こんにちは U-style です
先日ある方におすすめ頂きました 機械脳の時代―――データサイエンスは戦略・組織・仕事をどう変えるのか?
ケースが多く紹介されていることと、機械脳を設計レシピ、または組織の作り方がまとめられています
学習サイトや書籍の紹介もあり、読んでいて為になった1冊です
以下、自分用のメモも兼ねて一部ご紹介します
【ABCDEフレームワーク】
A = Aim（目的）
B = Brain（機械脳の種類）
C = Coding/Construction（プログラミング作業・実装）
D = Data（データ選定と整備）
E = Execution（実行）
大切なのはAからEまでを一気通貫してデザインすること
機械脳を作るフレームワークですが、このような考え方は色々なことに応用が効きそうですね
「目的設定はSMARTに」
S : Specific（具体的な目的）
M : Measurable（測定可能な目的）
A : Achievable（達成可能な目的）
R : Relevant（意味のある目的）
T : Time Bonund（期限付きの目的）
・（手段）〇〇することを通して
・（対象）〇〇が
・（数値基準）〇〇となることを
・（期日）〇〇までに達成する
・（制約条件）ただし〇〇とする
こちらも目的の定め方に言及した内容ですが、応用が効きます
ネットフリックスやコマツ製作所コムトラックスの具体例が紹介されていて理解しやすい内容です
ドルー・コンウェイは、真のデータサイエンティストになるためには、1.エンジニアリング能力、2.統計数理上の十分な知識、3.実務上の経験 の3条件がそろう必要があると提唱した。どれか1つが欠けても、「旧来型の解析しかできない」「適切な数理統計上の手続きを踏めない」「単に機械学習のコーディングができるだけ」など、不完全なパフォーマンスしか発揮できないためである。
データサイエンスのヒーローを求めるのではなく、チームでアプローチする
・ビジネスサイドの分析リーダー（＝データGM）
・データサイエンティスト（前述したヒーロー的な意味ではないことに注意）
・データエンジニア
組織の考え方を説明した内容
本書の中では図示により分かりやすい内容となっております
気になった方は是非読んでみてください
ありがとうございます
