【GF.jp】ＤＸとＤＳの違い、言えますか？推薦図書『データサイエンティスト入門』
2022/08/28 (Sun) 20:01
※メアド交換させて頂いた方にメールさせて頂いてます。
※画像をクリックすると関連サイトに飛びます。
※メールの最後は「沖縄の海」をお届け★
こんにちは。
グラフィックファシリテーター(R)やまざきゆにこです。
今回は「データサイエンティストって具体的に何をしているの？」
というギモンに分かりやすく応えてくれる本のご紹介です。
データサイエンティストって「データを分析する人でしょ？」とか、
「ＳＥのスゴイ人？」とか、「ＤＸを推進してる人かなあ？」と、
私みたいに誤解している方や（え？そんな人居ない？）
「ＡＩを活用した」と言われたら、
とりあえず「スゴそう」「信頼できそう」と思ってしまう、
これまた私のような方や
世の中「リスキリング」とか言ってるけど、
「自分には関係ないわ」と思っている、
まさに１年前のわたしのような方に、ぜひお薦めしたい一冊。
『データサイエンティスト入門』
野村総合研究所データサイエンスラボ[編]
日経文庫
全体像を俯瞰できるし、特に面白いのが
「第４章 データサイエンティストのリアル」。
野村総合研究所で働くデータサイエンティストの
経験をもとにした６つのストーリー。
現場のナマナマしいやりとりを読むのが、
やっぱりいちばん理解が進みます。
長くなるので続きは こちらで（中身をチラ見せ）。
https://www.graphic-facilitation.jp/ds0/
とにかく分かりやすさは保証します。なぜなら著者が、
わたしが昨年からヒ～ヒ～頭に汗をかきながら描いている
YouTube動画『２分で解説これだけは知っておきたいデータサイエンス用語』
https://www.graphic-facilitation.jp/category/datascience/
の企画者でもあるみなさんだから(^^)
●ＤＸとＤＳの違い、言えますか？
一年前、私は「そもそもデータサイエンスってなんですか？」
「ＤＸやってる人がデータサイエンスしてる、みたいな？」
と、めちゃくちゃ適当な質問をしてました。
YouTube動画製作の最初の打ち合わせで伺った
野村総研さんの会議室で。
だって、グラフィックファシリテーションがお手伝いする
企業の議論は「ＤＸ（デジタルトランスフォーメーション）」祭り状態。
ＤＸだって絵に描けないフワフワした話ばかりなのに、
ＤＳ（データサイエンス）ってどんな絵？と。
でも、本の著者でもあるＳさんの
↓こんな言葉で絵に描いてみたくなったんです。
「ＤＸとＤＳ、似ているようで全然違います」
「個人的にデジタルって言葉、嫌い」
「デジタルは信用できない。でも、データは信用できる」
「ぎゃはは、それ分かります！」
グラフィックファシリテーションの現場でも
「デジタル」と言われたとき、
具体的な絵に描けなくて本当に困ってました。
「デジタル時代に対応」「デジタル技術の強化」
「デジタル経済」「デジタル教育に力を入れる」
「全社員のデジタルリテラシーを上げる」などなど。
「ＤＸ」と言っても、ある会社では
「紙の書類をデータにするデジタル化」のことを言っていたり、
別の会社では「オンラインで手続きが完結する」ことだったり、
やたら会議で「ＡＩを活用した」と言われても、
なんだかスゴそうだけど実態が見えないから
「 アヤシイＡＩ」を描いてました。
でも、データはデータ。リアルな数字。
では、サイエンスって？と、
まさに「データを科学する」データサイエンティストさんたちの
試行錯誤を体感してきたのがこの一年。
ほんのほんの一部ですけど
私の頭の中は毎回こんがらがってます…(@_@)。
こりゃ大学に学部が出来ちゃうのも分かります。
深すぎる、広すぎる、進化が速すぎる。
●データサイエンスを学んだ若者たちが入社してくる。
今、大学や高専で続々とデータサイエンス関連の
学部・学科が新設されているのはご存知かもしれませんが、
「文理融合系」と言われてるって知ってました？
私が高校生だったら飛びついちゃってたなー、、、このゆるい呼び名に。
１年次に全員がデータサイエンス科目を
履修する学校も増えているそうで、
国をあげて文理問わず学生たちの
データサイエンスのリテラシーレベルを
引き上げようとしているとか。
しかし、となると、容易に想像できるのは、
近い将来、会社に
「データサイエンスはビジネスリテラシーの１つです」
なんて言う若者たちがわんさか入社してくるという絵。
その時、果たしてそんな若者たちと
先輩たちの会話は噛み合うのか？！
わたしは日々、言葉も思考も違う人たちの
モヤモヤネガネガを描いているだけに気になります。
●共通言語を。
実際、すでに企業では、
突然ＤＸ担当に任命された方や経営者の方たちが、
社内外のデータサイエンティストの方たちと会話をしても
「言葉が違う」「よく分からない」
結果「機械学習でうまくやってよ」と「丸投げ」、
そして説明を「鵜呑み」にしてしまう、
なんてことが起きているそう。
「それで本当に大丈夫？」という危機感から、
数式は分からなくてもいいから
「データサイエンスの概念だけは理解しておきましょう」
というのが毎回お届けしているYouTube動画であり、この一冊です。
この後紹介するOCEANS連載のお悩みも今回は
「 ITエンジニアやデータ解析のスペシャリスト…
自分と畑違いのスペシャリストをマネジメントするには？」
なのですが、回答者のソワッチも、そんな上司に
「少なくともスペシャリストたちの使う
専門用語の意味だけはわかるように、
しっかりと勉強しなくてはなりません」と言ってます。
●まだ確立されていない職業だから
それでなくても会議の現場では、
最近「人材」という単語がつくとさらに複雑で
「社内でＤＸ人材を育成」「デジタル人材は引く手あまた」
「文系社員をＡＩ人材に」「文系出身のデータエンジニア」
「データ分析人材の教育に力を」エトセトラエトセトラ。
会話が噛みあわないシーンはいくらでも描けそう。
でも、実態は、誰もその職種や人材像を
一言では言えない、明確に定義できない、日々更新中、
だから面白いんだ、日々勉強なんだ、
今はそんな時代の変化に居るんだ
と、思えるようになりました。
データサイエンティストと言っても、
人によって実力・力量に大きな差が出るのは当然の世界。
それでも、知的欲求を刺激され、
この苦しくも楽しい沼にハマって
ネガポジ♪ネガポジ♪
勉強している人が増えているのも分かる気がしてきました。
実は、YouTube動画を製作している私も野村総研さんも、
何度も自分たちの動画を見返しているんです。
一回で完璧に分からなくていいんです。
まずは気軽にさらっと２分でもかじってみるだけでいい。
今回はまとめて３本、
私のトンチンカンぶりと一緒にお届けします。
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
これだけは知っておきたいデータサイエンス用語
●２分で解説【自動機械学習（AutoMＬ） 】
https://www.youtube.com/watch?v=bMM_hzMsQ0g
＊静止画で学びたい方はこちら。わたしの勉強メモblogです。
https://www.graphic-facilitation.jp/ds13/
●２分で解説【時系列分析】
https://www.youtube.com/watch?v=IUuWujQyJBI&t=1s
＊静止画で学びたい方はこちら。
https://www.graphic-facilitation.jp/ds12/
●２分で解説しきれなかった【回帰分析におけるｐ値とｔ値】
https://www.youtube.com/watch?v=KNUXX7mSPqE&t=2s
＊静止画で学びたい方はこちら。
https://www.graphic-facilitation.jp/ds11/
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
沖縄の海をお届け
https://www.instagram.com/p/Cg9XqtmrCwp/
９日間、毎日シュノーケル。雨雲レーダーを見ながら、
雲の無いビーチに向かって、午前中はこっちの海、
午後はあっちの海、夕方には地元の子供たちに混じってバッティングセンター…。
と楽しいけれど毎日ヘロヘロな毎年恒例沖縄「夏合宿」。
今年も夏休みなのに全っく休めない１１日間でしたが、
絵巻物を１日１０時間ぶっ通しでも、２泊３日の合宿でも、
なんとか描き続けられるのは、この合宿のおかげでもあるのです。
海は怖いけど美しい。自分の弱さや思い込みに
気づかされるからこそ、また潜らずにはいられない。
ネガポジ♪ネガポジ♪
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
またメールします。
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https://www.graphic-facilitation.jp/sns/magazine/
１つに（Unify）なあれ。
株式会社ユニファイナアレ
グラフィックファシリテーター(R)やまざきゆにこ
◆公式 https://www.graphic-facilitation.jp/
Facebook https://www.facebook.com/graphicfacilitation.jp
instagram https://www.instagram.com/yunico_graphicfacilitator
twitter http://twitter.com/yamazakiyunico
◆連載 技術評論社gihyo.jp「モヤモヤ議論にグラフィックファシリテーション」
http://gihyo.jp/lifestyle/serial/01/graphic-facilitation
◆オンラインセミナー 日本能率協会主催「グラフィックファシリテーション入門」
https://jma-mkonline.com/course/course04/
※画像をクリックすると関連サイトに飛びます。
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こんにちは。
グラフィックファシリテーター(R)やまざきゆにこです。
今回は「データサイエンティストって具体的に何をしているの？」
というギモンに分かりやすく応えてくれる本のご紹介です。
データサイエンティストって「データを分析する人でしょ？」とか、
「ＳＥのスゴイ人？」とか、「ＤＸを推進してる人かなあ？」と、
私みたいに誤解している方や（え？そんな人居ない？）
「ＡＩを活用した」と言われたら、
とりあえず「スゴそう」「信頼できそう」と思ってしまう、
これまた私のような方や
世の中「リスキリング」とか言ってるけど、
「自分には関係ないわ」と思っている、
まさに１年前のわたしのような方に、ぜひお薦めしたい一冊。
『データサイエンティスト入門』
野村総合研究所データサイエンスラボ[編]
日経文庫
全体像を俯瞰できるし、特に面白いのが
「第４章 データサイエンティストのリアル」。
野村総合研究所で働くデータサイエンティストの
経験をもとにした６つのストーリー。
現場のナマナマしいやりとりを読むのが、
やっぱりいちばん理解が進みます。
長くなるので続きは こちらで（中身をチラ見せ）。
https://www.graphic-facilitation.jp/ds0/
とにかく分かりやすさは保証します。なぜなら著者が、
わたしが昨年からヒ～ヒ～頭に汗をかきながら描いている
YouTube動画『２分で解説これだけは知っておきたいデータサイエンス用語』
https://www.graphic-facilitation.jp/category/datascience/
の企画者でもあるみなさんだから(^^)
●ＤＸとＤＳの違い、言えますか？
一年前、私は「そもそもデータサイエンスってなんですか？」
「ＤＸやってる人がデータサイエンスしてる、みたいな？」
と、めちゃくちゃ適当な質問をしてました。
YouTube動画製作の最初の打ち合わせで伺った
野村総研さんの会議室で。
だって、グラフィックファシリテーションがお手伝いする
企業の議論は「ＤＸ（デジタルトランスフォーメーション）」祭り状態。
ＤＸだって絵に描けないフワフワした話ばかりなのに、
ＤＳ（データサイエンス）ってどんな絵？と。
でも、本の著者でもあるＳさんの
↓こんな言葉で絵に描いてみたくなったんです。
「ＤＸとＤＳ、似ているようで全然違います」
「個人的にデジタルって言葉、嫌い」
「デジタルは信用できない。でも、データは信用できる」
「ぎゃはは、それ分かります！」
グラフィックファシリテーションの現場でも
「デジタル」と言われたとき、
具体的な絵に描けなくて本当に困ってました。
「デジタル時代に対応」「デジタル技術の強化」
「デジタル経済」「デジタル教育に力を入れる」
「全社員のデジタルリテラシーを上げる」などなど。
「ＤＸ」と言っても、ある会社では
「紙の書類をデータにするデジタル化」のことを言っていたり、
別の会社では「オンラインで手続きが完結する」ことだったり、
やたら会議で「ＡＩを活用した」と言われても、
なんだかスゴそうだけど実態が見えないから
「 アヤシイＡＩ」を描いてました。
でも、データはデータ。リアルな数字。
では、サイエンスって？と、
まさに「データを科学する」データサイエンティストさんたちの
試行錯誤を体感してきたのがこの一年。
ほんのほんの一部ですけど
私の頭の中は毎回こんがらがってます…(@_@)。
こりゃ大学に学部が出来ちゃうのも分かります。
深すぎる、広すぎる、進化が速すぎる。
●データサイエンスを学んだ若者たちが入社してくる。
今、大学や高専で続々とデータサイエンス関連の
学部・学科が新設されているのはご存知かもしれませんが、
「文理融合系」と言われてるって知ってました？
私が高校生だったら飛びついちゃってたなー、、、このゆるい呼び名に。
１年次に全員がデータサイエンス科目を
履修する学校も増えているそうで、
国をあげて文理問わず学生たちの
データサイエンスのリテラシーレベルを
引き上げようとしているとか。
しかし、となると、容易に想像できるのは、
近い将来、会社に
「データサイエンスはビジネスリテラシーの１つです」
なんて言う若者たちがわんさか入社してくるという絵。
その時、果たしてそんな若者たちと
先輩たちの会話は噛み合うのか？！
わたしは日々、言葉も思考も違う人たちの
モヤモヤネガネガを描いているだけに気になります。
●共通言語を。
実際、すでに企業では、
突然ＤＸ担当に任命された方や経営者の方たちが、
社内外のデータサイエンティストの方たちと会話をしても
「言葉が違う」「よく分からない」
結果「機械学習でうまくやってよ」と「丸投げ」、
そして説明を「鵜呑み」にしてしまう、
なんてことが起きているそう。
「それで本当に大丈夫？」という危機感から、
数式は分からなくてもいいから
「データサイエンスの概念だけは理解しておきましょう」
というのが毎回お届けしているYouTube動画であり、この一冊です。
この後紹介するOCEANS連載のお悩みも今回は
「 ITエンジニアやデータ解析のスペシャリスト…
自分と畑違いのスペシャリストをマネジメントするには？」
なのですが、回答者のソワッチも、そんな上司に
「少なくともスペシャリストたちの使う
専門用語の意味だけはわかるように、
しっかりと勉強しなくてはなりません」と言ってます。
●まだ確立されていない職業だから
それでなくても会議の現場では、
最近「人材」という単語がつくとさらに複雑で
「社内でＤＸ人材を育成」「デジタル人材は引く手あまた」
「文系社員をＡＩ人材に」「文系出身のデータエンジニア」
「データ分析人材の教育に力を」エトセトラエトセトラ。
会話が噛みあわないシーンはいくらでも描けそう。
でも、実態は、誰もその職種や人材像を
一言では言えない、明確に定義できない、日々更新中、
だから面白いんだ、日々勉強なんだ、
今はそんな時代の変化に居るんだ
と、思えるようになりました。
データサイエンティストと言っても、
人によって実力・力量に大きな差が出るのは当然の世界。
それでも、知的欲求を刺激され、
この苦しくも楽しい沼にハマって
ネガポジ♪ネガポジ♪
勉強している人が増えているのも分かる気がしてきました。
実は、YouTube動画を製作している私も野村総研さんも、
何度も自分たちの動画を見返しているんです。
一回で完璧に分からなくていいんです。
まずは気軽にさらっと２分でもかじってみるだけでいい。
今回はまとめて３本、
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これだけは知っておきたいデータサイエンス用語
●２分で解説【自動機械学習（AutoMＬ） 】
https://www.youtube.com/watch?v=bMM_hzMsQ0g
＊静止画で学びたい方はこちら。わたしの勉強メモblogです。
https://www.graphic-facilitation.jp/ds13/
●２分で解説【時系列分析】
https://www.youtube.com/watch?v=IUuWujQyJBI&t=1s
＊静止画で学びたい方はこちら。
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●２分で解説しきれなかった【回帰分析におけるｐ値とｔ値】
https://www.youtube.com/watch?v=KNUXX7mSPqE&t=2s
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沖縄の海をお届け
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９日間、毎日シュノーケル。雨雲レーダーを見ながら、
雲の無いビーチに向かって、午前中はこっちの海、
午後はあっちの海、夕方には地元の子供たちに混じってバッティングセンター…。
と楽しいけれど毎日ヘロヘロな毎年恒例沖縄「夏合宿」。
今年も夏休みなのに全っく休めない１１日間でしたが、
絵巻物を１日１０時間ぶっ通しでも、２泊３日の合宿でも、
なんとか描き続けられるのは、この合宿のおかげでもあるのです。
海は怖いけど美しい。自分の弱さや思い込みに
気づかされるからこそ、また潜らずにはいられない。
ネガポジ♪ネガポジ♪
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