データ経営の専門職を育成することの大切さ

ビジネス・アナリティクスをしっかり理解して、経営のことを深く思考できる、そんな人財の育成のことで、何しろ重要でしょうよ。データ経営の専門職のことで、対象を想定しないデータサイエンス教育とは違うやり口。

そう言えば、海外ではビジネス・スクールの中にビジネス・アナリティクスのコースがある、という状況で、個人的にはココイラのことを調べたい、という気分でもあるの。アチコチで設置、そんなことでもあるの。まあ、既に統計学科が昔からあってのことなので・・・。

そもそも、ビジネス・スクールの機能と使命って経済社会では極めて重要で、さらに広がっていく、ということかと。特に、社会人の専門職や、より高度な経営専門職の養成が大切で・・・。科学的方法論の重視、そんなことでもあるけど。

経営分析のためのワークシート作成、およびRによる状態推定と予測

エクセルのシートを拵えて、さらにRで読み込んで機械学習を使う、という仕掛け。

今回の授業で経営分析のワークシートをアレコレと作ったので、意思決定としては、さらに高度な分析が必要で、ココイラを拵えて教材にする、ということ。統計的意思決定論の授業のこと。

Pythonでも良いけど、まあ、Rだとストックがあるので・・・。

財務関連のデータサイエンス、および数理ファイナンスの機械学習

ココイラをどう扱うのか、ということもアレコレと考えて・・・。

個人的には、信用リスクのことで、理論と応用をきっちり掘り下げる、そんなこと。もちろん、財務会計および管理会計、金融経済学、証券論といったことも基本から積み上げて、かつ数学も継続して・・・。

要は、医療介護の実践を扱うようにしながら、考究も深めて、かつオリジナルの成果にする、というやり方で、ビジネス・アナリティクスとしてはこういうことって大切でしょうよ。

経営を基盤として対象に入り込んで、何しろ懸命に役立つことをする、という厄介さを克服するように努めないと、行き詰るので・・・。