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加藤 エルテス 聡志
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データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 Software Design plus Kindle版

3.6 5つ星のうち3.6 36個の評価
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（概要）

ビッグデータ、機械学習、人工知能など、データ分析に関連するキーワードを聞かない日はありません。データサイエンティストブームからはや数年、多くの日本の組織がデータ分析に取り組み、成功と失敗を繰り返してきました。いまや、データ分析からビジネス価値を見出した組織とデータ分析が根付かなかった組織との差が明らかに広がりはじめています。
本書は、データ分析がうまく機能している組織から執筆者を迎え、実務担当者の振る舞いからマネージャ／経営者層が持つべきデータ分析プロジェクトの進め方などのノウハウをお届けします。データ分析組織を本気で起ち上げたい方、データ分析が実現する幸せな未来を目指す方は必読の内容です。


（こんな方におすすめ）

・データサイエンティスト

・データ分析プロジェクトのマネージャ


（目次）

第1章 ビジネス貢献するデータ分析「7つのポイント」(高橋 威知郎)


第2章 データ分析のプロジェクトマネジメント(矢部 章一)


第3章 機械学習プロジェクトの進め方(奥村 エルネスト 純)


第4章 メルカリが挑むスピードデータサイエンス(樫田 光)


第5章 失敗しないデータ分析組織の立ち上げ方(中山 心太)


第6章 データ分析のはじめ方(伊藤 徹郎)


第7章 データサイエンスによる科学的ビジネスのすすめ(津田 真樹)


第8章 今こそデータ分析の民主化を(西田 勘一郎)


第9章 People Analytics入門(大成 弘子)


第10章 People Analyticsが会社の業績を変えるまで(加藤 エルテス 聡志)

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  1. 本の長さ
    338ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    技術評論社
  5. 発売日
    2018/10/30
  6. ファイルサイズ
    21017 KB
  7. Page Flip
    有効
  8. Word Wise
    有効にされていません
  9. タイプセッティングの改善
    有効
  10. すべての詳細を表示
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商品の説明

出版社からのコメント

すぐに試すことができるデータ分析を組織に適用するノウハウが満載。明日からビジネス革新がはじまる! --このテキストは、jp_oversized_book版に関連付けられています。

著者について

高橋威知郎(たかはし いちろう)
株式会社セールスアナリティクス 代表取締役CEO/データ分析・活用コンサルタント

矢部章一(やべ しょういち)
コニカミノルタジャパン株式会社 データサイエンス推進室 室長

奥村 エルネスト 純(おくむら エルネスト じゅん)
株式会社ディー・エヌ・エー AI研究開発エンジニア 強化学習チームリーダー

樫田 光(かしだ ひかる)
株式会社メルカリ BIチームマネージャ

中山心太(なかやま しんた)
株式会社NextInt 代表取締役
一般社団法人未踏 機械学習ビジネス研究会幹事

伊藤徹郎(いとう てつろう)
Classi株式会社 AI室 データサイエンティスト

津田真樹(つだ まさき)
テクノスデータサイエンスエンジニアリング株式会社 シニアコンサルタント

西田勘一郎(にしだ かんいちろう)
Exploratory CEO・ファウンダー

大成弘子(おおなり ひろこ)
データサイエンティスト・ピープルアナリスト

加藤 エルテス 聡志(かとう エルテス さとし)
株式会社日本データサイエンス研究所 代表取締役
RISU Japan株式会社 共同創業者 取締役
 --このテキストは、jp_oversized_book版に関連付けられています。

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B07JNLX5C4
  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2018/10/30)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/10/30
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 21017 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 338ページ
  • カスタマーレビュー:
    3.6 5つ星のうち3.6 36個の評価

著者について

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  1. 加藤 エルテス 聡志

    加藤 エルテス 聡志

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    【経歴】

    東京大学卒業後、P&G、マッキンゼーアンドカンパニー等での経験を経て、2014年に(社)日本データサイエンス研究所(現 株式会社JDSC, Japan Data Science Consortium)を創設、代表に就任。

    https://jdsc.ai

    【著書】

    『機械脳の時代』（ダイヤモンド社）、『プログラミングは、ロボットから始めよう』（小学館）、『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』(技術評論社・共著)、『日本製造業の戦略』(ダイヤモンド社・共著）、編集協力に『日本の未来について話そう』(小学館）、『REIMAGINING JAPAN』（VIZMedia LLC）など。

    【講演】

    ビジネスブレイクスルー大学「問題解決力トレーニングプログラム」(監修：大前研一) 講師

    TEDxTokyo Salon "データサイエンスと教育の未来"、公正取引委員会『AIと企業間競争』など。

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  2. 高橋威知郎

    高橋威知郎

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  3. 中山 心太

    中山 心太

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    株式会社NextInt 代表取締役

    電気通信大学大学院博士前期課程修了後、NTT情報流通プラットフォーム研究所（現ソフトウェアイノベーションセンタ、セキュアプラットフォーム研究所）にて情報セキュリティ・ビッグデータ関連の研究開発に従事。その後、統計分析、機械学習によるウェブサービスやソーシャルゲーム、ECサービスのデータ分析、基盤開発、アーキテクチャ設計などを担当。2017年に株式会社NextIntを創業し、現在は機械学習に関するコンサルティングや、ゲームディレクター、グループウェア開発を行っている。

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カスタマーレビュー

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上位レビュー、対象国： 日本

ajinomoto
5つ星のうち4.0 構成に関して
2023年4月8日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
実際に業務において機械学習やAIを導入することが決定した企業にとっては実例が出ているのでためにはなると思う。
役に立った
 レポート
KY
5つ星のうち5.0 色々勉強になりました
2019年7月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データの民主化、解析のプロセスなど、業務上に課題感がありましたが、改善方法はこの本でアイデアが得られたので感謝です
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
mtkn
5つ星のうち5.0 ピープルアナリティクスが興味深い
2018年10月30日に日本でレビュー済み
人事・採用・HR・人材領域も”確実に”データサイエンス分野になってきた。間違いなくこれからは必須です。

人事ってもう感覚とか経験の職種じゃないんですよ！！（ましてや労務の事務作業だけでもないはず）

個人的には生体データを分析して採用マッチングや企業の業績向上に役立つプログラムを作りたい。あと、組織内の関係性のログをとって、データから目標達成につなげたり。
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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カミヤシロ
5つ星のうち1.0 重回帰分析で因果分析ができるという記事に唖然とした（９章）
2018年11月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
世の中には、こういう「なんちゃってデータサイエンティスト」がいるので困ります。いまどき、重回帰分析が因果分析だなんて、どこで学んだのでしょう。伊藤公一朗先生や中室牧子先生の本を参考文献として挙げているのであれば、そこに示された方法を用いればよいし、少なくとも背景因子の交絡の影響を避けるために、正則化回帰をやって欲しかったです。
54人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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ごんた
5つ星のうち5.0 心構え
2019年4月7日に日本でレビュー済み
第１章の締めくくりに強く共感しました。
データサイエンティストという言葉が一人歩きしてしまうような違和感を元々感じていましたが、正に同じことを指摘されていたのを拝見し、データが全てではない、最後は人、と言ってもらえたような気分になれました。
結局はその分析をどう実務に活かすか、というのが肝であり、そのための心構えを説くようなお話しはとても興味深いです。
生身の人間が取り組んでいる、血の通った、等身大の活動なのだな、、と。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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システム屋
5つ星のうち5.0 今後の参考になりました。
2018年11月18日に日本でレビュー済み
私はアナリストが使うシステムの保守・メンテナンスを行うエンジニアをやっています。
機械学習にも興味があり、いずれはデータサイエンティストの世界で活躍したいと思っています。
自分が今後データサイエンティストとしてやっていく上で第1章～第3章は非常に興味がある内容であり
非常に参考になりました。
データサイエンティストとしてやっていく上で自分の教本として今後も見返したい内容です。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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