クラスを受講した方の声

クラス紹介

データサイエンス関連の資料はすでに多数出回っていますが、そのほとんどは入門書や学術論文などの技術的で専門的な資料です。また、データサイエンスの教科書のストーリーを実際の作業環境に適用する際に遭遇するさまざまな困難に関するデータはないようです。したがって オンラインサービスを実際に開発・運用した経験をもとに、ビジネスに直接適用できるガイド作ってみる価値はあるだろうと思っていました。

それまでの間、私はMicrosoftとSnap（Snap）で検索エンジンとレコメンデーションシステムに関連するさまざまなデータサイエンスの問題に遭遇し、現在はデータ＆アナリティクスチームを率いて、Naverの検索品質管理と改善の根底にあるデータサイエンスおよびエンジニアリングの問題を解決しています。授業の多くは、私が率いるネイバーサーチのデータ＆アナリティクス（DNA）チームの仕事に基づいています。このクラスが、エンジニアやPMなど、データを扱うすべての人に役立つことを願っています。 私の現実的な経験と問題解決プロセスを共有する私がやります。

コース効果

オンラインサービスの改善におけるデータサイエンスの意味と役割を理解する。
データ組織への移行プロセスと、その過程で直面する実際的な課題について事前に学ぶことができます。
データサイエンスの最新動向や開発の方向性について学ぶことができます。

推奨ターゲット

データ組織への変革の過程や実務上の困難に悩んでいる方
IT業界で働く開発者、サービスプランナー、データエンジニア
オンラインサービス向上のためのデータサイエンスの意味と役割を知りたい方
データサイエンスの最新動向や開発の方向性を知りたい方

このクラスが特別な理由

現職者の経験を取り入れた鮮明な実践ガイド

私たちが実際にオンラインサービスを開発・改善している分野では、日々変化する市況、競合他社の動向、サービスの問題に対応することに気を取られることはありません。サービス運営から得られるさまざまなデータが重要であることは誰もが知っていますが、日々蓄積されているデータをどのように活用するかについて、具体的な洞察を見つけるのは難しいのが現実です。これらのオンラインサービスに関連して、現職者に具体的なガイダンスを提供したいと思います。授業では、データサイエンスに取り組んでいる間に遭遇した実際的な困難のプロセスと、それをどのように解決したかを共有したいと思います。