データ職種の課題図書リストを作りたい - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
この記事は datatech-jp Advent Calendar 2023 3日目の記事です。 背景・趣旨 筆者（@yuzutas0）は風音屋（@Kazaneya_PR）という会社を経営しており、データ職種の採用・育成に関心を持っています。 複数企業で少ない専門家を奪い合って疲弊するような採用活動ではなく、マーケット全体がより豊かになるような動き方はできないだろうかと模索しています。 1つの実験として、MENTAで「第2新卒が3ヶ月でデータ職種への転職を目指す講座」というトレーニングを提供し、ありがたいことに30名以上の方々に受講いただきました。 ちなみにこの講座は今では風音屋の社内研修になっています。 MENTAの受講者が30名を突破しました🎉 卒業生が風音屋に入社したり、スキルアップして「社内で提案が通るようになった」「現職で活躍できるようになった」という感想もいただいています。
何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
サブスクリプション・CRM担当マーケターにオススメしたい15冊+3冊 #読書バトン｜なおゆき
ピースオブケイク CXOの深津さんから始まった「#読書バトン」が盛り上がってますね。私は誰かから指名されたわけではありませんが、面白そうですし、自身の振り返りのためにも参戦してみます。 noteでの私のフォロワーさんは、おかげさまで現在1,126人。そのうち99.9%は、私がサブスクリプションの記事を書き始めてからの方たちです。ですので、今回もこの分野を中心にお伝えしたいと思います。 ただ、紹介する本は直接サブスクリプションを取り扱ったものはありません。リピーターが大切なEC業界やアクティブユーザー数がものをいうインターネットサービス業界など、契約者との長期的なリレーションが必要なさまざまな業界で使える、「CRM」や「カスタマー・エクスペリエンス」、そして、これまで私が分析の記事を書いてきたような「分析・論理思考」といったテーマを中心に紹介します。 私自身もまだまだ勉強中の立場ですが、何か
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