「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]」の紹介

昨年10月頃から, 経産省がらみのAI人材育成プログラム「AI Quest 2020」を受講している.

AI Questは, 企業の実際の課題に基づくケーススタディを中心とした「実践的な学びの場」である.
具体的には, 適切なAI実装を実現するための業務プロセス設計などビジネス的側面の検討から, 実際のモデル構築, 企業幹部への導入提案シミュレーションまでを, 参加者同士がお互いにアイデアを試し, 学びあうようなプログラムになっている.

そこで, 昨年末に発売された本書は, 私にとってはちょうどタイムリーであり, 読んでみることにした.

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　　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　データサイエンティストの実務と情報収集
第2部　プロジェクトの入り口
　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立ち上げと管理
　第7章　データの種類と分析手法の検討
　第8章　分析結果の評価と改善
　第9章　レポーティングとBI
　第10章　データ分析基板の構築と運用
第4部　プロジェクトの出口
　第11章　プロジェクトのバリューと継続性
　第12章　業界事例

本書では, データ分析プロジェクトの入り口から出口まで, データサイエンティストがプロジェクトを推進する上で, 「何をやるか」がわかりやすく端的にまとめられている.
普段, ソフト開発プロジェクトの推進や, 趣味で画像系の認識モデルなどは作成しているが, データ分析プロジェクト自体は推進したことがないので, 第2章, 第3章および第9章から第11章あたりはけっこう学ぶところがあった.
また, AI・データ分析プロジェクトで陥りそうな罠を避けるために注意すべき点なども...

データサイエンティストを目指す学生や社会人, 経験の浅いデータサイエンティストの方にはお薦めしたい一冊である.

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