AI時代におけるデヌタ職皮のための生存戊略

1䞖代デヌタ分析家ずしお倚くのむンサむトず成功を瀺しおきたデヌタオヌブン CEO ハ・ペンホ氏からむンサむトを埗おみたしょう。2024幎7月18日に開催されたデヌタ職皮のためのミヌトアップ映像です。

難易床 入門

受講期間 無制限

AI
AI
Data literacy
Data literacy
AI
AI
Data literacy
Data literacy
Thumbnail

孊習した受講者のレビュヌ

4.9

5.0

칎음슀쿚

19% 受講埌に䜜成

(珟地でセミナヌを聎講した者です) 圓日のセミナヌもずおも良かったのですが、このように倚くの方にご芧いただけるように公開されお、ずおも嬉しいです。デヌタ関連職の方なら、ぜひ聞いおみるこずをお勧めしたす。 孊生時代、2015幎に용혞さんのGoogle Analyticsの授業を初めお受けたのですが、その時から今たで、ずっず용혞さんにむンスピレヌションを受けおいたす。ミクロな郚分からマクロな郚分たで掞察があり、経隓幎数に関係なく、ご芧になる方が埗るものがあるでしょう。 良いセミナヌをしおくださった용혞さん、ありがずうございたす

5.0

Simon yun

63% 受講埌に䜜成

私が専門家であるこずず私が知っおいるこずを他人に䌝えるのは別々です。 二人ずも固守の方に䌚ったので広く広がる。

5.0

연 장군

63% 受講埌に䜜成

聞いお、聞いお、たた聞く 血になり、肉になりたす。

受講埌に埗られるこず

  • AIを掻甚したデヌタ分析自動化方法

  • デヌタ職皮に求められる差別化できる胜力の理解

AI時代に発芋するデヌタサむ゚ンティストの本質

「すべおがAIによっお自動化されおいくこの時点で、
私たちの仕事は今埌どのような方向に倉化しおいくのか、
そしお個人はどのように未来に備えるべきで、䜕を準備すべきでしょうか」

redditのようなコミュニティを芋るず、
「デヌタサむ゚ンスはもう終わったのか」ずいう話がかなり出おきおいたす。
確かに埓来の抂念のデヌタサむ゚ンスは終わりたした。

ただそのように感じおいらっしゃらないなら、死がそこたで䌝播しおいないずいうこずです。

しかし珟圚新たに倉化したデヌタサむ゚ンスの抂念が生たれおおり、
それはむしろデヌタサむ゚ンスの本質に近いものです。

私たちはそれらに぀いお準備しなければなりたせん。

講矩発衚資料は䞋蚘アドレスでご芧いただけたす。

https://drive.google.com/file/d/1-3HcUZ77VTUuBBQy3q1Daosy2qU3r3bb/view

どのようにAIを掻甚し
私たちの圹割を定矩するのか

ミヌトアップでは未来に備えるデヌタ職矀のための3぀の胜力を玹介したす。

#1.
分析を
どのように自動化するか


私たちはAIの最も積極的なナヌザヌずなり、デヌタ抜出のような退屈で反埩的な䜜業をすべお自動化しなければなりたせん。そしお自動化によっお埗た䜙力を、この職業の本質であるビゞネス問題解決に䜿わなければなりたせん。そこから私たちの圹割の本質に向けた旅が始たりたす。

#2.
ビゞネス䟡倀刀断
フレヌムを持っおいるか


AIで倚数の問題を迅速に解決できるずしおも、結局AIでは自動化されない䟡倀刀断の領域が存圚したす。たさにこの地点で、私たちは「ビゞネスむンパクト䟡倀を刀断する専門家」ずいうデヌタサむ゚ンティストの圹割の本質により近づくこずができるようになりたす。

#3.
チヌム党員を察象に
デヌタコミュニケヌタヌに
なるこずができるか


今埌、デヌタ職矀の手を経るこずなく、様々な䞻䜓がデヌタ分析を行うようになるでしょう。その過皋で私たちは、他の人がデヌタ分析レポヌトをうたく解釈できるよう「コヌチ」の圹割を果たしたり、時には「どのようなビゞネスアクションを取るか」ずいう思考を誘導する「ファシリテヌタヌ」になるでしょう。おそらく誰かにずっおは䞀床もやったこずのない仕事かもしれたせんし、極端な゜フトスキルが求められる領域です。ただし、少なくずも機械に代替されるこずはないでしょうね🙂


扱う内容

  • 業務でどのようにAIを䜿うのか

    • LLMを掻甚した分析自動化

    • TXT-to-SQLを利甚した抜出自動化

    • それず生産性を向䞊させるためのLLMを掻甚したコヌディング最適化

  • 今埌䟡倀が高たる分析技法

    • Explainable AIを利甚したビゞネス芁因分析

    • 因果掚論ができるラむブラリ

    • 最適化問題を解く際に䜿甚する線圢蚈画法などのORツヌル

    • ベむゞアンたたはモンテカルロシミュレヌションを利甚したリスク分析

  • デヌタアップはどのように再定矩されるのか

    • 分析ではなく答えを出さなければならない時代のfull stack data scientist

    • ビゞネス䟡倀刀断フレヌム

    • コンサルティング業界から借甚した様々な手法

    • 誰もがデヌタを芋る時代は本圓に来るのかその時、私たちは䜕なのか

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • デヌタ職矀の圹割ず専門性を悩む方

  • デヌタ職皮・業務の本質を芋぀けたい方

  • AIでデヌタ分析の生産性を高めたい方

こんにちは
yonghoseeです。

4,913

受講生

276

受講レビュヌ

1

回答

4.9

講座評䟡

6

講座

데읎터사읎얞티슀튞로 였랫동안 활동핮 왔윌며, 두 번의 엑시튞 겜험읎 있습니닀. 슀타튞업에 투자륌 하거나 핚께 음합니닀.
韍🐲곌 혞랑읎🐯륌 떠올늬시멎 Ʞ억하Ʞ 펞하싀 겁니닀.

- 元) SKTデヌタサむ゚ンスセンタヌ蚭立メンバヌ
- 元) ML䌁業であるNumberWorksèš­ç«‹CEO、カカオに゚グゞット
- 元) カカオ理事、Data Value Team Lead
- 元) コマヌスAX専門䌁業、Indent Corporation、CAIO

- 珟ML䌁業であるDableに合流、CDOずしおYanoljaに゚グゞット、圚職䞭
- 珟倧統領盎属の囜家AI戊略委員䌚の委員ずしお掻動䞭

もっず芋る

共同知識共有者

カリキュラム

党䜓

16件 ∙ (1時間 39分)

講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

166ä»¶

4.9

166件の受講レビュヌ

  • sprtcsw2196님의 프로필 읎믞지
    sprtcsw2196

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    63% 受講埌に䜜成

    聞いお、聞いお、たた聞く 血になり、肉になりたす。

    • jejupeter님의 프로필 읎믞지
      jejupeter

      受講レビュヌ 15

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      100% 受講埌に䜜成

      AIによる倚くの倉化の䞭で、どんな機䌚を埗るこずができるかに぀いおたくさん知りたした。 他の産業分野での䞻芁なフレヌムワヌクを私の仕事に適甚しおいく方法も印象的でした。 良い講矩ありがずうございたす

      • seokyoonsuh6399님의 프로필 읎믞지
        seokyoonsuh6399

        受講レビュヌ 1

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        38% 受講埌に䜜成

        デヌタずAIに関しお、韓囜の代衚的なThought Leaderずしお倚くの掞察ず瀺唆点を分けおくださるハ・ペンホ代衚に垞に感謝したす。デヌタアナリストではありたせんが、デヌタにも觊れおいる人ずしおハ・ペンホ代衚を通じお垞に倚くのむンスピレヌションず孊びを埗おいきたすオフラむンむベントに盎接参加できずずおも残念でしたが、こんなに良い講矩を無料でオヌプンしおいただきありがずうございたす

        • kyleschool님의 프로필 읎믞지
          kyleschool

          受講レビュヌ 1

          ∙

          平均評䟡 5.0

          修正枈み

          5

          19% 受講埌に䜜成

          (珟地でセミナヌを聎講した者です) 圓日のセミナヌもずおも良かったのですが、このように倚くの方にご芧いただけるように公開されお、ずおも嬉しいです。デヌタ関連職の方なら、ぜひ聞いおみるこずをお勧めしたす。 孊生時代、2015幎に용혞さんのGoogle Analyticsの授業を初めお受けたのですが、その時から今たで、ずっず용혞さんにむンスピレヌションを受けおいたす。ミクロな郚分からマクロな郚分たで掞察があり、経隓幎数に関係なく、ご芧になる方が埗るものがあるでしょう。 良いセミナヌをしおくださった용혞さん、ありがずうございたす

          • lionheartsimonaz1456님의 프로필 읎믞지
            lionheartsimonaz1456

            受講レビュヌ 2

            ∙

            平均評䟡 5.0

            5

            63% 受講埌に䜜成

            私が専門家であるこずず私が知っおいるこずを他人に䌝えるのは別々です。 二人ずも固守の方に䌚ったので広く広がる。

            yonghoseeの他の講座

            知識共有者の他の講座を芋おみたしょう

            䌌おいる講座

            同じ分野の他の講座を芋おみたしょう

            無料