外資系データサイエンティストの知的生産術―どこへ行っても通用する人になる超基本５０

著者名：山本康正【著】/松谷恵【著】

東洋経済新報社（2023/12発売）

• ISBN：9784492558294

内容説明

今後、テクノロジーの進化のスピードが加速していくことは間違いありません。新しい形の仕事のスタイルへの期待よりも、「生成AIに仕事を奪われるのでは?」と不安を抱いている人のほうが多数派ではないでしょうか。
しかし、どれだけ画期的な技術が登場しようとも、それはあくまでも手法のアップデートであり、本質的なものではありません。最も重要なことは、あなたの思考と判断に、どのようなエンジンを据えるかです。
本書で解説するデータサイエンス思考は、そのエンジンとしてふさわしい役割を必ず果たしてくれるはずです。ただし、データサイエンスは思考だけにとどまりません。現実に実装してこそ、その真価が発揮されます。会社に、社会に、新しい価値を生み出す知的生産術なのです。
本書は、そのために必要なことを、データドリブン企業の最前線で働いてきた二人の経験と知見をもとに、データサイエンスの知識がないビジネスパーソンでも、サステナブルな武器として役立つことを選び抜いて書きました。
本書で述べた項目の多くが、データサイエンティストだけが学ぶ特殊な内容ではありません。どの会社でも、当たり前のように求められていることだと思います。しかし、世界の最先端企業が高額の報酬を提供するデータサイエンティストは、本書でまとめた基本的なことを習慣にしている人たちなのです。

目次

第１章　データサイエンス思考
──この基本が付加価値を高める強力な武器になる！
第２章　インプット
──仕事ができる人は情報収集を仕組み化する！
第３章　アウトプット
──インプットした情報を価値に変える基本ワザ！
第４章　コミュニケーション
──ＩＰＤＡＣの好循環を生み出す必須スキル！
第５章　マインドセット
──働き方も、生き方も、自分で決める人になる指針！

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。

[こじか]

重要度が高いところは仕事でも指摘されたものが多くあり、学び直しができた。課題を設定せずにごちゃごちゃグラフを作りがち。日々学び続けながら、現場にはEXCELベースの分析から機械学習まで対応できるやうになりたいと思った。英語力は情報収集のために必要なことも納得。

2024/03/18

[Go Extreme]

データサイエンス思考：スキルはトレンド・思考法はサステナブル　IPDACサイクル　実験的思考　課題設定が最重要　把握→因果→予測・提案 インプット：経験と知識のストック　素直　読書とリサーチ　違和感に反応する力　バンテージ・ポイント　対話型AI　 アウトプット：言語化→迷子にならず　思い込みは危険　疑問を抱ける思考力　プロンプト←簡潔さ・明瞭性　とにかく場数 コミュニケーション：相手の土俵に乗る　グレーな状況 マインドセット：謙虚さ＝最強の武器　流暢性の罠　記憶≠理解　レファレンスワーク　ダブルメジャー

2024/02/06

[g_h_]

データサイエンスの目的はあくまで社会実装、つまりデータ分析の結果を良質な意思決定に結びつけ、社会に価値を提供することにあることを改めて理解できた。IPDAC, つまり課題把握→仮説立案・計画→データ収集・整理→データ分析・可視化→結論のサイクルを何回も回すことが重要であること、現場の肌感覚をヒアリングによって抽出し、その抽出された現場目線での課題をデータサイエンスで解ける問題に変換し実装することが重要で、そのためには相手に歩み寄る姿勢が必要であること、

2024/01/14

[TAKAHIRO | Vlogger]

データサイエンティストの思考について学べる本。学び続けられる人は、やはりどこに行っても通用する人材だなと痛感した。異なる年代、業界の人と交流する事は、重要だなと思った。◆印象に残った言葉：壁にぶつかったら基本に戻る。AIはドラえもんではない。読書とリサーチで2本の軸をつくる。SNSで関連領域をフォローする。『質問がない』は社会人としてありえない。

2023/12/16