データを扱うプロであるデータサイエンティストといった専門職への社会ニーズがますます増加しています。
最近のトレンド以下のように分類できます。
データサイエンティスト、AIエンジニア、データアナリストなど呼称は様々ですが、 ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリング、のどれに強みを持つかで細分化されてきました。
例えば、ビジネストランスレーターと呼ばれる、ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの橋渡しをするような人材が必要だという主張が顕在化してきました。
これまでは座学がメインでしたが、こちらも座学/実践演習/ワークショップと細分化されてきました。実践演習は想定課題でのハンズオン、OJTは参加企業の具体的な課題を用いたワークショップ、です。
組織の目指す方向や事情によって様々な学び方が選択できるようになったのは嬉しいですが、選択肢が多いとどのように教育プログラムを選択すればいいのかが悩みものです。
この特集では、組織や学ぶ人のニーズに応じた教育プログラムの種別と、各ニーズに合致する実際の教育プログラムを紹介しています。
是非皆さんが選択する際のご参考になさってください。
教育プログラムの分類の仕方は様々ですが、一例として図に示すようなものがあります。横軸に技術/考え方をとり、縦軸に応用/基本として研修のレベルの高さを設定しています。
1.専門技術研修、伴走型技術研修
・社内におけるデータに関する専門スタッフ候補を対象
・社内におけるデータ利活用を牽引する人材の育成
・カリキュラム例:
-統計などの数学やプログラミング、システムなどのレクチャーと実体験など
・伴走型で短期間で貴社内でのデータに関する専門職の育成をめざします
2.課題設定ワークショップ
・データの利活用に不可欠な課題設定をワークショップ形式で体験
3.ビジネスにおけるデータ活用、DXの基本研修
・新入社員から経営層まで幅広い層が対象
・社内におけるデータリテラシーの醸成を目的
・カリキュラム例:
-データによる意思決定の体験
-データサイエンスの事例紹介
・DVD等による自習型の学習教材もあります
4.体験型研修
・概論研修を終えたメンバーを対象
・データ分析の方法論を理解
・カリキュラム例:
-サンプルデータを用いて実際に解析ツールを使った分析業務の体験
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・全ての業務に関し、DXの視点で検証すべきであることを実感しました。
・自業務の改善をストーリーで考えることで、DXが身近なものに感じることができました。
・いわゆるKKD(勘・経験・度胸)が中心で進むことが多い中、売上げを伸ばす、またはコスト削減を行うことを検討する際、ファクトを明らかにして進めるために有用と感じました。
・これまで頭で漠然としていた「やりたいこと」「持っているデータ」の紐づけをフレームに入れていくことで整理でき、具体的な行動に移せると思いました。
アイズファクトリーでは引き続きお客様のDX推進のパートナーとなるべく、各種サービスを行ってまいります。
2022年1月30日| 株式会社アイズファクトリーは、令和4年1月21、25日の両日 愛知県経済農業協同組合連合会…
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