Top Business Skills データサイエンティスト研修 - 分析結果を基にビジネス課題解決の手法
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データサイエンティスト研修 - 分析結果を基にビジネス課題解決の手法

データサイエンティスト業務に興味がある方、上流工程におけるコミュニケーション手法に悩みがある方必見!要件定義の上流工程をメインに、課題解決業務の流れを学びます。

失敗しない上流工程を学べる!
データサイエンティスト講座

※当該職種に当たらない方にも、実務で幅広く活用できる内容となっております

近年、非常に高い市場価値を持つ存在となっているのがデータサイエンティストです。

あらゆるビジネスにおいて、データを活用した課題解決の重要性はますます高まっています。

chatGPTを始めとした、AIの急速な発展による期待や需要が高まると同時に、正しい扱い方の提案や、コントロールする存在であるデータサイエンティストは、より重宝される存在になってきました。

データサイエンティストとして評価を左右するポイントとなるのは、「社内やクライアントとの信頼関係」を築き上げることです。

本講座では、「先方との信頼関係の築き方」を筆頭に、データ分析がプロジェクト推進の肝となる要件定義やKPIの設定、PoCの実施、効果検証など、ビジネス課題を解決するまでの業務の流れを広範に学ぶことができます。

データサイエンティストとして、ビジネスの根幹に深く関与したい方にとって、この講座は必見の内容です。

このコースで学べること

  • 要件定義におけるコミュニケーションをメインに上流工程を学べる
  • 上流工程に起こりがちなトラブルを回避するための手法を学べる
  • ビジネス課題解決の実際の業務の流れを学べる

こんな方にオススメ

  • データサイエンティストにおける上流工程を学びたい方
  • トラブルを回避したり、継続した依頼に繋げるための対話手法に興味がある方
  • 携わっていたプロジェクトが途中で頓挫した経験がある方

データサイエンティスト業務に興味はある、でも何から始めて良いか分からない方、データサイエンティスト業務を既にしているが、トラブルを回避したり、継続した依頼に繋げるための上流工程に興味がある等、これから目指したい方、現在の業務に悩みがある方、必見です。

これから目指したい方は今後の第一歩のために、現在の業務に悩みがある方は、今後の業務のヒントや活用にお役立ていただければ嬉しいです。

About the Instructor

佐藤 玲奈
プロジェクトマネージメント兼上流工程アドバイザリー

16歳より法人営業として活動開始。2015〜2017年の約二年間、NTTの業務委託社員として光回線訪販本数全国1位を保持。2017年12月にNTT東日本の本社より、全国記録保持者として表彰経験有り。その後、24歳で営業代行業務として独立。

2020年後半に、ITキャリア推進協会の一員でもあるenpathieCTOと出会い、培った営業力を活かし、「最先端を研究で終わらせず、実装に拘る」PMとして、大手家電メーカーAI研究所や大手損保会社などのAIプロジェクトに3社ほど参加。

AIとWebの開発や顧問業を行う株式会社enpathieを2020年4月に設立。

現在はプロジェクトマネージメント業務や、上流工程のアドバイザリ・コミュニケーションサポーターとして従事。

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Course content

Total 25 minutes
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分析結果を基にビジネス課題解決の手法を学ぶ
1 プロローグ〜関係値構築と要求理解 Preview 3:13
2 顧客とユーザーの要求整理 8:43
3 適した技術と手法を判断 4:51
4 KPI(目標値)の設定 1:46
5 PoC(仮説検証) 1:23
6 効果検証 1:46
7 本開発 1:18
8 運用と改善 1:48