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データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス⼒」が必要なのです。
そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られることのなかった「ビジネス⼒」に焦点をあてて、データ分析プロジェクトを一通り解説していきます。プロジェクトの⼊⼝として「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」にふれ、続く実際のデータ分析プロセスにおいては、課題とゴールを明確にして、分析結果は出して終わりではなく共有、評価のサイクルが必要であることを解説します。最後に出⼝となる「収益化」に関する情報をまとめます。
先を行くデータ分析者達は、これまでさまざまな罠にかかり、見えない落とし穴にはまっても奮闘してノウハウを蓄積してきたのがこの10年です。これからAI・データ分析プロジェクトに取り組む方/関わる方へ向けて、先人たちのノウハウをまとめたのが本書です。
Posted by ブクログ 2023年04月03日
私はエンジニアではあるが、データサイエンスに関しては門外漢だったので、学生としての立場で読んだ。概要把握にうってつけであり、参考文献を読むことによってより詳細を知ることができそうに思った。
対象読者によっておすすめの読み方と対象の章が分かれており、学生→エントリー→ミドルとレイヤーが上がっていくのと...続きを読む
Posted by ブクログ 2020年12月29日
データ分析を通じた課題解決のプロセスを、順を追って幅広い観点からまとめている。
分析手法などの技術的な話ではなく、プロジェクトをうまくマネジメントするには、という視点で語られている。
データ分析を通じた意思決定支援をやっている身として、どれも頷くものばかりだった。
とくに、経営層や発注者とのコミュ...続きを読む
Posted by ブクログ 2021年11月21日
AIの導入を成功させるためのビジネススキルを磨きたい人におすすめ
【概要】
●プロジェクトの準備
AI・データ分析業界の概要、データサイエンティストのキャリアと雇用、AI・データサイエンティストの実務と情報収集
●プロジェクトの入口
社内案件の獲得と外部リソースの検討、データのリスクマネジメン...続きを読む
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