T. Hashimoto

SQL/Python/Tableau/統計学 東京大学/大学院→SIer/顧客営業→…

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SQL/Python/Tableau/統計学 東京大学/大学院→SIer/顧客営業→ZOZO/データアナリスト Tableau DATA Saber（DATA Driven inspirer）: 2020.06〜

データサイエンティストとしての一年を振り返る

今月が終わると転職してちょうど一年が経過したことになります。新たなキャリアとしてデータサイエンティストにチャレンジし、一年が経ったタイミングなのでこの一年について振り返ってみようと思います。 職種としてはデータサイエンティストを志望していましたが、その中でさらに軸として決めていたものがあるので、取り組みの自己評価をつけながらそれらを振り返っていこうと思います。 ・データサイエンスの上流から下流まで（課題の設定〜アクションに繋げてもらう）取り組めること →65点 　ZOZO

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    • データサイエンティストに転職しました　Part1

      先日1年2ヶ月勤めた大手SIerを退職し、事業会社のデータサイエンティストへと転身することになりました。今回の転職活動において、私も様々な方のブログや記事を参考にさせていただいたので、この記事がどなたかの参考になればという想いで書かせていただきます。 経歴そもそもお前は誰やねんという話だと思うので、簡単な経歴をまとめます。 ○大学、大学院 　一年の浪人を経て、東京大学へ入学しました。進振りでは物理をやりたい！ということで工学部の物理工学科へと進学。大学院でも同専攻で研究を

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      • 「最強のデータ分析組織」を読んで

        【読書前】○目的 　これから事業会社のデータサイエンティストとして活躍していく上で、分析技術と事業内容を深く理解することは重要であると考えているが、その他にも必要な思考やマインドを前もってインプットしておくため。また、成功事例を学ぶことで自分のキャリアプランに取り入れるため。 ○内容予想 　企業内でデータ分析組織がどのように立ち上がり、どのように拡大してきたのかが時系列で書かれている。また、会社内でデータサイエンスを広めていく上で、行き詰まったことや成功・失敗したポイントに

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        • DATA Saberプログラムで学んだこと　【Tableau日記】

          今回は、私が現在取り組んでいるDATA Saberプログラムについての紹介と、取り組みが終盤に差し掛かってきたので、初めてTableauに出会ったときからの変化についてお伝えしようと思います。 今回は目次も用意するので、気になるところから読んでいただければと思います。 DATA Saberプログラムとは？かつてMaster KTのもと開催されたTableau DATA Saber Boot Campを卒業した者に与えられた称号。 このプログラムはData Driven Cu

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          Tableau Tips 2 【Tableau日記】

          前回に引き続き、DataSaberに向けた技術課題を解いていく上で自分がつまづいた点を初心者の方のTipsとして書いていきたいと思います。 Tableauに出会って3ヶ月くらいですので、自分と同じ始めたての方はつまづくポイントになるかなと思い、共有していきたいと思います。 「カウント」と「個別カウント」の違いについて今回私が詰まった問題は、以下のような問題です。 （DataSaber課題を解いていない方は、サンプル・データストアで次のような表示をしてみることをイメージいただ

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          Tableau Tips 2 【Tableau日記】

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          Tableau Tips 1【Tableau日記】

          現在、私はDataSaberを目指してTableauの勉強を進めています。 →DataSaber その技術課題や、Make over Mondayなどに取り組んでいく上で得た知識やTipsをアウトプットも兼ねて共有していければと思います。 LOD表現についてTableauを触り始めて2ヶ月程度になりますが、初めて「LOD表現」というものを聞いたときは何のことか全く分かりませんでした… おそらく触り始めてすぐの方は分からない部分も多いと思うので、LOD表現について簡単に見て

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          Tableau Tips 1【Tableau日記】

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          Makeover Mondayの課題に初めて挑戦してみた　【Tableau日記】

          COVID-19の分析も一段落つき、次にどんな分析にチャレンジしてみようかと思っていたところで、Makeover Mondayという「既にどこかで作成されているデータ可視化を、自分たちでもっと良くしようぜ」という企画があることを知りました。参加の仕方として、以下のサイトがすごく分かりやすく解説されており、参考にさせていただきました。 Makeover Monday 参加方法ガイド この中で、興味深い課題があったので過去のものにはなりますが挑戦してみました。 Costing

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          Makeover Mondayの課題に初めて挑戦してみた　【Tableau日記】

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          COVID-19の分析　その2　【Tableau日記】

          前回の反省点 前回作成したダッシュボードでは、インサイトを得ることやアクションにつなげるという観点を考えずに作成していた。KTさんおよび師匠の助言を元に、改めて取り組みを見直してみた。 データ分析をなぜ行うのか？ KTさんがおっしゃっていたデータ分析を行う理由は、 「自分or誰かが最も適切だと思われる行動を選ぶ判断材料を得るため」 であった。これはまさしくその通りであり、データを可視化して終わりでは誰の役にも立っていない。（コンサルティングを行う上では特に）そのデータを元に

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          COVID-19の分析　その2　【Tableau日記】

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          COVID-19の分析　その1　【Tableau日記】

          Tableauを始めたきっかけ 元々データサイエンスに非常に興味があり、データを元に世界を変えたいという想いを持っていました。データ分析としてPythonを使った分析は知っていました（機械学習やAI）が、仕事でTableauというBIツールに出会い、Pythonと組み合わせられればデータ分析の幅が非常に広がるのではないかと思い勉強を始めました。 Tableauを初めて触った感想 KTさんのYouTubeを見ながら、Tableauを触ってみてまず感じたことは、これなら「誰でも

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          COVID-19の分析　その1　【Tableau日記】

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