データサイエンスリーダーのキャリアガイド　チーム，部門，企業を牽引する

キャリアの「次のステージ」を目指すデータサイエンティストのために執筆された、実践的なキャリア指南書。プロジェクトの牽引、チームのマネジメント、部門の指揮、そして業界への貢献──。本書は、キャリアの各段階で直面する厄介な課題に対し、著者と数十人のリーダーたちの豊富な経験に裏打ちされた知見を共有する。

本書の最大の特徴は、リーダーシップに必要な要素を、技術的な実務能力である「ハードな能力」と、対人関係や倫理観に関わる「ソフトな美徳」の両面から体系化している点にある。具体的なケーススタディや、自身の強みを正確に把握し、盲点となっている課題を発見するためのチェックリストを通じて、読者は自身の影響力を最大化するキャリアの未来図を描けるようになるはずだ。

本書は、一度読んで終わりではない。これからキャリアを築く若手にとっては成長の羅針盤として、壁にぶつかっているリーダーにとっては解決の糸口として、長く手元に置いて繰り返し参照できるように設計されている。データサイエンティストはもちろん、彼らと協働するビジネスパートナーや、より生産的なデータ組織の構築を目指す経営者にとっても、相互理解を深めるための頼れる指針として活用できるだろう。

［原著］How to Lead in Data Science， Manning Publications， 2021

目次

1.　成功するデータサイエンティストの条件とは？
1.1　データサイエンティストへの期待
　1.1.1　10年後のベン図
　1.1.2　欠けているものは何？
　1.1.3　技量とモチベーションを理解する：能力と美徳の評価
1.2　データサイエンスにおけるキャリアアップ
　1.2.1　面接と昇進における悩み
　1.2.2　（採用）マネージャーは何を求めているのか？

【第1部　テックリード：リーダーシップを培う】

2.　プロジェクトをリードする能力
2.1　技術力：ツールとスキル
　2.1.1　ビジネスインパクトを最大化できるように問題の枠組みを定める
　2.1.2　データからパターンを見出す
　2.1.3　期待値を調整する
2.2　実行力：ベストプラクティス
　2.2.1　曖昧な要件からプロジェクトを見定め，優先順位をつける
　2.2.2　プロジェクトを計画し管理する
　2.2.3　トレードオフのバランスを取る
2.3　専門知識：深いドメイン理解
　2.3.1　ビジネスチャンスの背景を明確にする
　2.3.2　データの特性を考慮する
　2.3.3　組織構造を把握し活用する
2.4　自己評価と能力開発の焦点
　2.4.1　自分の興味とリーダーシップの強みを理解する
　2.4.2　CPR プロセスを実践する
　2.4.3　優先順位をつけて実践・実行する計画を策定する
　2.4.4　テックリードの上司への注意事項

ほか

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