暗いのでデスクライトを購入して取り付けていたりします。
### 洗濯
私のステイ先ではホストマザーがまとめて洗濯してくれます。圧倒的感謝です...!
### 物価
円安の影響もあり、全般的にかなり高いです。この記事を書いている現在、クレジットカードで決済すると ¥150/$1 程度になります。留学費用を負担してくれている両親に圧倒的感謝です...! (コピペ)
## 勉強
### 英語
そもそも単語がわからないので、英単語アプリの mikan を使ってポリポリと勉強しています。また、文法がわからなくなったときは「マーフィーのケンブリッジ英文法」を参照しています。
帰国後、理系に進む予定なので独学で勉強しています。(数3の極限・関数までは独学で勉強する予定です)。Focus Gold は重いですが、1冊あれば解く問題に困らないのでとても便利です。「新数学スタンダード演習」「物理/化学 重要問題集」なども持ってきています。
## 終わりに