大城信晃のレビュー一覧
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![AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]](https://res.booklive.jp/884321/001/thumbnail/S.jpg)
Posted by ブクログ
ビフォー
仕事でデータサイエンティストをしているので、自分の仕事や現在地を確認する上で、よく読まれているこの本を手に取った。
気づき
約1年半前プロジェクトに参画する前に知っておきたいことが書かれていた。特にこれ以上精度を上げていくことが厳しいということが伝わらず、期待値調整をミスっていたり、データ分析に携わっていないメンバー、クライアント向けに翻訳できていなかったりしていた。またうまくいかないと時にどうすべきかを決めきれておらず、苦労した。事前に読んでおくことができたら、ここらへんで悩むことがなかったかもしれない。
TODO
今後のプロジェクトでは上記の失敗をしないように、期待値調整や説 -
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Posted by ブクログ
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ニケーションについては、私自身苦労が多い部分でもあるため、非常に勉強になった。
技術的な話をメインに据える書籍はこれまで数多くあったが、本書籍のような、プロセス全体が俯瞰的に、かつ、簡潔にまとまっている本は無かったと思う。
初学者にとっては教科書的な意味合いで、経験者にとっては知識経験の整理とい -
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Posted by ブクログ
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トと契約
●プロジェクトの実行
ＡＩ・データ分析プロジェクトの起ち上げと管理、データの種類と分析手法の検討、分析結果の評価と改善、レポーティングとＢＩ、データ分析基盤の構築と運用
●プロジェクトの出口
プロジェクトのバリューと継続性、業界事例
【感想】
●学生・プロジェクト未経験者、ジュニア（ -
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