どうも！こんにちは、遠藤です。
『第４回 データリテラシー勉強会』を開催しました🖋👩🏫
今回は、『データアナリティクスとは』というテーマでした。
アナリティクスを直訳すると『分析』となります。本講義は言葉の通り、データを集計、分析して、何が問題なのか？どんな対策ができるか？など予測に活用することができるといった内容でした。
今回もワークを通じて、実践してみたので、その様子を一部お届けします！
講師紹介
講師の方は、ITベンチャーの人事をはじめ、データサイエンスに関する講師業などもされている方をお招きました。
統計学やデータ活用の研修に累計200回以上登壇、2021年春にAI・EXPOで100名規模のセミナーに登壇、日経XTECHでデータ分析に関する記事の執筆などの実績がある方です。
勉強会の内容
講義内容としては、
①ビジネスアナリティクスとは？
②データ分析の肝は「仮説」にあり
③ビジネスに役立つ問いと仮説の立て方
④ケーススタディ
で約９０分の勉強会となりました！
勉強会をチラ見せ
一部、内容を公開しますと・・・
データサイエンティストの仕事内容は、『課題の抽出』『データの収集・分析』『レポート作成』『予測』『施策立案』など多岐にわたります。
データサイエンティストには、『ビジネス力』『エンジニアリング力』『データサイエンス力』が必要と言われています。
エンジニアのみなさんであれば、エンジニアリング力はあると思いますので、『ビジネス力』『データサイエンス力』が必要になるかと思います。
（第１〜３回の講義内容は、ビジネス力についてお話をしてきたので、過去講義内容をみたい方は、次回講義にご参加いただければアーカイブ動画をお送りします！）
今回のワークはデータを集計して、課題解決、次なる打ち手を考えるという内容でした！
僕も混ざって参加者同士で、エクセルの関数を使ってデータを読み取り、次なる打ち手となりうることをいくつか出しましたが、回答は間違いではないものの、本質的なものではなかったです。
なぜかというと、僕らはデータを集計、加工してから、『こういう課題があるのではないか？』と考えていました。
しかし、本質的に最も重要なのは『なにが問題ないのか？』を定義してから、必要なデータを集計し、加工することでした。
問題・課題を定義しないまま進めてしまうとデータを集計することが目的になってしまい、本末転倒してしまうことがあるとのことでした。
こうして問題・課題を定義してデータを活用して解決に導ける人材になれたら市場価値が相当高まりそうだと実感できた回でした！
本講義内容はアーカイブに残しておりますが、次回参加される方のみに配信します。
次回の開催アナウンスもお見逃しなく♪
参加者の感想
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