Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
DSプロジェクト課題の探し方
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
ぶんちん
September 21, 2023
Technology
240
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
DSプロジェクト課題の探し方
ぶんちん
September 21, 2023
More Decks by ぶんちん
See All by ぶんちん
良書紹介09_データストーリー説得技法
bunnchinn3
0
38
工場データのバイアスを語ろう
bunnchinn3
0
24
良書紹介08_ 頭のいい子がやっているすごいグラフの読み方
bunnchinn3
0
120
プロジェクト失敗につながる地雷ワード
bunnchinn3
8
17k
良書紹介07_LEAN ANALYICS
bunnchinn3
0
57
基礎統計のつまづきポイント
bunnchinn3
0
58
良書紹介06_こどもの統計学
bunnchinn3
0
80
良書紹介05_データ分析実務スキル検定 公式テキスト
bunnchinn3
0
120
“異常”検知プロジェクトの難しさ
bunnchinn3
0
79
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWS環境のセキュリティ不安を解消した企業事例 ~よくある課題と対策を一挙公開~
asanoharuki
0
220
Webの技術とガジェットで子どもも大人も楽しめるワクワク体験を提供する / Qiita Tech Festa Day 2026
you
PRO
1
300
なぜMIXIはゼロトラスト基盤として クラウドフレアを選んだのか - Cloudflare Peer Point SASE User Voices
mixi_engineers
PRO
2
120
コンポーネント名には何を含めるべきなのか? / what-should-be-included-in-component-names
airrnot1106
0
140
AI工学特論: MLOps・継続的評価
asei
11
2.9k
Power Automateアップデート情報
miyakemito
0
270
ソフトウェアアーキテクチャ研修【MIXI 26新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
2
810
ここは地獄!つらい朝会を体験することで、チームとしてのより良い振る舞いに気づくワークショップ / The stand-up meeting from hell in the game industry
scrummasudar
0
380
41歳でAWSが好きすぎてITエンジニアになったおっさんの話
yama3133
1
790
最高のシステムプロンプトを作るためにフィードバック機能を導入した話
alchemy1115
0
120
データと地図で読む 大井町の「かわるもの、かわらないもの」
yoshiyama_hana
0
500
QAと開発の両側から進める AI活用 -QAプロセスAI支援ツールキットと Inner Loop / Outer Loopの取り組み-
legalontechnologies
PRO
2
270
Featured
See All Featured
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
390
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
460
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
260
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
It's Worth the Effort
3n
188
29k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.4k
Everyday Curiosity
cassininazir
0
260
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.1k
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
400
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
240
Transcript
超初心者向け DSプロジェクト課題の探し方 ぶんちん 2023年9月21日 データサイエンティスト集会 in VRC 1
自己紹介 ぶんちん 複合経営が特徴の企業(製造業)に所属 データ分析担当者だったが。。。 成果獲得を狙うと、 同じことに繰り返しで 飽きた 他者にやらせたら、
成果が増えるのでは 特に非専門家向けのDS教育 2
注意!! 基本的に高度な技術の導入に体制が整い切れていない組織 新規技術の開発ではなく、具体的な経済効果の獲得が私の主目的 多くの案件を根拠にしているものの、あくまで私の経験則 3 泥臭い The
重厚長大 製造業 私はスマートな業界ではなく、 が前提のお話です。
よくある課題探しの迷走 4 典型的な失敗パターン 報告相手の理解がないことが問題と考えていませんか? そんなこと 既にわかっている だからどうしたら 良いということ? 使えないなぁ 報告相手
データ分析 報告・提案 できない。 無理。 特に管理部門が中心の活動でありがち 現実的では ない
どこまで想定した提案ですか? 理想 解決策 作業手順 非常時の 対応 他部署と の調整 判断基準 運用体制
5 理想の実現に必要な要素 そんなこと 既にわかっている だからどうしたら 良いということ? 使えないなぁ 報告相手 できない。 無理。 現実的では ない こういった対応も当然
課題とは 理想と現実のギャップ = 課題 理想と現実、両方とも把握していないと 課題を見つけることはできない 初心者データサイエンティストでは荷が重い 6
理想 現実 ギャップ = 課題 だからといって、何もしないわけにはいかない
ビジネス データエン ジニアリン グ データサイ エンス 誰だったら適切な課題を立てられるか 7 データサイエンティストに求められるスキルセット ビジネスの最前線にいる人たち
ここに特化して 勉強するのは難しい
自身の役割について認識を変えよう 目的:取り組むべき課題を見つける 初心者データサイエンティストの役割 × 成果につながる課題を自身で見つける 〇 成果につながる課題を誰かに見つけてもらう 相手に課題を見つけられるようにサポートすること 8
具体的にやるべきことは 建前 「ちゃんとあなたの仕事に役に立つ施策を考えたいから、現 状の姿や意見がほしい」「実績データから自分の理解とのズ レについて教えてほしい」という体裁で相談 本音 初心者DS自身が想定している理想像と実態の妥当性を確認さ せ、実績データの見方のヒアリング 理想像をイメージさせつつ実績データを見ることで、自然に データの考察させて課題を具体化させる
優秀な中心人物の協力が得られたらOK 注意)相手の要望をそのまま叶えるのではない 9 DS ビジネスの担当者 人によっては適切に集計・可視化したデータを見せるだけで勝手に進めてくれることも