2024.10.01
エンジニアが「リスキリング」「産学連携」で得られること 数理最適化専門家が語る学びの機会と企業での活用
2024.09.30
機械学習の先にある“未開拓領域”への挑戦 リクルートが取り組む「数理最適化」の最前線と将来性
2024.09.27
“数理最適化”をいかにして実務で活用するか AI時代に「ポストデータサイエンス」として注目される理由
2022.09.29
データ活用自体を目的にするのは“危険な兆候” ゼロからのデータ分析組織立ち上げの注意点
2022.09.28
経営層も認識していなかった「重要なKPI」に気づけた データ分析組織を立ち上げた責任者が振り返る、苦労と利点
2022.09.26
データサイエンスを学び、休職中でも年収1,000万超で転職 副業や転職前に知っておきたい、高評価のポイント
2022.09.22
データサイエンスを武器にするか、職業にするか? 転職支援のプロが説く、「キャリアチェンジ」と「キャリアアップ」の分かれ道
2022.09.21
データ分析を自社の「利益貢献」につなげる3つのポイント 企業で成果を残す「データサイエンティスト」に必要な観点
2022.06.28
データサイエンティストに「育成枠採用」される人が備える素養 採用担当者が語る、応募者に「伸びしろ」を感じるポイント
2022.02.09
今後のデータサイエンス技術で考えるべき“多様性” 定着と発展に必要な“自分ごと”として向き合うこと