外資系データサイエンティストの知的生産術―どこへ行っても通用する人になる超基本５０

山本康正 / 松谷恵

今後、テクノロジーの進化のスピードが加速していくことは間違いありません。新しい形の仕事のスタイルへの期待よりも、「生成AIに仕事を奪われるのでは?」と不安を抱いている人のほうが多数派ではないでしょうか。
しかし、どれだけ画期的な技術が登場しようとも、それはあくまでも手法のアップデートであり、本質的なものではありません。最も重要なことは、あなたの思考と判断に、どのようなエンジンを据えるかです。
本書で解説するデータサイエンス思考は、そのエンジンとしてふさわしい役割を必ず果たしてくれるはずです。ただし、データサイエンスは思考だけにとどまりません。現実に実装してこそ、その真価が発揮されます。会社に、社会に、新しい価値を生み出す知的生産術なのです。
本書は、そのために必要なことを、データドリブン企業の最前線で働いてきた二人の経験と知見をもとに、データサイエンスの知識がないビジネスパーソンでも、サステナブルな武器として役立つことを選び抜いて書きました。
本書で述べた項目の多くが、データサイエンティストだけが学ぶ特殊な内容ではありません。どの会社でも、当たり前のように求められていることだと思います。しかし、世界の最先端企業が高額の報酬を提供するデータサイエンティストは、本書でまとめた基本的なことを習慣にしている人たちなのです。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / IT・Eビジネス
• 出版社: 東洋経済新報社
• ページ数: 288ページ
• 電子版発売日: 2023年12月13日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 2MB

[ブクログ · ★★★★☆]

行動に移すことで、初めて価値が出る。
日々の所作思考行動にどう落とし込むか？
ハードワークが必要なトキもある。

[ブクログ · ★★★☆☆]

個人的メモ３つ！ここだけ見るとデータサイエンティストあんま関係ない。

①レファレンスワーク
＝参考文献リストに当たる
＝バックグラウンドリサーチ
＝文献には教科書的に使われる名著や一次データ多数

＋英語で情報収集できると世界がめちゃくちゃ広がる！

②ハードワーク
＝人生には頑張りどころがある
＝スポーツやってた人は、試合の中で頑張りどころがある、ということから類推できる

ここでならハードワークできる、というところで、頑張ることは自分の力になる。
働き盛りで頑張ると人生の貯金になる(金銭面的なことではなく)

③学び続けることがデータサイエンス思考
学び続ける姿勢を捨てるな。