日経文庫 データサイエンティスト入門

野村総合研究所データサイエンスラボ【編】

日経ＢＰＭ（日本経済新聞出版本部）（2021/12発売）

• サイズ B40判／ページ数 221p／高さ 18cm
• 商品コード 9784532114459
• NDC分類 336.17
• Cコード C1234

出版社内容情報

AI時代の新職種、データサイエンティストの入門書。

データサイエンティストとは、ビッグデータと呼ばれる大量データをビジネスに活用する活用を目的とした技術者のことで、近年最も注目されている職業の一つです。

本書は、データサイエンス関連業務の実態を整理し、データサイエンティストに要求される能力を(1)データサイエンス力、(2)データエンジニアリング力、(3)ビジネス力の３つの切り口で詳しく解説します。

また、実際の事例をもとにした５つのケースを収録。データサイエンティストはどのような仕事をしているのか、どういった事業インパクトを与えているのか、実務で苦労している点は何か、といったデータサイエンティストの「働き方」「人となり」がわかる一冊となっています。

内容説明

ビッグデータと呼ばれる大量のデータを加工、分析し、ビジネス課題の解決に活用する「データサイエンティスト」の入門書。求められる能力の詳細な解説に加え、実例をもとにした６つのケース（小ストーリー）を収録。どのような事業インパクトを与えているのか、実務で苦労している点は何か、といったデータサイエンティストの「働き方」「人となり」がわかる。

目次

第１章　いまなぜデータサイエンティストなのか（データサイエンティストとは；高まるデータサイエンティストへのニーズ　ほか）
第２章　データサイエンティストに求められる３つの能力（３つの能力―データサイエンティストにできること；データ分析ツール　ほか）
第３章　データサイエンティストの仕事（ビジネス課題の把握とデータ分析目標の設定；分析対象データの調査と分析環境の準備　ほか）
第４章　データサイエンティストのリアル（大企業の論理を超えろ―ビジネス力編１；データで新規ビジネスを立ち上げろ―ビジネス力編２　ほか）
第５章　データサイエンティストが拓く未来（不足するデータサイエンティスト；追い風となるデータサイエンス教育の変化　ほか）

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[nbhd]

「へへぇ」と首を垂れたのは、この本の文体、いわば『野村総合研究所文体』なるものに対して、である。すごいなあ、「総合研究所」を名乗るだけあって、文章に粗がなく、わかりやすくて読みやすい。スマートなのに、どこかしらに人間っぽさもある。さすがは「総合研究所」だな、と快哉を上げたこと人知れず。内容についての記憶は定かではないのだが、文体の衝撃だけが確かに残った。「総合研究所」の本なのに、、それでいいのか。

2023/09/25

[としＰ]

「データサイエンスに対する周囲の理解が足りない」というのが残念。まだまだこの先も理解できる経営者というのは増えてこないんだろうな、というのが個人的な推測。なにしろ、日本人は自分の慣れ親しんだやり方を捨てるのを嫌うから。一部の先鋭的な経営者だけ。

2022/08/31

[ひろ]

★★★★☆。最も将来性のある職種と言われるデータサイエンティストの入門本だが、「データサイエンティストとは何かを大まかに掴みたい人が読む本」であって「データサイエンティストになりたい人が読む本」ではないことに注意。趣旨としてはただデータを抽出・分析するのが仕事ではなく、「データを使ってビジネスを変革すること」、新たな価値を生み出すことであるので、サイエンティストのイメージに反しビジネス力そのものも重要と学んだ。ロールモデルが国内に乏しい業種のため育成に課題あり、産学共同の取り組みが必要と感じた。

2022/06/08

[anco]

データサイエンティスト：データを使ってビジネスを変革できる人。求められているのはデータサイエンス力だけでなく、データを活用して新しいビジネスを考えるビジネス力も重要。データサイエンスといっても、単純なデータ処理に従事していたり、採用時の説明とは業務も分析するデータの種類も異なっていたりとギャップがあることも。企業側の期待と認識を合わせることも重要。企業が変革するには、課題解決型とビジョン実現型がある。データを使ってビジョンの実現策を創造できるのがデータサイエンティスト。

2022/05/19

[Nat Hat]

新しい業務分野のデータサイエンスに関する知識をまとめた内容。大枠としては、データサイエンス協会がまとめているスキル体型や業務内容を踏襲している。データサイエンスといっても現時点では、教育(本当にゼロからの説明)とかデータ整理が大半の業務で、本当に価値ある気付きを得られたり、人間の判断を支援できている分野は限られてる気がする。その必要性の理解もこれからという感じ。

2022/02/08