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書誌情報サマリ

書名

データ分析チームの作り方 

著者名 中澤 公貴/著
著者名ヨミ ナカザワ キミタカ
出版者 秀和システム
出版年月 2019.9


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No. 資料番号 請求記号 帯出区分 状態 配架場所 貸出
1 0107396723336.1/ナカ/貸閲複可在庫 2階一般

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2019
2019
336.17 336.17
経営情報 経営管理-データ処理

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1009951868813
書誌種別 和図書(一般)
著者名 中澤 公貴/著
著者名ヨミ ナカザワ キミタカ
出版者 秀和システム
出版年月 2019.9
ページ数 177p
大きさ 21cm
ISBN 4-7980-5685-2
分類記号 336.17
分類記号 336.17
書名 データ分析チームの作り方 
書名ヨミ データ ブンセキ チーム ノ ツクリカタ
内容紹介 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が、AIドリブン企業を目指す上で必須となる「データ分析チームの立ち上げ方法」をわかりやすく解説。日米の成功事例も収録する。
著者紹介 GalvanizeUデータサイエンス修士卒。AI inside株式会社執行役員CDO。データエンジニアリング部を統括。データ解析アドバイザーの傍らAIジョブカレにて講師も務める。

(他の紹介)内容紹介 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。
(他の紹介)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)
(他の紹介)著者紹介 中澤 公貴
 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(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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