現役データサイエンティストが語る理想的なデータ分析環境の作り方

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マーケティングにおいて効果的にデータを活用出来れば非常に強力な武器となりますが、そこに至るまでにはさまざまなハードルが存在しています。

多くの企業のデータ分析基盤の構築やデータ分析を行ってきた経験から、現役データサイエンティストの目線で理想的なデータ分析環境の作り方とつまずきポイントを解説します。

  •  こちらは、2022年11月17日(木)に実施された『データ活用実践フォーラム 2022』における弊社セッション動画です。
  •  講演者の所属・役職は講演当時のものです。
概要

現役データサイエンティストが語る理想的なデータ分析環境の作り方

1. データ分析環境の整備におけるつまずき
2. データ分析実行時におけるつまずき
3. データ分析人材育成段階におけるつまずき
4. データ活用推進のために意識すべきこと

講師紹介

講師

インキュデータ株式会社 ソリューション本部 データソリューション部 データサイエンティスト
※講演当時

松本 淳志 Atsushi Matsumoto

東京理科大学大学院にてBioinformatics領域における機械学習適用に関する研究に従事。同大学院修了後、大手Slerの研究開発部門に入社。 システムエンジニアとしてユーティリティ、テレビ局、EC、クレジットカードなど多様な業態/業種のシステム開発プロジェクトをリード。 機械学習領域のバックグラウンドから、機械学習の適用を考慮したシステムエンジニアリングに強みとしながら、並行してシステム開発におけるUXUIデザイン領域に関わる業務にも従事している。 デザイン思考による課題解決やUXUIデザイナーチームの立ち上げ経験もあり。 データサイエンス×システムエンジニアリング×UXUIデザインと、データサイエンスを軸に各領域を横断して繋ぐ支援を得意としている。 2022年にデータサイエンティストとしてインキュデータに参画。

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