データサイエンティスト研修シリーズ

分析結果をもとにしたプロダクト改善の手法を学ぶ

メッセージ

IT人材の中でも取り分け市場価値が高くなっているデータサイエンティスト。プロダクト改善業務においても、専門的な知見の活用は欠かせません。
また、社内やクライアントに対していかに信頼を積み上げていくかが評価のポイントになります。
本講座では、ROIの可視化、KPIの設定、PoCの実施、運用・効果検証など幅広くシステム改善の実務知識をインプットし、「伝わるコミュニケーション」も併せて学ぶことができます。
実際の改善事例やトラブル事例も余すことなくお伝えしますので、実際のプロダクト改善業務に明日からお役立ていただけると嬉しいです。

本講座の資料がダウンロードできます。

各チャプターを６０％以上閲覧するとテストを受けることができます。

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講師

佐藤玲奈

株式会社enpathie 代表取締役

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enpathieのCTO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。
HPに記載のメンバーを集め、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。

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学習内容

データサイエンティストとしてプロダクト改善を行う上でのマインド
ROI可視化、KPI設定、PoCの実施や運用・効果検証などのシステム改善ステップ
明日から役立つシステム改善やトラブル回避の具体事例
組織で必要とされる人材になるための「伝わるコミュニケーション」のポイント

学習対象者

データ分析だけではなくプロダクト改善にどう役立てていけば良いかを習得したいデータサイエンティスト
プロジェクトの推進に課題感を持っており、データ分析を用いたシステム改善事例を知りたいプロダクトマネージャー

学習できるスキル(1)

職務スキル(1)

プロダクト課題特定

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データサイエンティスト
システム改善
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2時間03分
学習証明バッジ

発売日2022/4/11
作成者日経ビジネススクール

チャプター一覧(4本)

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1. データサイエンティスト概要0:28:38プロダクトの改善には、プロジェクトを推進する上での勘所を掴むことが肝要です。そもそもデータサイエンティストの仕事とはどういうものか、市場価値も併せてお伝えします。
3. システム改善の実例（機械の故障検知）　0:23:09製造メーカーにおける実際の事例を用いて、システム改善業務における運用から評価を得るまでのプロセスや「伝わるコミュニケーション」とは何かをお伝えします。
4. プロジェクトで注意すべき点0:34:26トラブルレベルの大小によっては、対処・対策方法や期待値のコントロールも変わってきます。データサイエンティストの業務を行う上での注意点を、実際のトラブル事例と併せて解説します。