「Data/AI チームの作り方：エンジニア登山部」
本書がテーマとして掲げる「Data/AIチーム」とは、データプラットフォームの設計・構築・運用を行い、AIを使いこなすチームのことです。 本書ではデータチームの運用に必要なチームマネジメントにフォーカスし、プロジェクト管理手法やAIとの関わり方を紹介をします。 【目次】 第1章 データプラットフォーム概要 1.1 データとは何か データと抽象度 1.2 Single Source Of Truth 1.3 データドリブンとデータ民主化 DIKWモデル DIKWフィードバックループ 第2章 DIKWモデルとデータ系職域 2.1 データ系職域 データエンジニア データサイエンティスト データアナリスト/データストラテジスト 2.2 データプロビジョニング 職域別のデータ利用ユースケース データプロビジョニングの種類 2.3 DIKWモデルとデータ責務 Data Information Knowledge Wisdom 2.4 DIKWモデルとデータカタログ 2.5 企業成長とデータプラットフォーム 創業期（0→1フェーズ） ビジネスモデル創出期（1→10フェーズ） ビジネスモデル拡大期（10→100フェーズ） 第3章 Data/AIチームマネジメント 3.1 採用面接 推進力 GRIT 心理的柔軟性 商売気 スキル 地頭の良さ 知的好奇心 エフェクチュエーション コーゼーション 3.2 アジャイル開発とバックログ データプラットフォーム開発運用 バックログの運用方式 3.3 会議体の運営 目標設定会議 プロダクト経営会議 チーム定例 ウィークリースプリント 3.4 Effective 1on1 1on1の目的 1on1の話題 フィードバック フィードフォワード 第4章 データと人工知能 4.1 DIKWモデルとAI Data領域 Information領域 Knowledge領域 Wisdom領域 4.2 人とAI AIと株価考察 AIとKnowledge領域 AIと人類の叡智（Wisdom領域） #Data #AI #LLM #ChatGPT #OpenAI #LLM #データプラットフォーム
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2023-05-17 11:09:07
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