Harvinder Atwal(原著) , 丸山 大輔(翻訳) , 松田 和雄(翻訳) , 關 哲也(翻訳)
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◆◆◆本書は『Practical DataOps: Delivering Agile Data Science at Scale』の邦訳です。◆◆◆
データサイエンティストをこれから採用しようとする組織でも、すでに協業している組織でも、その価値を本当に活かしきれているでしょうか? データサイエンティストだけでなく、情報管理者、エンジニア、ステークホルダーなど、関係するすべての人々を巻き込むチーム作りがなされていなければ、実際、あらゆる箇所がボトルネックになりえます。
本書は、20年以上にわたってデータアナリティクスの現場で活躍してきた著者が提案する、データ利活用を根本から効率化するための方法論です。アジャイルプラクティス/リーンシンキング/データアナリティクス/DevOpsといった手法を組み合わせながらすべての人を巻き込むチーム作りを目指す「DataOps」について学び、あなたの組織でもデータ戦略の価値を最大化しましょう!
もくじ
◆Part 1 DataOps序論
・Chapter 1 データサイエンスの問題点
・Chapter 2 データ戦略
◆Part 2 DataOpsの実践に向けて
・Chapter 3 リーンシンキング
・Chapter 4 アジャイルなコラボレーション
・Chapter 5 効果測定とフィードバックの仕組み作り
◆Part 3 さらなるステップ
・Chapter 6 信頼の構築
・Chapter 7 DataOpsへのDevOpsの適用
・Chapter 8 DataOps実現のための組織作り
◆Part 4 セルフサービス型組織
・Chapter 9 DataOpsで用いるテクノロジー
・Chapter 10 DataOpsの導入手順
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◆Part 1 DataOps序論
・Chapter 1 データサイエンスの問題点
・Chapter 2 データ戦略
◆Part 2 DataOpsの実践に向けて
・Chapter 3 リーンシンキング
・Chapter 4 アジャイルなコラボレーション
・Chapter 5 効果測定とフィードバックの仕組み作り
◆Part 3 さらなるステップ
・Chapter 6 信頼の構築
・Chapter 7 DataOpsへのDevOpsの適用
・Chapter 8 DataOps実現のための組織作り
◆Part 4 セルフサービス型組織
・Chapter 9 DataOpsで用いるテクノロジー
・Chapter 10 DataOpsの導入手順