検索結果書誌詳細

蔵書情報

この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。

所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報

書名

星海の楽園  上 ハヤカワ文庫 SF  

著者名 デイヴィッド・ブリン/著   酒井 昭伸/訳
出版者 早川書房
出版年月 2003.10


この資料に対する操作

カートに入れる を押すと この資料を 予約する候補として予約カートに追加します。

いますぐ予約する を押すと 認証後この資料をすぐに予約します。

  

この資料に対する操作

電子書籍を読むを押すと 電子図書館に移動しこの資料の電子書籍を読むことができます。


マイ本棚へ追加ログインメモ


資料情報

各蔵書資料に関する詳細情報です。

No. 所蔵館 資料番号 請求記号 配架場所 所蔵棚番号 資料種別 帯出区分 状態 付録 貸出
1 西岡5012403811933.7/ブリ/1文庫30一般図書一般貸出在庫  

関連資料

この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。

2021
2021
336.17 336.17
経営情報 データマイニング

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1006300079982
書誌種別 図書
書名 星海の楽園  上 ハヤカワ文庫 SF  
書名ヨミ セイカイ ノ ラクエン 
著者名 デイヴィッド・ブリン/著
著者名ヨミ デイヴィッド ブリン
著者名 酒井 昭伸/訳
著者名ヨミ サカイ アキノブ
出版者 早川書房
出版年月 2003.10
ページ数 508p
大きさ 16cm
分類記号 933.7
分類記号 933.7
ISBN 4-15-011460-9
言語区分 日本語
受賞情報 星雲賞海外長編部門

(他の紹介)目次 第1章 注目度を増す「データサイエンティスト」という職業(データサイエンスとは?
「モデリング屋」とデータサイエンティストの違い ほか)
第2章 データサイエンティストは「分析」だけできても意味がない(モデリングとアナリティクスの違い
問題設定‐ビジネス課題の抽出 ほか)
第3章 データサイエンティストの市場価値を高めるコンサルティング能力(モデリングの技術知識だけではクライアントの役に立てない
あるべき姿が何かを仮設立て、何がしたいかを聞き出し、具体的な課題を探る ほか)
第4章 新たな事業戦略の提案で顧客の課題解決を目指す―これからのデータサイエンティストに求められるスキルとは(データサイエンティストのもつべきスキルとキャリアパス
リーダースキル ほか)
第5章 これからのデータサイエンティストはどうあるべきか(日本をデータ活用先進国にしたい
なぜ日本のデジタル化は遅れているのか ほか)
(他の紹介)著者紹介 加藤 良太郎
 代表取締役会長兼Founder。同志社大学卒業、アクセンチュア株式会社(戦略グループ)を経て、2012年株式会社グリフィン・ストラテジック・パートナーズ設立、代表取締役就任、2016年セカンドサイト株式会社設立、代表取締役就任。全社改革、事業戦略、業務改革・BPR、営業・マーケティング改革、組織・人事改革等のプランニングから実行・定着化までの経営コンサルティングや経営アドバイザーに約20年従事。セカンドサイトでは、AI・機械学習モデルやアナリティクスプラットフォームの構築・運用のプロジェクト推進やアナリティクス・AIのアドバイザーとしても従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
高山 博和
 代表取締役社長。京都大学大学院卒業、大手コンサルティングファーム(金融コンサルティングセクター)、2012年株式会社グリフィン・ストラテジック・パートナーズを経て、2016年セカンドサイト株式会社設立、取締役就任。事業企画支援・中期経営計画策定・業務改革支援・営業改革支援等のコンサルティング案件や、リスク管理領域・マーケティング領域を対象としたデータアナリティクス案件に従事。セカンドサイトでは、アナリティクス技術を活用したクライアントの課題解決支援や機械学習モデルの構築・導入支援業務を推進(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
深谷 直紀
 代表取締役副社長兼テクノロジー本部長。京都大学大学院卒業、大手シンクタンク(システムコンサル部門)を経て、2011年ITベンチャー設立CTO就任、2014年株式会社グリフィン・ストラテジック・パートナーズを経て、2016年セカンドサイト株式会社設立、取締役就任。事業企画支援、技術開発支援、サービス開発支援等のコンサルティング業務や、金融・保険・決済、不動産、通信業界におけるデータ分析およびモデル開発業務に従事。セカンドサイトでは、AI・機械学習を用いたデータ活用に関する技術開発、プロダクト開発に加え、クライアント企業におけるデータ分析インフラやAI・機械学習システムの構築を推進(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


内容細目表

前のページへ

本文はここまでです。


ページの終わりです。