外資系データサイエンティストの知的生産術 の商品レビュー

山本康正(著者),松谷恵(著者)

2024/11/04

本書はデータサイエンティスト向けというよりも、より現場の営業職やコンサルタント向けの内容です。

データサイエンス思考を基本としながら、ビジネスにおける実践的なスキルを網羅的に解説しています。
特に注目すべきは、著者たちが提唱する「IPDACサイクル」（課題把握→計画立案→データ収集→分析・検証→結果提示）です。このサイクルを通じて、データを活用した効果的な問題解決方法を学ぶことができます。

他の方も書いている通り、技術書ではありません。効果的な情報収集法、アウトプットスキル、コミュニケーション能力の向上など、ビジネスパーソンとして必要不可欠なスキルについても詳しく解説しています。さらに、継続的な学習の重要性や、基本に立ち返る姿勢など、長期的なキャリア構築に役立つマインドセットについても触れています。

AI時代において、データを理解し活用する能力は より重要になっています。本書は、そんな時代に対応できる思考法と実践力を身につけるための、具体的かつ実用的なガイドとなるでしょう。データサイエンティストを目指す人だけでなく、ビジネスパーソン全般にとって、キャリアアップの強力な武器となる一冊です。

2024/08/14

図書館で目に留まったので手を取って読んでみました
他の方が書いてる通り、ちょっと
内容が違ったけど
これはこれで為になった

2024/05/11

データサイエンティストというと名前負けする。
データ活用者寄りの社会人3年目くらいまでに、価値を追及するための心構えを説いている感じ。
むしろ、データ活用がより一般的になる将来を予想するなら、ある意味「社会人中堅になるまでには」レベルなのかも。（本当は、置いていかれそうな上の世代にも知って欲しい内容）

河本薫さんの本で語り尽くされているような話が平易に書かれているが、項立てと複数著者の弊害か、同じような枕詞、書き出しが何回も出てくる。

2024/02/14

個人的メモ３つ！ここだけ見るとデータサイエンティストあんま関係ない。

①レファレンスワーク
＝参考文献リストに当たる
＝バックグラウンドリサーチ
＝文献には教科書的に使われる名著や一次データ多数

＋英語で情報収集できると世界がめちゃくちゃ広がる！

②ハードワーク
＝人生には頑張りどころがある
＝スポーツやってた人は、試合の中で頑張りどころがある、ということから類推できる

ここでならハードワークできる、というところで、頑張ることは自分の力になる。
働き盛りで頑張ると人生の貯金になる(金銭面的なことではなく)

③学び続けることがデータサイエンス思考
学び続ける姿勢を捨てるな。

2024/02/06

データサイエンス思考：スキルはトレンド・思考法はサステナブル　IPDACサイクル　実験的思考　課題設定が最重要　把握→因果→予測・提案 インプット：経験と知識のストック　素直　読書とリサーチ　違和感に反応する力　バンテージ・ポイント　対話型AI　 アウトプット：言語化→迷子にならず　思い込みは危険　疑問を抱ける思考力　プロンプト←簡潔さ・明瞭性　とにかく場数 コミュニケーション：相手の土俵に乗る　グレーな状況 マインドセット：謙虚さ＝最強の武器　流暢性の罠　記憶≠理解　レファレンスワーク　ダブルメジャー

2024/01/23

丸善の平積みコーナーから手に取った本。

遂にデータサイエンティストが主題のビジネス書が出たかと思い読んだが、思っていたのと違ったというのが正直な感想。
まず、全編読んで、この内容は知的生産術と言えないように感じた。最初の思考法は良いと思うが、インプットやアウトプットはマインド的な部分が強く、実際の行動も関係者等とコミュニケーションを図るのが大事など、そこ？という感覚が拭えなかった。

ただし知的生産術という言葉に縛られなければ、書かれていることはこれからの生き方や考え方として、とても真っ当だと感じた。

2024/03/10

行動に移すことで、初めて価値が出る。
日々の所作思考行動にどう落とし込むか？
ハードワークが必要なトキもある。