Pythonによるデータサイエンスの基礎と実践展開

教材開発をコツコツと続ける、そんな状態。

応用数理

応用と数理の２つをきっちりと扱う、という姿勢って大切かと。だけど、ココイラのことって、個人差があるので、自己本位で良いんじゃないかと。

ライフサイクル・マネジメントとデータ経営、および機械学習の展開

デザイン技法で何を解決するのか、という基盤の捉え方が大切でしょうよ。

要は、ビジネスでの対象が変革している、という認識って必修だし、かつライフサイクルでのマネジメントが重要ということも。ココイラを押さえたデータ経営とAIおよび機械学習の展開が急激に進んでいる、ということでしょうよ。

個人的には、対象を捨てる気にはなれないし、特に経営に拘るということに。