奥村 裕之

「どのようにしたら顧客に良い体験をしてもらえるかを考え、それを数式やプログラミングで表現する」時です。

私のいる組織では、企画から分析、インフラ構築、レコメンドの開発、テスト、運用、効果検証、関係者へのレポーティングまでを一人で行います。データサイエンスの組織としては、非常に珍しいかもしれません。

一方で、これだけ業務範囲が広いからこそ、単に分析/開発をするのではなく、どのようにしたら顧客に良い体験をしてもらえるかを能動的に考え、そ...

仕事で眠れないほどしんどい瞬間はありません。

幼少期にRPGゲームをやられていた方は、どうしたらボスを倒せるか、どうしたら効率よくレベルアップできるか、どうしたら秘密のアイテムを獲得できるかなどと考えていたら、夜になっていたという経験があると思います。

同様に、データサイエンスの仕事は、どうしたら課題が解決できるか、どうしたら精度を高められるか、どのように実装に落とし込むかを考えていたら、そして、先進技術について論文で読んでいたらワク...

データサイエンティストとして仕事を進めていく上で、ビジネス、統計（数学）、プログラミングの知識とスキルは必須です。

ビジネスは、勉強するだけでは身につかない中で、『問題発見プロフェッショナル』は正しく問題を認識するうえで有用です。多くの書籍は「どう解くのか」にフォーカスし「課題が決まっている状態でスタート」しますが、ビジネスの現場では何を問題とし課題とするのかから始まります。本書籍は、「問題を発見する」部分にフォーカスしており、ビジネ...

「“何がわからないかがわかる”だけで十分」と言う上司からのアドバイスを、仕事をする上で大切にしています。

データサイエンティストは、ビジネスや統計（数学）、プログラミングなど幅広い知識を活用しながら、分析や開発を行います。私自身がこの職種に就いた当時は、私のこれらの知識はまだ浅く、さらに、目の前の課題に対して「何がわからないかがわからない」という状態、かつ「わからないことをわからない」と言えない性格であったため、悩む日々が続きました。...