自分でシュッとデータ分析をできる人になろう - 「データ分析人材になる。」から学んだこと - Lean Baseball
新年あけましておめでとうございます🎍 年末年始は色々と手を動かしつつ*1, 積ん読を消化していたのですが, 昨年最後の読書🍺 特にこの本にオッってなりまして読み終わる寸前には, これもうすぐ読み終わるのですが、なぜ積ん読にしてたワイは🤔 ってぐらい名著でした📖 https://t.co/RgTILDGc7r— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) 2021年1月3日 ...という感想が出る程度にこちらの書籍に興奮しました. データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」 作者:木田 浩理,伊藤 豪,高階 勇人,山田 紘史発売日: 2020/10/15メディア: Kindle版 データを使って仕事をする人は（データサイエンティストに限らず）サラッと読んだほうがええやぞ！ というぐらい良い本だったという話を2021年最初のブログとして書きたいと思い
目的無きデータ分析は無駄である｜データ分析とインテリジェンス
何となくデータを見ることで目的など生まれない 何かいいことが見つかるかもしれないからと何の目的も無しにデータを見るのは時間の無駄である。 データ分析は意思決定のために行っているはずだ。であれば何らかの意思決定という目的が無ければどんなに数字をいじくりまわしたところで「それで？」で終わるだけになる。それは時間の無駄としか表現のしようがない。 なおここでいう「データ分析」とは手元にあるデータを何とかするということに限らず「特定の目的の意思決定を支援するための一連のプロセス」を指す。詳しいことは近日中に記事を書く。 まず目的ありき。そして必要だったらデータ分析をする。逆ではない データ分析は手段である。目的を果たすために必要であるから行うのであり、データがあるから、導入したツールがあるから、新しい手法を勉強したからと分析して解決すべき問題への道に繋がっていたとしてもそれは偶然に過ぎない。 中小企
全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま
「機械に代替されないデータサイエンティスト」に必要な能力とは？
「機械に代替されないデータサイエンティスト」に必要な能力とは？：これからのAIの話をしよう（コンサル編）（1/3 ページ） 「機械学習や統計学を駆使するデータサイエンスビジネスの世界は、どうやら人月商売（※）ではうまくいかなそうだ」という考えが浸透したのが平成の終わり。しかし、AI・データ活用に正解はなく、令和になったいまでも各社手探りの状況が続いています。 企業は、どうすればデータサイエンティストの能力を最大限に発揮させ、ビジネスを拡大できるのでしょうか。組織を運営するマネジメント層と、現場で働くデータサイエンティストが真剣に考えている課題です。 データ分析組織を立ち上げた企業や、データサイエンティスト自身が意識すべきことについて、コンサルティング事業を手掛けるイーストフィールズ創業者の東野智晴さんに聞きました。東野さんは2009年ごろからデータ分析業務をしており、さまざまな案件を担当す
データドリブン経営の未来 大阪ガスの最強データ分析組織を率いた立役者と元アップル本社Siri開発者が語り合う | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー』2019年6月号特集に関連したイベント「データドリブン経営の未来」を開催。アップルのエンジニアとして音声ＡＩ「Siri」の開発に従事した、パロアルトインサイトCTOの長谷川貴久氏、大阪ガスのビジネスアナリシスセンター所長を務め、現在は滋賀大学データサイエンス学部教授の河本薫氏が、データ経営の推進と人材育成のコツを伝授した。2019年7月12日、東京・ビービット本社にて開催。（構成／富岡修、写真／編集部） データ活用に最も積極的な企業、ネットフリックス 「GAFAもすごいですが、現在、データ活用に最も積極的な企業はネットフリックスかもしれない」。パロアルトインサイトCTOの長谷川貴久氏はそう言いながら、自身が加入しているネットフリックスのトップ画面をスクリーンに映し出した。 長谷川貴久（はせがわ・たかひさ） パロアルトインサイトCTO。シリコン
デザイン思考とデータ分析のミエナイ落とし穴 - Quipper Product Team Blog
はじめまして、Quipper 東京オフィスでデザイナーをしております @daitorii です。 幼い頃は公園でよく落とし穴を掘っては友達が落ちて行く様を笑い転げて見ていました。なんでこんなのに引っかかるんだよ、俺は絶対に引っかからねえ。とは思っていたものの、もちろん自分も落とし穴にハマり（しかも結構壮大だったし若干トラウマ）、子供ながらになんとなく感じた古い記憶があります。 「自分が当たり前だと思っている前提や認識は、誰かにとっての当たり前ではない」 という事です。 今日はリアルな落とし穴の話ではなくデータの分析やデザイン思考の落とし穴の話。 ですが、実は根本的な問題は同じような気もしています。 デザイン思考と科学的方法 最近よく「デザイン思考」という言葉を耳にする方も多いと思いますが、結局のところそれは何だということで Wikipedia 先生に聞いてみました。 デザイン思考（でざいん
断捨離したほうが、データ分析はうまくいく？ 押さえておきたい3つの落とし穴 - Insight for D
Insight for D終了のご案内 2020年6月30日を持ちましてInsight for Dを終了させていただくことにいたしました。今後はYahoo! JAPANの最新マーケティング情報にて、みなさまに役立つ情報発信を行ってまいります。 “データは多ければ多いほどいい”は本当か？ 日常生活では「片づけ術」や、モノを持たない「ミニマムな暮らし方」が好まれているが、なぜか企業のデータとなると、この話は逆になる。これからの時代、データは価値を創造するお金だ、オイル（燃料）だと称賛され、少しでも多く集めること、増やすことに熱心になる企業が多い。 また、自社だけでデータが足りなければ、外部のデータホルダーにお金を払ってまでデータを集める。しかし、そのようにしてせっせと集めたデータが、自社の目的に見事にはまり、期待していたようなお金を生んでいるかというと、そうではない企業がほとんどではないだろう
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事業に貢献するデータ基盤を作ろう・考え方編 / data_engineering_study_2