IDAR（イデア）

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「DXの成功」を目指す企業経営者とそれを支援するビジネスパートナーへ向けた情報発信プロジェクト IDAR です。 【Instagram】https://www.instagram.com/eco_idar/ 【ホームページ】https://ecosphere.xyz/

中国のデータサイエンティスト育成の仕組み

　データサイエンティストは世界中でニーズが高まっている。大学は専門学科を立ち上げたりするなど教育を進めているが、人材不足の問題はずっと続いている。 　中国トップレベルのデータサービスプロバイダー「TalkingData」のリサーチによると、2025年時点で、データ人材は約二百万人不足すると見込まれている。中国では、データサイエンティスト不足にどのように対応しているのか、事例を紹介したい。 中国政府はデータドリブン社会の構築に注力　政府の政策は、直接データサイエンティスト不足

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    • 米国におけるデータサイエンティスト不足への対応

      概要 　米国では約10年前からデータサイエンティストが優れた仕事の一つとして位置付けられており、高額な給料や充実した福利厚生などの好条件で働ける環境があるにも関わらず人材が不足している。　 　人材不足を解消するためには、これから述べる問題に対して、専門分野ごとに分業したチーム化および自動化を促進することが必要である。 問題点 　米国で続いているデータサイエンティストの人材不足の原因は主に2つある。 1つ目は、データサイエンティストの需要が2010年頃から継続的に増加してい

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      • 日本のデータサイエンティスト不足の現状とその打開策

        背景　現在、多くの会社が求人情報に多くのデータサイエンティストの募集が掲載されている。データの需要性が高まってきている為、企業にとってニーズ高まっていることを受けての求人公開という事になるがデータサイエンティストの育成には多大な時間を要することが以前のレポートから報告をされている。つまり、簡単には採用をすることができないという事になる。採用できないとなると育成という考え方になるが、育成の現状に関してレポートをまとめてみる事とする。 「データサイエンティストの各国の現状」のレ

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        • データサイエンスの各国の現状 〜日本〜

          　これまでアメリカと中国のデータサイエンスの現状をご紹介させていただきましたが、私たち身近な状況はいかがでしょう。 今回は、日本の現状と当社の考察をご紹介いたします。 データサイエンティストとは？　日本におけるデータサイエンスの考え方は、2013年発足の一般社団法人データサイエンティスト教会によって取りまとめられている。 教会のカリキュラムによって、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニア力」の3つのカテゴリからデータサイエンティストの定義を図ろうとし

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        中国のデータサイエンティスト育成の仕組み

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          データサイエンスの各国の現状 〜中国〜

          データサイエンスについて データサイエンスは、統計学、コンピュータサイエンス、マシンラーニング、ビジネスなど複数の領域を跨る学問である。 　wikipedia中国のサイトでは、データサイエンスを下記のように説明している。 “データサイエンスはデータで知識を学ぶ学科であり、データから価値のある部分を取り出して、データプロダクトを作ることを目標とする。複数領域の理論と技術を融合している。例えば、応用数学、統計、モデル認識、マシンラーニング、データ可視化、データウェアハウス、高性

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          データサイエンスの各国の現状 〜中国〜

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          データサイエンスの各国の現状 〜米国〜

          　過去10年間で、データサイエンスとデータサイエンティストは、米国のビジネス界で注目される用語になった。 データサイエンティストは人気のある仕事になり、データサイエンスは現在ビジネスにおいて不可欠な部分として広く認識されている。 このレポートの目的は、米国のデータサイエンティストを調査することである。 そのために、データサイエンティストとは何かを精査し、採用パターンを調査する。 A.データチーム　データサイエンティストを理解するためには、データチームを全般的に見る必要がある

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          データサイエンスの各国の現状 〜米国〜

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          中小企業のデータ活用戦略

          デジタルビジネスとデータ データとは？ Oxford Languagesによると「それをもとにして、推理し結論を導き出す、または行動を決定するための事実。資料。」 「何か新しい取り組みを始めなければならない」 「でも、何をどう取り組み始めていいかわからない」 そんな時に役に立つのが「データ」です。 「専門家がいないから難しい」 「データが少ないから難しい」 これも大きな課題であるが、専門家に困っているのは大企業も同じであるとともに運用モデルで解決をできる可能性がある。近年

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          中小企業のデータ活用戦略

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          「蓄積したデータ資産」はデータシェアリングで新たな可能性を創造する

          データは守るべきものから活用するべきものへの変貌を遂げる必要がある。 特に、信頼されたデータの利用はデジタルビジネスを加速させる。 これらにリスクを感じることもあるだろう。 データの誤用や蓄積したデータ資産が流出することなどがあげられる。 しかし、我々の考察によるとそれらは文化の創造、リスクの把握、テクノロジー等によって解決できる可能性がある。 例えば、データシェアリングのビジネスにおける必要性の定義を検討してみたり、何がリスクになるのか？というリスクの評価を行って実際に

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          「蓄積したデータ資産」はデータシェアリングで新たな可能性を創造する

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