データ分析チームの作り方
発売日：2019年9月
- ページ数
- １７７ｐ
- ISBN
- 978-4-7980-5685-2
- 著者情報
- 中澤 公貴（ナカザワ キミタカ）
ＡＩ ｉｎｓｉｄｅ株式会社執行役員ＣＤＯ。カリフォルニア大学バークレー校環境経済・政策学部卒。ＧａｌｖａｎｉｚｅＵデータサイエンス修士卒。これまでに日米にて保険、健康テクノロジー、製造業、不動産、金融、決済、Ｅコマースと幅広い分野のデータ解析案件に携わる。米国の産学連携プログラムＧａｌｖａｎｉｚｅＵにてデータサイエンス修士を取得後は帰国し、パクテラ・コンサルティング・ジャパンではチーフ・データサイエンティストとしてクライアント企業のデータ戦略立案からデータ解析を担当。２０１７年７月よりＡｎｙＰａｙ株式会社にてＣＤＯ（Ｃｈｉｅｆ Ｄａｔａ Ｏｆｆｉｃｅｒ）として社内データ・ＡＩ活用に広く従事。その後、個人で開発していた機械学習プラットフォーム事業をＡＩ ｉｎｓｉｄｅ株式会社に譲渡し、解析アドバイザーとして同社のＡＩ基盤開発をサポート。２０１９年８月より執行役員ＣＤＯとして同社に参画し、データエンジニアリング部を統括する。また、データ解析アドバイザーとして活動する傍ら、ＡＩジョブカレにてデータサイエンス講師も務める
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商品説明
ビジネスの課題をデータで解決。リブセンス、オマダ・ヘルスなど日米の成功事例も掲載。本書で紹介する分析チームの立ち上げ方法は、小さく始められるため、中小企業やスタートアップから大企業まで、様々なステージの組織で活用可能です。
目次
第１章 データ解析の本場米国と日本の決定的な差（データサイエンティストを生み出し続けられるエコシステム
日本でも少しずつ土台は整いつつある
ＡＩ活用までの道のり）
第２章 モダン・データサイエンス（データサイエンスとモダン・データサイエンス
データサイエンスが飛躍した四つの要因
データサイエンスの領域
様々な分野を先導するＡＩドリブン企業）
第３章 分析チームの立ち上げ方（最先端のＡＩよりも、まずは良いデータ作りから
分析チームの作り方
立ち上げプロセス
分析チームを立ち上げるときの企業規模ごとに異なったアドバンテージ）
第４章 チーム運営（解析案件探し
解析の進捗報告
全社への学びの共有
適切な解析トレーニングを適切な部署へ
分析チームが運用するべき指標
解析課題のプライオリティの付け方
はいぱフォーミング名チーム作り）
巻末資料 成功事例（株式会社リクルートライフスタイル
株式会社リブセンス）
商品詳細
- 出版社名
- 秀和システム新社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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