「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜 おためし受講中

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オープニング
自己紹介
05:15  (00:40 ~ )
本日のトピックス
00:40  (05:55 ~ )
データ分析人材に必要なビジネス力とは
10:32  (06:35 ~ )
5Dフレームワークとは
17:01  (17:07 ~ )
文系データ分析人材活用のススメ
14:16  (34:08 ~ )
データサイエンティストと現場をつなぐもの
05:56  (48:24 ~ )
質疑応答
06:04  (54:20 ~ )
エンディング
  (1:00:24 ~ )
現場に小さなアンケートを実施してもらおうとしてもらったきっかけは何ですか?
5Dフレームワークは現場の人が分析するのにも有効なのでしょうか?データサイエンティストのみ有効なのでしょうか?
00:42  (30:56 ~ )
可視化ツールが大事だとのことですが、説明パターンやデータ元に応じておすすめをいくつか教えて欲しいです。
00:55  (31:38 ~ )
どういうアウトプットにするか、合意を取る場面で。相手にデータリテラシーがない場合はどんな資料を用意して理解を得てますか?
00:51  (32:33 ~ )
データサイエンティストで不得意なことは何ですか?
11:36  (33:24 ~ )
外部委託では内部のことがわからないので、社内でデータサイエンティストを頼るのがいいのでしょうか?
00:53  (45:00 ~ )
現場に入り込むために必要なテクはありますか?先生は婦人服でも自然に解け込みそうですが。
00:50  (45:53 ~ )
データ分析チームにおいて、最適かつ最低必要な数は何人でしょうか?
00:50  (46:43 ~ )
自分の仕事に対し、自分で分析するための留意点はありますか?
07:37  (47:33 ~ )
ビジネストランスレーターって小規模な企業にも必要でしょうか?
00:57  (55:10 ~ )
未経験からビジネストランスレーターを目指すには、どういった企業がいいでしょうか?
00:54  (56:07 ~ )
現場感を感じようとしないデータ分析者が多いように感じますが、そのような人に現場感を持たせるにはどうすればいいでしょうか?
00:49  (57:01 ~ )
分析レベルを上げるには、プログラミングをする必要がありますか?
01:09  (57:50 ~ )
木田先生の職歴は全てデータサイエンティストになるためだったのでしょうか?
00:42  (58:59 ~ )
データ分析がマネタイズに直結しないという認識で、データ分析活用の取り組みに前向きではない場合、説得ヒントはありますか?
  (59:41 ~ )
「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜

今回の授業は、木田先生の共著書『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』(日経BP)を基に、データ分析人材と必要な思考、5Dフレームワークの方法論と重要性についてお話しいただきます。

5Dフレームワークとは、Demand(要求)、Design(デザイン)、Data(データ)、Develop(開発)、Deploy(提供)の5つのデータ分析に必要なステップのことで、木田先生らによって、データ分析の経験を通して生み出された思考フレームワークです。

このフレームワークを学ぶことで、漠然としていたデータ分析を正しく捉え、ビジネスに活用していくことができます。

 

また、データサイエンティストのような高度な技術や知識の習得は急がず、前提としての思考ステップを学ぶことで、失敗しないデータ分析ができるはずです。

授業を通して、自社のビジネスの目的にフィットした「データ分析人材」へと成長していきましょう。

 

先生

木田 浩理

企業のデータ活用が近年大きな関心事となっていますが、同時に「なかなか分析プロジェクトが進まない」という声もよく耳にします。
データ分析を“うまく"進めるには、身に付けないといけない方法論があります。今回の授業では、私がこれまでのキャリアで培った独自の「5Dフレームワーク」という方法論や文系データ分析人材の育成方法などをご説明します。
文系理系問わず「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意をもって、ビジネスで役立つデータ分析の進め方を一緒に学びましょう。

「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜(全1回)

受講生代表

  • 中田 有香

    中田 有香

    スクー放送部

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