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※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。 帯の有無など実際と異なる場合があります。 著者大城信晃(監修) ・著マスクド・アナライズ(著) 伊藤徹郎(著)出版社技術評論社発売日2021年01月ISBN9784297117580ページ数299PキーワードえーあいでーたぶんせきぷろじえくとのすべてAI/で エーアイデータブンセキプロジエクトノスベテAI/デ おおしろ のぶあき ますくど オオシロ ノブアキ マスクド9784297117580内容紹介データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。 ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。 また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。 ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。 プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス力」が必要なのです。 そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られることのなかった「ビジネス力」に焦点をあてて、データ分析プロジェクトを一通り解説していきます。 プロジェクトの入口として「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」にふれ、続く実際のデータ分析プロセスにおいては、課題とゴールを明確にして、分析結果は出して終わりではなく共有、評価のサイクルが必要であることを解説します。 最後に出口となる「収益化」に関する情報をまとめます。 先を行くデータ分析者達は、これまでさまざまな罠にかかり、見えない落とし穴にはまっても奮闘してノウハウを蓄積してきたのがこの10年です。 これからAI・データ分析プロジェクトに取り組む方/関わる方へ向けて、先人たちのノウハウをまとめたのが本書です。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。 目次第1部 プロジェクトの準備(AI・データ分析業界の概要/データサイエンティストのキャリアと雇用 ほか)/第2部 プロジェクトの入口(社内案件の獲得と外部リソースの検討/データのリスクマネジメントと契約)/第3部 プロジェクトの実行(AI・データ分析プロジェクトの起ち上げと管理/データの種類と分析手法の検討 ほか)/第4部 プロジェクトの出口(プロジェクトのバリューと継続性/業界事例)
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