Googleのアナリティクスとデータサイエンスの領域を旅していく

Exploring the domains of Google Analytics and Data Science

イントロダクション

Googleでアナリティクスとデータサイエンスの分野で優れた成果を挙げるプロフェッショナル、リシャブ・ディンドラに会いましょう。リシャブはデータを効果的に活用するための広範な専門知識と情熱を持っています。彼は先進技術を活用してイノベーションを推進し、価値ある洞察を抽出し、データに基づく意思決定を革新しています。リシャブのGoogleでのキャリアは素晴らしく、アナリティクスとデータサイエンスの分野を変革しました。彼の成果と貢献を探求して、Googleの成功を新たな高みに押し上げましょう。

リシャブから学びましょう！

AV: Googleでデータサイエンティストになるまでの経歴を教えていただけますか？今の立場に至るためにどのようなステップを踏みましたか？

リシャブ氏: 私は2011年にThorogood AssociatesでBIコンサルタントとしてキャリアをスタートし、それ以来データスペースで働いてきました。そのため、SQLやPythonなどの言語、データモデリング、プレゼンテーションスキル、およびTableauなどのツールの学習は、この旅の最初の必要なステップです。そして、数学と理論に深く入り込んでプロジェクトを行う人もいますが、私は実際にやってみてから概念を理解する方が最も効果的だと感じています。私にとって役立ったいくつかの重要なステップは次のとおりです：

• Analytics Vidhyaなどのプラットフォームでの素晴らしいコースを受講する
• Data Scienceのスキルを活用できる役割での機会を見つける
• 自分の情熱のあるテーマでプロジェクトを行う
• ビジネスとの緊密な連携とビジネスの理解
• 自分の知識を他の人と共有することで概念をより良く理解する
• ネットワーキングと他の人から学ぶこと
• Google Cloudの技術のスキルを獲得する

データサイエンティストを目指すためのスキル

AV: 成功したデータサイエンティストとして、データサイエンティストを目指す人にとって最も重要なスキルは何ですか？これらのスキルをどのように磨きましたか？

• 「Googleのアナリティクスとデータサイエンスの領域を旅する」
• 「AIベースの駐車管理システムが効率を向上させる方法」
• 「アメリカと欧州連合、データ共有に関する長らく待ち望まれた合意を完了」

****リシャブ氏:  成功したデータサイエンティストとして、私はデータサイエンティストを目指す人にとって最も重要なスキルは次のとおりだと考えています：

• テクニカルスキル: 強固な数学、統計、プログラミングの基礎を含みます。データサイエンティストはデータの収集、クリーニング、分析、可視化ができる必要があります。また、機械学習やディープラーニングの技術にも精通している必要があります。
• 問題解決スキル: データサイエンティストはデータを使用して問題を特定し、解決する能力が必要です。彼らは批判的かつ創造的に考え、新しい革新的な解決策を考え出す必要があります。
• コミュニケーションスキル: データサイエンティストは技術者だけでなく非技術者にも自分の発見を伝える能力が必要です。彼らは複雑な概念を明確かつ簡潔に説明できる必要があります。
• チームワークスキル: データサイエンティストはしばしば他のデータサイエンティスト、エンジニア、ビジネスの専門家と共同でプロジェクトに取り組みます。彼らは効果的に協力し、共通の目標に向かって働く必要があります。

私はこれらのスキルをコースを受講したり、個人のプロジェクトに取り組んだり、他のデータサイエンティストとネットワーキングしたり、彼らの経験から学んだりすることで磨きました。

データサイエンティストを目指す人は避けるべきなミス

AV: データサイエンティストを目指す人はどのようなスキルを磨くことに焦点を当てるべきですか？どのようなミスを避けるべきですか？

****リシャブ氏:  データサイエンティストが避けるべきミスは次のとおりです：

• ビジネスの問題を理解していないこと。データサイエンティストはデータに取り組む前に解決しようとしているビジネスの問題を理解する必要があります。これにはビジネスの目標、利用可能なデータ、データの制約の理解が含まれます。
• データのクリーニングを怠ること。汚れたデータは不正確で誤解を招く結果につながることがあります。データサイエンティストはデータを使用する前にクリーニングする時間を取る必要があります。これにはエラーや外れ値、欠損値の削除が含まれます。
• 間違ったツールの使用。データサイエンスにはさまざまなツールがあります。データサイエンティストは仕事に適したツールを選択する必要があります。これにはデータのサイズと複雑さ、プロジェクトの目標、予算などを考慮に入れる必要があります。
• 結果を伝えないこと。データサイエンティストは自分の仕事の結果を技術者と非技術者の両方に伝えることができなければなりません。これには使用した方法、得られた結果、分析の制約の説明が含まれます。

AV: 学生が概念を理解するためにどのようなプロジェクトを追求すべきですか？

****リシャブ氏: 私の提案は、2種類のプロジェクトを行うことです – 1つはあなたが密接に関わるビジネスに合わせたものです。これは仕事内でのストレッチプロジェクトを引き受けることであり、ビジネスに価値を追加し、仕事中に学び、影響を与えることができます。そして、2つ目のタイプのプロジェクトはあなたの情熱のプロジェクトです。例えば、スポーツが好きなら、それに関連するデータセットを選び、仮説を立ててプロジェクトを行います。

リシャブの経験

AV: Home Depotのデータサイエンス＆アナリティクスマネージャーとして、どのような独自の課題に直面し、それをどのように乗り越えましたか？

****リシャブ氏: 私はHome Depot Canadaでの時間を本当に楽しみましたし、さまざまなデータサイエンスの課題に触れることができました。私の意見では、非常に過小評価されている学びの経験の1つは、データサイエンスプロジェクトのビジネスの問題と成功の指標を定義し、すべてのステークホルダーとの一致を得ることです。これは問題の解決策に飛び込む前に、誰もがビジネスの問題を分析し、成功を定義するためのガイドになります。

AV: あなたの人生の残りの期間、どのGoogle製品を無制限に利用することができるとしたら、何を選びますか？そしてなぜですか？

****リシャブ氏: Youtubeです。私はYoutubeに行って何かを学び、全ての「How To」の質問に答えを見つけるために利用しています。そこには学ぶための多くのコンテンツと情報があります – 機械学習/人工知能や「ビリヤニ」の作り方など、すべてがYoutubeで利用できます。

AV: 仕事以外でのお気に入りの趣味や興味は何ですか？プロの人生とのバランスをどのように保っていますか？

****リシャブ氏: 私は仕事の外で多くのことに関わっています – ポッドキャストを聴くことや自分自身のポッドキャスト「Inspired」を運営すること、スポーツをすること、特にクリケット、データ分析やデータサイエンスのインストラクターを務めること、カナダの新しい移民を指導すること、本を読むこと、家具の副業ビジネスを運営することなどです。これらをプロの人生とのバランスを取ることは時々難しくなりますが、それが人生を興味深くし、私を前に進ませてくれます。

短期および長期のアナリティクスイニシアチブ

AV: TD Insuranceのデータアナリティクス＆インサイトマネージャーとして、短期および長期のアナリティクスイニシアチブのニーズをどのようにバランスさせましたか？

****リシャブ氏: リーダーとして、ビジネスに役立つ長期的なビジョンと短期的な成功を持つ必要があります。将来の見通しと到達するための手順について、ステークホルダーとチームに対して長期的なアナリティクスの旅のビジョンを明確に伝える必要があります。ただし、アナリティクスを使用してビジネスに影響を与えることができる短期的な瞬間も捉える必要があります。ただし、短期的な意思決定は長期的なビジョンと一致している必要があります。長期的なビジョンに合致するインパクトを持つクイックウィンを特定し、追求することをお勧めします。

AV: データサイエンスにおける継続的な学習とスキルアップはどれくらい重要ですか？業界の最新の動向や技術をどのように把握していますか？

リシャブ氏: データサイエンスの分野は常に変化しており、新しい技術や手法が常に現れています。データサイエンティストは常に学び続け、スキルを向上させる必要があります。私が業界の最新動向を把握するために行っている方法は以下の通りです：

• さまざまなポッドキャストを聴く
• 新しいコースを受講する
• 個人プロジェクト
• ネットワーキング

将来の予測

AV: データサイエンスの将来は、次の5〜10年でどのような方向に進むと思いますか？その間にこの分野で達成したい目標は何ですか？

****Mr. Rishabh: 私は将来はAIになると思います。AIが私たちの生活のあらゆる側面に組み込まれることになるでしょう。そのため、AIの開発者/エンジニアに対する需要が非常に高まるでしょう。新しい機械学習とAIの技術が開発され、現実世界の問題を解決し、私たちをより生産的にします。例えば、私たちは最近、どのようにGenerative AIが私たちをより生産的にしているかを見ています。GoogleがI/O 2023イベントで発表した素晴らしいAI機能がGoogle製品に導入され、私たちをより生産的にする方法をご存知かもしれません。また、オープンソースのデータサイエンスツールとライブラリは、継続的に成長すると考えています。私の目標は、新しいML/AIの技術を適用できる現実世界の問題を見つけ、他の人々に自分の学びを教えることであり、理想的にはML/AIの製品管理に関わりたいと考えています。

AV: Tableauのようなビジネスインテリジェンスおよび分析ソリューションを導入しようとする企業に対して、どのようなアドバイスがありますか？実装プロセス中に避けるべき一般的な間違いはありますか？

****Mr. Rishabh: TableauのようなBIおよび分析ソリューションを導入しようとする企業には、以下のことをお勧めします:

• 目標と目的を明確にする: BI＆分析ソリューションで何を達成したいですか？これがあなたとビジネスにどのように役立つのか、成功の基準は何ですか？
• 現在の状況を評価する: 使用可能なデータは何ですか？どのように保存されていますか？構造化されていますか？BI＆分析ソリューションは現在の技術環境にどのようにフィットしていますか？これは全体的な技術環境の長期ビジョンに合致していますか？
• 異なるソリューションを評価するためのPoCを実行し、適切なソリューションを選ぶ: 自分のニーズに合ったソリューションを選ぶことが重要です。自社のビジネスにとって重要なさまざまなユースケースで、異なるツールを実証実験し、評価してください。予算、目標、技術的な専門知識などの要素を考慮してください。
• ステークホルダーからの購入意欲を得る: BIおよび分析ソリューションはITだけのものではありません。組織全体の人々に利用される必要があります。ソリューションを実装する前に、組織全体のステークホルダーからの購入意欲を得るようにしてください。
• 結果を監視し、評価する: BIおよび分析ソリューションを使用した後は、結果を監視し、評価する必要があります。これにより、ソリューションが目標と目的を満たしているかどうかがわかります。

リソースのおすすめ

データサイエンスへの入門/転職を考えている人々

書籍

• Data Science from Scratch
• Python for Data Analysis
• 100 Page Machine Learning Book
• Practical Statistics for Data Scientists
• Machine Learning for Absolute Beginners

コース

Applied Machine Learning – Beginner to Professional by Analytics Vidhya

ポッドキャスト

• SuperDataScience
• Inspired
• DataSkeptic

業界の最新情報について関連する専門家向けのリソース

ニュースレター

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• TLDR

ポッドキャスト

• Bloomberg Technology
• TechCrunch
• ALL-IN
• Lex Fridman
• WIRED Business
• The Week in Startups

Tableau / Power BI / プログラミング言語（Python / SQL）向けの特定のリソース

書籍

• データとのストーリーテリング
• Pythonでつまらい作業を自動化する
• Pythonによるデータ分析
• ダッシュボードの大全
• Tableauによるデータモデリング

ウェブサイト

• Fleragetwins
• RealPython

モチベーションを維持し、リーダーシップの質を高めるための一般的なリソースなど

書籍

• アトミック・ハビッツ
• 再考すること
• 思考の整理術
• 習慣の力
• 再起動

ポッドキャスト

• On Purpose with Jay Shetty

結論

まとめると、Rishabh Dhingraは分析とデータサイエンスの領域で真の模範となり、Googleの画期的な業績に不朽の印を残しています。彼の優れたスキル、揺るぎない献身、そして洞察に富んだ指導力は、データサイエンス業界に入るか転職する人々にとって貴重なリソースとなっています。Rishabhの知識を共有し、アナリティクスとデータサイエンスにおける貴重な洞察を新人に与えるという取り組みにより、次世代のデータサイエンティストは成功するためのツールとインスピレーションを持つことが保証されます。Rishabh Dhingraがこの分野を革新し続けることで、彼のGoogleと広範なデータサイエンスコミュニティへの影響力は、このダイナミックで絶えず進化する業界の無限の可能性を示しています。

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