【感想・ネタバレ】データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人のレビュー

橋本大也

[ブクログ · ★★★★★]

2014/7/17 やってみたい分野。サイエンティストは学問でビジネスよりのってとこも惹かれる。産官金学（地域を活かした）こんな企業があればな。

[ブクログ · ★★★★☆]

データサイエンティストとついて説明した一冊。

今世紀に入ってからよく聞くデータサイエンティストについて知ることができた。

[ブクログ · ★★★★☆]

「ビッグデータの正体」を読んだ後だと、事例紹介などもあまりインパクトを感じなかったが、インタビュー記事は興味深い。

[ブクログ · ★★★★☆]

Yahoo!Japan の事業戦略本部データソリューション開発部の話を中心に、
巷で言われる「データサイエンティスト」やその仕事について言及した書籍になります。

自分は仕事でデータサイエンティスト関連の方と関わることが多いので、
全体的に興味のもてる内容でした。
以前からあった部署ではあるものの、
Yahoo!Japan のなかでも最近になってから
焦点があてられるようになった部署で、
日本のビッグデータと呼ばれるものを一番扱っている部署でもあるのかと。

「データサイエンティスト」という言葉の定義には聞く人によりさまざまであり、
この書籍も、そんな疑問に対してあるひとつの案を提示しているものになります。
ただ、その案を定めるまでの経緯や考え方というものを、
Yahoo!Japan の内部の方とのインタビューなどを通しておこなっているので、
この考え方に共感できる方は多いのかなと思います。
自身の考えをつらつらと綴るのとは異なり、
現場の方の考え方を取り入れたり、
インタビューを通して「現場ではデータサイエンティストと名乗る人はいない」という事実を、
そのまま載せていたりするところは個人的に好きでしたね。

「データサイエンティスト」と自身から名乗る人ほど、
この定義が曖昧であったり必要とされているものを有していないことがあるそうです。
そいうった方を見分けるひとつの定規代わりとしても、
この書籍の内容は役立つのかもしれません。

[ブクログ · ★★★★☆]

新書なので、当然ながら基本的なことをまとめた本。ただ、それを前提として読むのであればわかりやすくて良い本だと思う。様々な事例やインタビューが興味深く、分析が苦手な人でも考え方の部分とか参考になるところも多いだろうし、楽しく読める1冊ではなかろうか。

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・”知的生産”の定義を考えさせられる「知的仕事人＜知的生産」に内包される？

・ヤフー社員がデータを使って行っていること：「最適化」レコメンデーションの質を上げる。
→我々は？データを使って何を行うのだ？
□集計の業務効率化（達成した）
□状況の把握、客観的に伝えられる指標をもつ（取組み中）
□サービスの改善に繋げる（まだ先）
自分（我々：ポイントグループ）の現段階：ビッグデータの活用方法を定められていない
・ヤフーの収入源：広告
■我々の収入源はどこか？
□自治体、加盟店
→彼らに価値を伝えることが「サービスの改善」
・ソフトバンクには「どうやったらできるか」が、まずある。そのために数字を使って考える
※「やらないため」のデータ分析はない、という文脈

・Power of Local
ローカルもスモールもデータドリブンの時代
（飲食：食べログ、ぐるなび）ローカル、スモールに寄り添いデータの力を活かすのが我々の”価値観”ではないか
→データは恐ろしいものではない、便益であると伝えることも使命。ラストワンマイル

【データの扱い方】
・認知バイアス「スロヴィックのリスト」過大評価を誘発する
・ソフトバンクが使うツール
SPSS,Excel　+プレゼンテーションスキル「伝えたいことを理路整然と」
【データサイエンティストとして】
・インプットは、量がものを言う部分は事実ある
「日頃から浴びるほどデータに触れているから発見できるものもある」

[ブクログ · ★★★☆☆]

データサイエンティストとは何かの答えとしては、本書の最後にある、ソフトバンクの人の言葉が、真実であろう。「自分たちをデータサイエンティストと思っている人はいない」。データサイエンティストとは職業ではなく、これからのビックデータ時代を生き抜くスキルの一つではないだろうか？

[ブクログ · ★★★☆☆]

本書の最後にソフトバンクモバイルの社員がインタビューに答えている。一般社員が専門職並みにデータ分析のリテラシーを持っており、大いに刺激を受けた。時代に乗り遅れないよう、スキルを身につけなくては。

[ブクログ · ★★★☆☆]

思い込みから自由になる
シンプルに考え、限られた情報からざっくり答えを出し、たくさんの仮説からもっともらしいものを選び出す
統計とITの能力、ビジネスの問題を発見し解決する能力、創造的な提案を行う能力

[ブクログ · ★★★☆☆]

データサイエンティストという言葉が一人歩きしているなかで、新書としてその定義を綺麗にわかりやすくまとめている。本書にあるように、データサイエンティストには統計学のみならず多様な知識が能力が必要とされる。今後２３万人が不足する人材育成に対してどのような施策が国と打たれるのか興味深い。

[ブクログ · ★★★☆☆]

ここ最近“データサイエンティスト”という言葉をよく耳にします。
誰が仕掛け人なのかわかりませんが、なかなかに興味深いレイヤの仕事かなと。

　“データサイエンティストの仕事とは「ツールを駆使して大規模データを分析し、
　　ビジネスの課題を発見して、その解決に向けて創造的な提案を行うこと」”

とり上げられている事例がソフトバンク系のものが多いので、
ある種の販促本（便乗本？）とも思いますが、わかりやすかったです。

　“（データサイエンティストは）統計学×IT（情報技術）×ビジネス
　　の領域横断のクロス人材である”

個人的には非常に興味深いですね、、ふとジョブズの言葉を思い出しました。
「人文科学と技術の交差点で生きるのが好きなんだ」、との。

　“データサイエンティストに期待される役割は、
　　分析そのものというよりも、その先にある課題解決”

いわゆる“ICT技術”はやはりツールでしかなく、
期待されているのはその先の、実践を伴う課題解決なのでしょう。

“情報”に対してどう向き合っていこうかは、最近のテーマでもあるので、
なかなかに考えさせられる概念でもありました、、やはり潮時かな、とも。

サラッと読めますので、自分なりの視座を確認する意味合いでもいいかもです。

[ブクログ · ★★★☆☆]

買ってみたものの、ここでの定義も、一般化しそうにない気がする。ハードルの高い定義だと、「Sexyな職業」足りえるのかなあ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

本人に直接お会いして頂いた著書。「今世紀でもっともセクシーな職業」といわれているデータサイエンティスト　How to本！ビジネスセンスつまり仮説の構築と検証に最適なデータ解析を駆使する事が鍵を握る。決して高度な数学を生み出すだけがポイントではないと。出来るデータサイエンティストの三つの思考パターン、オッカムの剃刀、フェルミ推定、アブダクションにはナルホド。エクセルを使った統計解析例も記載されており、初心者にオススメ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

友人に進められた本。
ビッグデータは今後のキーワードとなる。
他のビッグデータの本を読んだが、素人の自分には少し難しかった。
この本は、それを扱うデータサイエンティストについて、その思考過程や今後のビジネスでのわかりやすく書かれている。

ビッグデータを扱うとなると統計やITに精通できれば可能のように思えるがそれだけでは不十分である。それ以上に問題を発見し解決する力や創造的な提案を行う力も必要であることが具体例を挙げて説明してある。
21世紀でもっとも魅力的な職業といわれているデータサイエンティストはまだ定義すらはっきりしていないような新しい分野でもあり可能性を秘めていることがよく理解できた。

すすめてくれた友人は博識で本についても詳しい。
今後、読書メンターとなりそうだ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

今流行りのビッグデータを扱うデータサイエンティストについて記載されている。「数字を扱うのはあくまで過程であり、その先の目標を達成するために使わざるを得ない」と本文が締めくくられており、なるほどと納得させられた。経営者を短時間で説得するためにはデータを示して提案を通す必要があるというのも大事な考えだなと感じた。感覚や勘に頼るのではなく、数字やデータで示せるものは示し、今後のアクションへの一指標とできるよう分析力を養いたい