キャリア

データサイエンティスト=スーパーマンはもうやめよう

データサイエンティストは高度な統計学や機械学習を使ってデータ分析をする専門家、という触れ込みだったはずが、最近ではどうやらそれ以外の能力も要求されるらしい。エンジニアリングについては以 ...

生産性

油断すると足を引っ張られる定期レポート

どこの企業でも多かれ少なかれ存在する定期レポートだが、様々な経緯をたどった結果作り方が煩雑になって毎回膨大な時間がとられていたり、その割には実は誰も読んでいないとか、そのままにしていると結構ひどい ...

生産性

すべては「考える時間を作り出す」ため

速さは正義だ。しかし、どんなに頑張ったところでキーボードを打つ速さが10倍にはならない。システム化による効率化という方法もあるが、これには投資が必要であるしできるまでに時間がかかるのですぐにというわ ...

データ分析組織

長期的に考えるとデータ分析は内製化する以外の選択肢はない

データ分析をきちんと会社の力にするためには長期的・継続的な取り組みが必要であり、であれば内製化する以外の選択肢はない。その理由は以下の通り。

データ分析は内製化しなけ ...

キャリア

入社してから「こんなはずじゃなかった・・・」を避けるために

転職してみたら自分の持っているスキルと求められているスキルが違う、関係ないことばかりやらされる、求められる仕事のレベルが低すぎるなど、入社してから「こんなはずじゃなかった…」と ...

システム・ツール

データ分析の知識が無い人に機械学習をどう説明するか

機械学習の説明をする際にどうしたらいいか考えていたら、教師あり機械学習については結局のところは(将来はいざしらず)普段行っていることの道具や方法が少し違うだけで本質的には何も変わりがな ...

データ分析プロセス, 伝達

「理解できないのは向こうが悪いは」最悪の態度

データ分析に限らず専門家は、「こちらは十分に説明した、理解できないのは向こうが悪い。後のことは知ったことではない」という態度を取りがち。よくよく聞いてみるとたしかに説明はしているのだが、専門 ...

データ分析のその他の話題

インフォメーションとインテリジェンスの違いは生のデータか、加工されているか

簡単に言えば、インフォメーションは「加工されない生の状態」であり、インテリジェンスとは「意思決定者のためにインフォメーションを加工、分析してえられたもの」である ...

データ分析プロセス, 収集, 生産性

データは手に入れた。次に前処理・・・の前にデータを確認する。

データを手に入れたらすぐに前処理というとそうはいかない。データがきちんとしているか、チェックしなければならない。この工程をせずに先に進むと、後で抜けもれが発覚したり、どのよう ...

データ分析組織

データ分析組織について考察する

ここ数年、データ分析が組織化され初めているようだ。しかし、いままで現場レベルですらほとんど存在しなかったデータ分析をいきなり組織化しようとしても外注丸投げ体質が加わって組織が機能せず人も育たず2・3年で崩 ...