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紙の本
AI・データ分析プロジェクトのすべて ビジネス力×技術力=価値創出
著者 大城 信晃 (監修・著),マスクド・アナライズ (著),伊藤 徹郎 (著),小西 哲平 (著),西原 成輝 (著),油井 志郎 (著)
AI・データ分析プロジェクトについて、現場でしか得られないビジネス知識/暗黙知を解説。プロジェクトの準備から、案件化するための入口、プロジェクト化したあとの実行、プロジェ...
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AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]
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商品説明
AI・データ分析プロジェクトについて、現場でしか得られないビジネス知識/暗黙知を解説。プロジェクトの準備から、案件化するための入口、プロジェクト化したあとの実行、プロジェクトの成果の出口までのノウハウを網羅。【「TRC MARC」の商品解説】
データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス力」が必要なのです。
そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られることのなかった「ビジネス力」に焦点をあてて、データ分析プロジェクトを一通り解説していきます。プロジェクトの入口として「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」にふれ、続く実際のデータ分析プロセスにおいては、課題とゴールを明確にして、分析結果は出して終わりではなく共有、評価のサイクルが必要であることを解説します。最後に出口となる「収益化」に関する情報をまとめます。
先を行くデータ分析者達は、これまでさまざまな罠にかかり、見えない落とし穴にはまっても奮闘してノウハウを蓄積してきたのがこの10年です。これからAI・データ分析プロジェクトに取り組む方/関わる方へ向けて、先人たちのノウハウをまとめたのが本書です。【商品解説】
目次
- 第1部 プロジェクトの準備
- 第1章 AI・データ分析業界の概要
- 第2章 データサイエンティストのキャリアと雇用
- 第3章 AI・データサイエンティストの実務と情報収集
- 第2部 プロジェクトの入口
- 第4章 社内案件の獲得と外部リソースの検討
- 第5章 データのリスクマネジメントと契約
- 第3部 プロジェクトの実行
- 第6章 AI・データ分析プロジェクトの起ち上げと管理
- 第7章 データの種類と分析手法の検討
著者紹介
大城 信晃
- 略歴
- 【監修・執筆】 大城 信晃(おおしろ のぶあき) NOB DATA株式会社 代表取締役社長 ヤフーやLINE Fukuoka等でのデータサイエンティストとしての経験を経て、福岡にて2018年9月にNOB DATA株式会社を起業。
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データ分析を実務で進める指針
2021/01/24 14:07
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投稿者:kei - この投稿者のレビュー一覧を見る
データ分析プロジェクトの実行にあたって重要な、実務を進める流れが分かりやすくまとめられています。実務経験に応じた指針が示されていることで、読者の立ち位置によって最適な役立て方ができそうです。