【感想】データ分析人材になる。　目指すは「ビジネストランスレーター」

「データ分析人材になる」というタイトルにあった内容の本。
なので、決意した瞬間に読むべきであって、やり始めた後だとよくあるよね、そうやるよねで終わってしまうと思う。

全体を5Dフレームワークとしてま…とめている。
Deamand：要求を聞く
Design：全体の絵を描く
Data：データを集める
Develop：分析する
Deploy：展開する

単純にデータを分析するだけでなく、ビジネスにどう繋げるかが重要で、データサイエンティストとか言葉に惑わされないという事が必要だという事を述べている。

言われた事、自分がやる作業を盲目的に捉えすぎないようにという仕事全般に言える内容でもあるので、やっぱりなろうと思った瞬間に読む本なんだろう。続きを読む

データが重要な時代であるが、そもそもどういうデータが重要なのかと使っていくのかということを押さえた。本。
ビジネストランスレーターという言葉が適正かどうかは疑問が残るが、そういった職種にもしくは役割ロ…ールというものは必要であろうなと思う。
今後仕事においては色々な意味での翻訳者が活躍していくのではないだろうか。続きを読む

データサイエンティストとして働く上で必要なことを書く本
5dという観点でうまくまとめている。ちゃんと使うという視点で考えてるのも良い

demand①ヒアリング②課題理解③提案④期待値調整
desig…n：①目的②仮説③データ④手段、を決定
data：①データ検討②洗い出し③入手
depelop：①環境構築②データチェック③分析④ストーリー提示⑤議論
deploy：①データ自動取得②自動加工③モデル更新④アウトプット構築続きを読む

友人から「ビジネストランスレーター」なるキーワードを聞いて読んでみました。
具体例を挙げながらデータ分析の進め方や陥りがちな課題が説明されており、とても分かりやすかった。
データ分析ツールやコンサルの…営業担当者にも参考になる一冊です。続きを読む

データ分析において問題解決思考とロジカルシンキングは必須のスキル。分析ツールを使って様々な切り口でデータを加工修正することでこれらのスキルを身につけられる。Tableauのような可視化ツールを使えばW…hereやWhyを身につけられる。また、解析対象とするデータセットはこれだけでいいのかというMECEといった思考も自然に行うことになる。まず、Whereでどこが問題なのかを特定する。次に、Whyで問題を掘り下げる。この時に注意しなければならないのは世間でありふれているフレームワークで掘り下げることが大事。なぜかというと偏った自分のドメイン知識で判断してしまうから。最後にHowで原因に対する打ち手を考える。

近年注目されているのはビジネストランスレーター。現場と分析者のギャップを埋める存在で、データ分析手法の理解や分析ツールの基本的な操作ができて、業務の経験や実績があって企画が得意な人。

データサイエンティストを目指そうとしていたけど、問題解決思考とロジカルシンキングを身につけてビジネストランスレーターとなることが一番会社にとっていいのかもしれない。現場と分析者は余ってることが理由だ。　続きを読む

会社がIT人材を育成すると言い出した。
これからの時代ITは必須なので会社の決定には賛成。でも、会社は特に有効な手立ては持っていないよう。

自分は会社の言う応用IT人材になりたいので、とりあえず独学…で統計検定でも勉強するかと思い、勉強を始めた。

そんな時に出会った本が本書。文系の自分がIT人材になれるか疑問に思っていたところだったので、文系でもIT人材になれる！と謳っている本書は自分にバッチリだと思った。

内容的には、プログラミングをバンバン使ってデータ分析をするには時間がかかるが、いろいろなITツールを使えるようになれば文系でも充分IT人材になれる！というもの。

一般論的な内容が多い感じがしたので、星は３つですが、データ分析を勉強する文系の人は一読の価値ありかな。
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