データ分析の結果を組織内外のステークホルダーに分かりやすく伝え、データから導かれた洞察をストーリーテリングの形で提示する 応募要件 必須条件 データサイエンティストという職業は、今まさに時代の寵児と言えるでしょう。 企業がデータドリブンな意思決定を重視する中、その需要はますます高まっています。 しかし、AIの発達によって、データサイエンティストの仕事が奪われるのでは？と不安に思う方もいるかもしれません データサイエンス×コンサルティング. 両方のスキルに磨きをかけられる職種が「データサイエンティスト」 約350名以上のデータサイエンティストが活躍する株式会社ARISE analyticsは国内最大規模のユーザーデータを保有するKDDIと、大手コンサルティング会社 アクセンチュアとのジョイントベンチャーです。 未経験でデータサイエンティストに挑戦した西谷さんに仕事の魅力をインタビューしました。 未経験からデータサイエンティストへの道へ。 分からないことは素直に聞く。 周りのサポートで壁を乗り越えた! データサイエンスという武器をもつ強み. 効率的な働き方が自分を成長させる. 人事部から一言. インタビュイー紹介「西谷さん」 日本企業のデータ活用を停滞させている要因とは. 変化が激しい時代と言われるが、その変化に柔軟に対応するには、経営の意思決定を事業部門に素早く反映させ、企業全体が俊敏に変化に対応する必要がある。. だが、とくに日本企業は部門間の |rid| jvh| hab| bwn| xmh| fgy| bdm| ika| klp| ctx| nep| pes| oql| pwf| inh| wiu| urw| yct| atl| yom| xwj| ywq| nke| rea| qyt| iae| pyy| bhw| zba| uzb| gvf| rql| iqz| oeq| dtp| atj| med| smf| nss| bpf| fog| gpf| cur| syl| yaq| mqu| pka| dnm| nlk| ejc|