中山心太のレビュー一覧

  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    ムズいなぁと思いつつも、今後入社してくる子達は、これを勉強してるんだと思うと、避けては通れない分野だと感じた。

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    2025年10月07日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    情報Ⅰ自体の解説本かと思いきや、もちろんそれはあるんだけれどもなぜ情報Ⅰがこの内容になっているのか、という背景に重きをおいている一冊。
    なので今の高校生が何を学んでいるのか、という具体を知りたい場合は少し期待と合わないかもしれない。(が、それならダイレクトに教科書を読めばよい感はある)

    高校のカリキュラムもだが、その前段となる義務教育課程も自分が子供の頃とは大きく異なっており驚いた。特に確率統計。これらをしっかり学習した子供たちが社会に出てくる日が楽しみ。

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    2024年04月14日
  • データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編

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    第1章がビジネス活用編と第されたこ書籍を象徴していると思います。

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    ①データ分析によるビジネス成果を金額換算して示せ
     └金額換算して初めて分析価値が評価される

    ②スゴイ分析よりも「成果が出る分析」を優先せよ
     └学問的ではなく、実践的な読み方をすること

    ③分析結果を現場に丸投げするな
     └ビジネス成果まで「分析者が」責任を持ちやりきる

    ④「現場」を知る努力をせよ
     └現場感覚を捉えて初めて信用される
     └信用されて初めて分析の話を聞いてもらえる

    ⑤業務プロセスレベルまで現場を把握せよ
     └誰が、どのタイミングで、どの分析結果を基に、どう動くべ

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    2019年12月08日
  • データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編

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    データ分析系のマネージャーがデータ分析とそれを普段の業務でどのように取り入れて仕事をしているかがわかる一冊。 データ分析は便利屋となりやすいのだが、どうしたらPMといい感じに仕事ができるか、どうしたらバリューを最大化できるかが載っている。 何度も読み返して普段の業務に取り入れたい一冊。

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    2019年02月21日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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     本書は、機械学習に関するコンサルティング等を行う企業を経営している著者が、2022年から必修科目になり、2025年1月実施の共通テストにも適用されるという「情報Ⅰ」について、解説されたものである。本書のおわりにでは、情報ⅠやITパスポートの副読本としてかなり面白い内容になっている述べられており、たしかにその通り、充実した内容である。情報Ⅰという高校の一教科の視点から、情報や実社会との関わり、プログラミング、生成AI、ITパスポートとの位置付けなど、丁寧に解説されていて、興味深く読むことができた。

    【メモ】
    ・情報Ⅰは、プログラミング教育がある必修科目で、共通テストの一教科となる。
    ・なぜ、

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    2025年02月14日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    ネタバレ

    社会人必須の統計&プログラミング知識。

    なぜSEでもない人まで統計知識やプログラミング知識を身につける必要があるのか? この本にその答えが明確に書いてある。まずプログラミング知識については、身の回りにコンピュータがあふれていて、その中で仕事をするならば、コンピュータがどのように動くかを知っていないといけないから。そして、コンピュータを適切に活用するのが、これからの仕事だからだ。仕事では意思決定が求められる。最大限に利益を生み出すのは、どのような条件を考えたらいいのか。こちらに関わってくるのが統計知識である。

    数学的な式は理解しきれなかったけど、統計に関してざっくりとイメージはできた

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    2024年06月29日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    頭に入りきっていないが、とりあえず情報1を学ぶ必要性は頭に滑り込んできた気はする。

    人財という言葉の危険性
    DXの説明
    コンピュータと人間の違い

    タメになった

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    2024年04月27日
  • データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編

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    データサイエンティストの仕事のイメージが、実例付きで分かりやすく書かれている。 文系(または数学やプログラミング苦手)だけど、データ解析につき仕事である程度分かったふりをしないといけない人には、丁度いい。

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    2021年10月10日
  • データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編

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    個人的にはメルカリのBIチームの話題がとてもおもしろく参考になった。

    横断組織としてのBIチームがあり、プロダクトやプロジェクト単位でアサインする体制をとることでのメリデメおよびデメリットへの対策がかなり具体的に書かれていてすぐにでも真似したい内容がたくさん。

    またメルカリでは取締役や執行役員クラスでも必要に応じてSQLを書きデータに主体的に触れる文化があり、それも全社的に職種関わらずあるということで、レガシー企業のマイクロソフトOffice並に当たり前にデータ分析に取り組んでいるというのも読んでいて感服した次第。

    そりゃグロースするわメルカリ。と思わずにいられない。

    データ分析にあま

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    2020年01月05日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    ネタバレ

    「情報Ⅰ」の衝撃と地頭力の再発見

    中山心太氏の著書「高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目『情報Ⅰ』」を読み、まず突きつけられたのは、共通テストの試作問題が想像以上に難解であるという事実でした。私はこれまでITストラテジスト、ITサービスマネージャ、プロジェクトマネージャ、ネットワークスペシャリストといった上位資格をいくつも取得してきましたが、それでもこの「高校生向け」の問題に手ごわさを感じました。これは専門知識の不足というより、短時間で複数の情報を読み解き、手順を追って判断する「試験の型」への適応が問われているからです。知識の暗記に頼るのではなく、その場で情報を整理・推論・加

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    2026年07月26日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    高校生ってこんな難しい事やっているんだと考えさせられる
    ITパスポートや基本情報を軽く眺めたい人にはおすすめ

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    2025年10月28日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    思ったより平易で読みやすい。
    ITパスポートと取得済み資格の経営情報システムでも勉強してるし、コンピュータの画像処理も理論と実務知ってるし、知識レベルでは知ってることの確認ができた。
    プログラミングについての自分の不足部分が補えたのもよかった。
    人に話す時のキーワードや説明の仕方の肥やしにできたかな。

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    2024年08月19日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    情報Ⅰで取り扱う具体的な内容を理解できたかは怪しいが、2029年に情報Ⅰを学んだ学生が社会に出てくること、DXの定義、概念、改正プロバイダー責任制限法について学ぶことができた。

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    2024年02月27日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    ネタバレ

    情報Ⅰに沿って話が進むわけではないけど、社会人に読ませるにはこの方がいいのだろう。教科書買ってみようかな。

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    2024年02月03日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    私の世代は、今までの科目と、新しく追加される科目の狭間にいたので切り替えに時間が掛かる世代でした。新しいことを覚えるのは新鮮で楽しいですが、定着させ習慣化するまでが大変でした。

    ニュースで見ていた「タブレットを導入した授業」を、一週間後に自分も体験するなんて、当時(中学)は本当に驚かされました。
    数ヶ月前の授業では、SDGsについてタブレットで調べ学習をしたりしました。
    必死にトレンドを抑えてる感じが、流行に疎いオジサン先生から伝わってきて笑ってしまいました。でも、オジサン先生世代からの現代に対するを理解を18歳で聞けたことは貴重な体験となりました。

    そして、2022年4月入学の高校生から

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    2024年01月28日
  • 高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

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    以前に情報Iについて調べたことがあったため、内容気になり読んでみた。

    あらためて今高校はこれをやり始めたのかと、驚く。ITパスポートの勉強で身に付けた知識で読み進めることできたが、プログラム辺りは著者も言うように手を動かした方が良いと感じた。

    終盤の確率・統計の話も、数BやCですっ飛ばした身としては、読んでいてもう少し本読んだりしようかと思わされた。

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    2023年12月21日
  • データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編

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    昨今流行りのデータドリブンで何かやろう!みたいな流れが弊社にもあってだな、、

    しかしながらデータ分析とはあくまで課題解決の手法の一つ。データから課題をみつけよう!ではなく、まずは課題を洗い出してその中からデータ分析の力を借りることが出来そうなものを抽出すべし、というのがすとんと落ちた、のだが。

    まずは各現場の課題を洗い出すのに現場を知る必要があるよね、ってところと、データ分析を組織化する必要なくね?と頭グルグル悩ませているところ。

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    2021年06月01日
  • データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編

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    output(分析結果)まででなく、outcome(ビジネス成果)まで関与することが重要。
    当たり前のことですが、全くその通りと思いました。
    あと、people analyticsという分野が登場していることに興味を持ちました。

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    2019年10月01日