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@grahamian2317

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Grahamian📊データ分析と機械学習さんのツイート

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組織におけるデータ応用のステージ分けを書いてみました。データドリブンとデータサイエンス、挑戦と継続でわけるとスッキリするという内容になってます。データ応用達成度によるデータ活用レベル - Data Developerのメモ帳

データ応用達成度によるデータ活用レベル - Data Developerのメモ帳

この記事はビジネスにおけるデータ応用の達成度によるデータ活用レベルを自分なりに考えてみたもの。完全に個人的な感覚。あんまり推敲していないんで、そのうち意味の変わらない範囲で文章を直すと思います。概要全部でtier5 ~ tier0の6階層にわけてみた。数値が大きいほど下の階層で数値が下がるほど高いレベルでデータを…

grahamian.hatenablog.com

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面談したあとにお礼とか次への案内を送らない企業ってかなり多いんですけど印象かなり悪いのでやめたほうがいいですよ。定型文でもいいからメッセージを送ったほうがいいです。

これ「目的を考えるのは大事」という論点に加えて「目的へのアプローチを理解している人がいない」って部分があるんですよね。自分たちの欲しい穴がわかりドリルの使い方の説明書はあるけどどうやれば欲しい穴をあけられるのかわからないという。

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Grahamian

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@grahamian2317

· 10月23日

「データを活用したい！」「機械学習をビジネスで成長させたい！」って人はたくさんいるんたけど、推進する側がデータの専門家でないことが多くて具体的に「成功とは？」というイメージを持てていないことが多いように感じるんだよなあ。

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めちゃくちゃ部屋が乾燥してる

大体、データ活用を考えてる人って、自分の手元にどんなデータがあるのか、取れそうなのか、おおよそ理解してるんだよね。日々、「もっと根拠を効率よく把握したい」「手早く判断材料が欲しい」と思ってたりする。日々漫然と過ごしてる人は、別にデータがあっても漫然と過ごすんだよね。

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ten@火消しコンサル3.0

@tenfirefighter

· 10月23日

「データを活用したい」で終わってる人は大抵「どう活用したいのか」考えてないんだよね。まずは自分の手を動かして、イメージ深掘りして、っていう地味な活用をきちんと積み上げた方がいいんだけどね。 twitter.com/grahamian2317/…

まとめると、ちゃんとデータでなんかやるには全体像をイメージしてマイルストーンを敷ける必要がありますよ。そうなるには常に価値提供という最終ゴールまで向かう意識と経験値が必要です。とまあそんな感じ。

じゃあ、そういうスキルを身につけるにはどうしたら良いかというと経験値を積むしかないとおもう。具体的にはデータを使ってビジネスを進捗させたりユーザーに価値を提供する経験。 PoCみたいな検証で終わるのは経験値としては質が良いとは正直言い難いです。

で、これができないとどうなるかというと社内から「データが流行りなのはわかるけど何が嬉しいの？」に答えきれなくて終わるっていうね。実際のところデータなくてもなんとかなるというのはそのとおりだとおもうよ。

データをビジネスで使うときは何にでも使えるわけじゃなくて使いどころがあるわけなんだけど、そこを見極めなきゃいけない。それができると会社の中の説明も「今は○○という課題があるけどこれはデータで解決できますよ。そのための道のりはこれです」と提案できるからやりやすいとおもう。

ここでいうデータの専門家とはデータサイエンスそのものの専門家というよりそれらをビジネスで使うことの専門家という感じ。サイエンティストというよりエンジニアやデベロッパーみたいな。技術をビジネスのどこに使えて難しいところはどこで必要な人や設備は何で…ってわかる人。

データドリブンが進まない企業ってそもそもデータを使うと何が嬉しいのか浸透してないんだろうなあ

半角カナが終わったらshift-jisにご退場願いたい。

印鑑を廃止した次は半角カナの撲滅を心から願います。

「組織に横串を指す」と「会社内受託作業」は全然違うという話

データ基盤とか分析環境が整ってきたらまとめてどこかに書きたいな

ブラウザで開発もできるからPCスペックはあんまり気にしなくても良くなってきたな。良い時代やん。

やばい

AI Platform Notebooks立ち上げるの簡単すぎて不安になる

AWSで障害？

昨日ガチエリアやってたらやたら赤ザップとか普段みない武器にでくわしたんだけどフェスあるから最近やってなかった人が復帰してるんだな。全体的にレベル下がってる感じがしてS+に上がれてしまった。

総合商社出身の村井氏

と一緒に採用活動のサポートやリサーチ/企業分析などやりたいインターン/副業探してます！

yabebe_t | インターン募集！Crezitでリサーチや採用サポートしてくれる方！

丸紅からCrezitに参画したメンバーのもとで、採用活動のサポートや市場リサーチ、企業分析

データドリブンな組織って、なろうとしてなるのではなく、なるべくしてなるんです！！

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Grahamian

データ分析と機械学習

@grahamian2317

· 10月21日

シード期からデータの専門家がいるとデータドリブンという姿勢が明確になるの良いな。「SaaS導入しようとおもうけどデータ側から見てどうした方が良いとかある？」って質問されるの次世代って感じがする。

なんだかんだvtuberは個人勢しかみなくなってしまった

よく「データドリブンな組織に変わるには！」みたいな論調見掛けるけど、データドリブンな組織ってこうやって生まれるんだろな

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Grahamian

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@grahamian2317

· 10月21日

ぼくのゆめはかいしゃをおっきくしてたくさんおかねをもらうことです

こんなにエンジニア採用大変なのにエンジニアの給料あがらないのバグだよな

ちょっとしたことですけどZennに技術記事を投稿しました。 githubで管理できるのたのしい。 JSONとかをNodeでGoogle Cloud Storageへ保存するときはsaveが便利｜Grahamian zenn.dev/grahamian/arti #zenn

JSONとかをNodeでGoogle Cloud Storageへ保存するときはsaveが便利

モデリングする前にまずはモデルの気持ちにならないと

もはや「ゆとり」って年寄りの言葉だよな

「余白」を埋めようとするな。「余白」とは何もない空間じゃない。「空いている意味」で埋まっている空間なんだ。

ゲーミング着る毛布ほしい

ゲーミング着る毛布ダメ着4G HFD-4G

Bauhutte ゲーミング着る毛布ダメ着4G（for Gamers）HFD-M/L/XL-4G-19 公式ページ。ゲーマーのために作った"冬のゲーミングウェア"。「暖かさ」と「機動性」が融合したニュータイプの人型着る毛布。

「なんでそれやるの？」と聞かれて困るならそのタスクをやらないもしくは意義を再検討した方がよいとおもっている

「曖昧」と「抽象」は違う概念だという認識は大事

「この方向に進むべきだ」という具体的な指摘よりも「方向を定めるためにはこれを考えたらよいのではないか？」という一見は曖昧にみえるコメントの方が何倍も価値があると思う。

ヤグラも時間の問題な感触あるけどアサリはまだ難しいな。前線の上げ時とスペシャルのタイミングが掴めてない。

ガチホコに続いてガチエリアもSに到達できて嬉しい

プログラミングを学ぶ人は言語とかフレームワークみたいに実際に動かしてみるところから入るのに機械学習だと論理的な理解から始める人が多いの謎なんだよなあ使うところから慣れたほうがほとんどの人は理解が早いと思うのだけども。

機械学習をサービスに組み込んでユーザーに提供したことあるエンジニア少な過ぎ問題

ビジネス系YouTuberの何が合わないのかというと、なにかにつけて断定口調なのがダメなんだよなあ。映えるためにそうしているのはわかるのだけど、世の中に断定できるものなんてほとんどないのだから精々で「〜のように考えると都合がよい・筋が通る」くらいになる気がする。

新卒で入った会社辞めてそこそこがむしゃらに頑張ってきたんだけど気がついたら何者かになれた感じがしている。結局のところ、何者かになるとは承認欲求が満たされることなのかな。

クレジットスコアリングって人間の感覚的にはベイジアンネットワークなんだろうな

世の中にある多くの便利なツールはまるで魔法のように中身を知らなくても使えるようになっているけれど、そうでないものもたくさんあってノーコードや機械学習サービスはまだまだ後者なんですよね。だからどうやって動いているのか知らないで使うと知らない間に死ぬ。

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