「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」

Google Analytics and Data Science Journey

紹介

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プロフェッショナルとして活躍するリシャブ・ディングラに会いましょう。リシャブはデータを効果的に活用するための幅広い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革新を起こし、貴重な洞察を抽出し、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いものであり、アナリティクスとデータサイエンスの分野を変革してきました。彼の功績と貢献を探ってみましょう。それがGoogleの成功を新たな高みに導いたものです。

リシャブから学ぼう！

AV：Googleでデータサイエンティストになるまでの道のりを共有していただけますか？今の地位に至るまで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させ、それ以来データの分野で働いてきました。ですので、SQL、Python、データモデリング、プレゼンテーションスキル、そしてTableauのようなツールなど、最初に必要なステップはこれらの言語やスキルを学ぶことです。そしてその後、数学や理論の学習に深く入り込んでプロジェクトを行う人もいますが、私は実践して理解するという方法が最も効果的だと感じます。私が取ったいくつかの重要なステップは以下です：

• Analytics Vidhyaのようなプラットフォームでの素晴らしいコースを受講すること
• 自分の役割でデータサイエンスのスキルを活かせる機会を見つけること
• 情熱を持ってプロジェクトに取り組むこと
• ビジネスとの緊密な連携を図り、ビジネスについて学ぶこと
• 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こと
• ネットワーキングを通じて他の人から学ぶこと
• Google Cloudの技術を習得すること

データサイエンティストを目指す人のためのスキル

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開発しましたか？

• 「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」
• DatabricksがMosaicMLとその他の最近のAIの買収を行いました

リシャブ氏：成功したデータサイエンティストとして、私は次のスキルがデータサイエンティストを目指す人にとって最も重要だと考えています：

• 技術的スキル：これには強固な数学、統計学、プログラミングの基礎が含まれます。データサイエンティストはデータを収集、クリーニング、分析、可視化する能力が必要です。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用いて問題を特定し、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提案する必要があります。
• 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的、非技術的な双方のオーディエンスに対して自分の発見を伝えることができる必要があります。複雑な概念を明確かつ簡潔に説明する能力が求められます。
• 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、ビジネスプロフェッショナル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を行ったり、彼らの経験から学んだりすることで開発しました。

データサイエンティストを目指す人は避けるべき間違い

AV：データサイエンティストを目指す人は何に焦点を当てるべきですか？どのような間違い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間違いは次のとおりです：

• 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、データの制約を理解することが含まれます。
• データのクリーニングを怠ること。不正確で誤解を招くようなデータは誤った結果につながる可能性があります。データサイエンティストはデータを扱う前に、クリーニングに時間をかける必要があります。これにはエラーや外れ値、欠損値の除去が含まれます。
• 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、予算などを考慮する必要があります。
• 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的、非技術的な両方のオーディエンスに伝えることができる必要があります。これには使用した方法、得られた結果、分析の制約などを説明することが含まれます。

AV: 学生が概念の理解を深めるために取り組むべきプロジェクトはどれですか？

****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。まず、仕事に密接に関わるビジネスに合わせたプロジェクトです。これは、仕事内でのストレッチプロジェクトを引き受け、ビジネスに価値を追加し、仕事の中で学び、影響を与えることができます。そして、2番目のタイプのプロジェクトは、自分の情熱のあるプロジェクトです。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、どのような独特の課題に直面し、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機会にも恵まれました。私の意見では、非常に過小評価されている学びの経験の一つは、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メトリックを定義し、すべてのステークホルダーとの合意を得ることです。プロジェクトの成功には非常に重要な要素です。これにより、問題の解決策に取り組む前に、ビジネスの問題の分析と成功の定義が行われます。

AV: あなたの人生の残りの期間において、どのGoogleの製品を無制限に利用できるように選びますか？それはなぜですか？

****リシャブ氏: Youtubeです。私はYoutubeで何でも学び、私の「How To」の質問に答えを見つけます。ML/AIのスキルや「ビリヤニ」の作り方など、学ぶためのコンテンツや情報がたくさんあります。

AV: 仕事以外の趣味や興味の中で、いくつかのお気に入りのものは何ですか？どのようにして仕事とのバランスを取っていますか？

****リシャブ氏:  私は仕事外にも様々なことに関わっています。ポッドキャストを聴くことや、自分のポッドキャスト「Inspired」を運営すること、特にクリケットをプレーすること、データ分析とデータサイエンスのインストラクターとしての活動、カナダでの新しい移民のメンタリング、本を読むこと、ホームデコレーションの副業などです。これらを仕事とのバランスを取ることは時々難しいですが、それが人生を面白くし、私を前に進ませてくれます。

短期と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、短期と長期のアナリティクスイニシアチブの必要性をどのようにバランスを取りましたか？

****リシャブ氏:  リーダーとして、長期的なビジョンとビジネスを支える短期的な成果を持つ必要があります。長期的なアナリティクスの旅のビジョンをステークホルダーやチームに明確に伝えることが非常に重要です。みんなが将来の姿を理解し、到達するために必要なステップを把握できるようにするためです。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られる短期的な瞬間も逃さないでください。ただし、短期的な意思決定は長期的なビジョンに合致する必要があります。長期的なビジョンに合致し、影響を与えるためのクイックウィンを特定して取り組む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絶えず現れています。データサイエンティストは常に学習し、スキルを向上させる必要があります。私が業界の最新の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: 次の5〜10年でデータサイエンスの将来をどう見ますか？その間にこの分野で達成したい目標は何ですか？

****Mr. Rishabh: 私は将来がAIになると考えています。AIは私たちの生活のあらゆる側面に組み込まれているのを見るでしょう。そのため、AI開発者/エンジニアへの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、私たちの生産性を向上させるでしょう。例えば、私たちは最近、生成AIが私たちの生産性を高めているのを見ています。GoogleがI/O 2023イベントで発表した、Google製品に導入される素晴らしいAI機能についてもおそらくご存知でしょう。また、オープンソースのデータサイエンスツールやライブラリも引き続き成長すると思います。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、他の人々に私の学びを伝えることであり、理想的にはML/AIのプロダクトマネジメントに入ることです。

AV: Tableauのようなビジネスインテリジェンスと分析の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？また、実装プロセス中に避けるべき一般的なミスは何ですか？

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

• 目標と目的を明確にする：BIおよび分析の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：利用可能なデータはどのようなものですか？どのように保存されていますか？どのように構造化されていますか？BIおよび分析のソリューションは現在の技術環境にどのように適合しますか？これは全体的な技術環境の長期ビジョンに適合していますか？
• さまざまな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。ビジネスに重要なさまざまなユースケースで異なるツールをPoCとして実行し、評価します。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。
• 利害関係者からの賛同を得る。BIおよび分析のソリューションはITだけではありません。組織全体の人々に使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、組織全体の利害関係者からの賛同を得ることを確認してください。
• 結果をモニタリングし、評価する。BIおよび分析のソリューションを使用した後は、結果をモニタリングし、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。

リソースの推薦

データサイエンスに参入/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の専門家向けのリソース

ニュースレター

• TechCrunch
• TLDR

ポッドキャスト

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

Tableau/ Power BI/言語（Python/SQL）の具体的なリソース

書籍

• データを活用したストーリーテリング
• Pythonで退屈な作業を自動化する
• Pythonによるデータ分析
• ダッシュボードの大本（ビッグブック）
• Tableauによるデータモデリング

ウェブサイト

• Fleragetwins
• RealPython

動機づけを保つためやリーダーシップの資質を開発するための一般的なリソース

書籍

• アトミックハビット
• 再考する
• 思考は遅いほうがいい
• 習慣の力
• 再考する

ポッドキャスト

• On Purpose with Jay Shetty

結論

まとめると、Rishabh Dhingraはアナリティクス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可欠な役割を果たしています。彼の優れたスキル、揺るぎない献身、洞察に富んだ指導力は、データサイエンス業界に参入または転向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提供するという彼の取り組みは、次世代のデータサイエンティストが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を保証しています。Rishabh Dhingraがこの分野を革新し続けるにつれて、彼のGoogleおよびデータサイエンスコミュニティ全体への影響は、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すものです。

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