<b>（概要）</b><br /><br />ビッグデータ、機械学習、人工知能など、データ分析に関連するキーワードを聞かない日はありません。データサイエンティストブームからはや数年、多くの日本の組織がデータ分析に取り組み、成功と失敗を繰り返してきました。いまや、データ分析からビジネス価値を見出した組織とデータ分析が根付かなかった組織との差が明らかに広がりはじめています。<br />本書は、データ分析がうまく機能している組織から執筆者を迎え、実務担当者の振る舞いからマネージャ／経営者層が持つべきデータ分析プロジェクトの進め方などのノウハウをお届けします。データ分析組織を本気で起ち上げたい方、データ分析が実現する幸せな未来を目指す方は必読の内容です。<br /><br /><br /><b>（こんな方におすすめ）</b><br /><br />・データサイエンティスト<br /><br />・データ分析プロジェクトのマネージャ<br /><br /><br /><b>（目次）</b><br /><br /><h4>第1章 ビジネス貢献するデータ分析「7つのポイント」(高橋 威知郎)</h4><br /><h4>第2章 データ分析のプロジェクトマネジメント(矢部 章一)</h4><br /><h4>第3章 機械学習プロジェクトの進め方(奥村 エルネスト 純)</h4><br /><h4>第4章 メルカリが挑むスピードデータサイエンス(樫田 光)</h4><br /><h4>第5章 失敗しないデータ分析組織の立ち上げ方(中山 心太)</h4><br /><h4>第6章 データ分析のはじめ方(伊藤 徹郎)</h4><br /><h4>第7章 データサイエンスによる科学的ビジネスのすすめ(津田 真樹)</h4><br /><h4>第8章 今こそデータ分析の民主化を(西田 勘一郎)</h4><br /><h4>第9章 People Analytics入門(大成 弘子)</h4><br /><h4>第10章 People Analyticsが会社の業績を変えるまで(加藤 エルテス 聡志)</h4>

初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった