全くのゼロから「駆け出しデータサイエンティスト」を育てる方法論 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 「データサイエンティスト」の第一次ブーム勃興から6年余り、人工知能ブームに便乗した第二次ブームで人口に膾炙してから3年余り、気が付いたら何やかんや言われながらもデータサイエンティスト及びその類似職が、じわじわと日本国内の産業各分野・企業各社に広まりつつあるように僕の目には映ります。 そういう背景がある中で、ここ1年ぐらいの間にそこかしこで目立つようになってきたのが「ゼロからデータサイエンティストを育てたいのだがどうしたら良いか」という相談や議論。割とあるあるなのが「取引先がデータサイエンティストを採用して商談の席に同席させるようになって、彼らがデータサイエンスの知識を駆使してビシバシ突っ込んでくるのだが、こちらにデータサイエンティストがいないので対応できない」みたいなお話。これは実はUSでも同様だと聞くので*1、案外洋の東西を問わない課題なのかもしれま
今回は、メルカリのAnalyticsチームの中でも主にビジネス分析やマーケティング分析を行うGrowth Analytics Teamからの記事です。 Analyticsチームは、以下のミッションを通じて事業に貢献するチームです。 Provide actionable insights and help people make better decisions（実行可能なインサイトを提供し、より良い意思決定の支援を行う） Democratize data and empower everyone with analytics（データの民主化を推し進め、皆の分析力を高めていく） そんなAnalyticsチームで、"効果検証 虎の巻"なるものを導入しました。主な狙いは以下の2点です。 Analyticsチーム内の暗黙知を集約して言語化・浸透させることによる、メンバーのアウトプットの質の向上 誰
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より良い意思決定の支援をするための"効果検証 虎の巻"｜Mercari Analytics Blog