第4次人材産業革命下で求められる人材にとって最低限知っておいてほしい知識をまとめました。実際のデータ分析プロジェクトの流れに沿って、必要な知識を整理して作問しました。実際のデータ分析プロジェクトの流れに沿って、必要な知識を整理して作問しました。実際に企業でデータ分析業務に携わっている実務家で問題検討委員会を構成し、シラバスの作成と問題監修を行いました。日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。前職の白ヤギコーポレーションにて、データ分析を支援するコンサルタントとして活躍。これまで、機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析、数理最適化などを担当。代表取締役社長データサイエンティストメルカリのデータアナリストチームのマネージャー。横断的なUXチームのリードアナリストとして顧客ロイヤリティの向上、分析基盤エンジニア組織の立ち上げを主導後、マネージャとしサービス全体の事業成長とてチーム運営に従事。ITベンチャー複数社にてサービスの上流から下流までの幅広い経験を持つ。マネージャーシステムインテグレーター、外資ITコンサルティングファームを経て現職。これまで、製造・通信・エンタメ業界を中心に、R&Dやスマホ/スマスピアプリ開発、システム基盤設計などを幅広く担当。最近はデータサイエンティストとしての活動の幅も広げており、クライアントのデータ利活用、データ分析組織の立ち上げ、データ基盤構築など、データサイエンスを中心としたコンサルティングも行っている。デジタルイノベーションラボチーフデータサイエンティストコンサルタント。エンタメ企業を経て株式会社ベイカレントコンサルティングに参画。2017年から同社のデジタル組織であるデジタル・イノベーション・ラボ所属。Integration"の編集長を兼任。データ分析実績では、メールマーケティングのアノテーション活用・ECのダイナミックプライシング・ディールの不正検知など。株式会社Datachainに所属し、プロダクトマネージャーとしてブロックチェーンを利用したプロダクトの設計・開発に携わる。副業では、データサイエンティストとして複数のデータ分析案件に携わり、探索的データ分析からビジネスKPIへの落とし込みや、レコメンドシステムの開発まで一気通貫した提案・実行を行っている。合格者の業務と役割データ分析プロジェクトにおいてビジネス側の担当者としてプロジェクトに貢献することが期待される。経験者の支援があれば、ビジネス側とデータサイエンティスト・データエンジニア側との「橋渡し」を行う人材(翻訳家人材)としてプロジェクトに貢献することも期待される。合格者に期待される技術水準データ分析プロジェクトの進め方を理解し、プロジェクトの円滑な進行に貢献できる。必要に応じてデータベースからデータを抽出・加工・集計できる。アルゴリズムの知識をもとにビジネスでの活用を議論できる。主張するメッセージに合わせたデータ可視化手法を選択でき、グラフからビジネス上の示唆を出すことができる。合格者の業務と役割データ分析プロジェクトにおいてビジネス側の担当者としてプロジェクトに貢献することが期待される。経験者の支援があれば、ビジネス側とデータサイエンティスト・データエンジニア側との「橋渡し」を行う人材(翻訳家人材)としてプロジェクトに貢献することも期待される。合格者に期待される技術水準データ分析プロジェクトの進め方を理解し、プロジェクトの円滑な進行に貢献できる。必要に応じてデータベースからデータを抽出・加工・集計できる。アルゴリズムの知識をもとにビジネスでの活用を議論できる。主張するメッセージに合わせたデータ可視化手法を選択でき、グラフからビジネス上の示唆を出すことができる。出題範囲:シラバスより出題*シラバス詳細はサンプル問題につけています。下記にご連絡ください。info@datamix.co.jpサンプル問題申込みフォーム*送信完了後、ご登録Emailアドレスに自動返信メールが届きます。Reserved.サンプル問題はこちらサンプル問題はこちら。