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
2024.12.24
なぜ「場当たり的」なタスク処理になるのか? マッキンゼー流、「優先順位づけ」のポイント
2024.12.27
生成AIスキルが必須の時代は「3年後ぐらいに終わる」? 深津貴之氏らが語る、AI活用の未来と“今やるべきこと”
2024.12.26
プロジェクトをスムーズに進めるマネージャーの「課題ツリー」活用術 マッキンゼー流、理論と実践のギャップを埋める3つのポイント
2024.12.25
今300万円の貯金を1年後に450万円に増やすには? マッキンゼー流、目標額との差額を埋めるための考え方
2024.12.24
生成AIを“業務のために使う”より、もっと効率のいい方法 深津貴之氏が語る、AIのビジネス活用法
2024.12.23
DMM亀山会長が語る、事業撤退の見極め 600もの事業に挑戦した中でロジックよりも大事にしていたこと
2023.03.21
民間宇宙開発で高まる「飛行機とロケットの衝突」の危機...どうやって回避する?
2024.12.20
「資格のかけ算」で切り開くキャリア戦略 4パターンの資格の組み合わせで自分の強みを最大化するヒント
2024.12.25
ビジネスパーソンの仕事の3割〜4割はファイルなどの「探し物」 澤円氏が語る、無駄を省き業務効率を上げるAIの技術
2024.12.20
日本の約10倍がん患者が殺到し、病院はキャパオーバー ジャパンハートが描く医療の未来と、カンボジアに新病院を作る理由