きっちり経営学の基本から積み上げて・・・。品質・信頼性・安全性のマネジメントだけど、協調知識形成、および価値創出と企業評価との繋がりの概念、さらに具体的な技法が理解できない、そんなことって稀有じゃないでしょうよ。
だけど、既に世の中は次世代のやり方に・・・。データ経営とも絡んで、要は、横断的な知のシステムズ・デザインとマネジメントができる、そんな人財が必要ということ。
頑張りましょう。
創造を基盤とするプロフェッションだけど、積み上げのキャリア形成って必須でしょうよ。
10年から20年かけて形成する、そんなこと自体に非凡さが必要で、さらに実践での賢さって大切で・・・。
積み上げを示せないと、関りや機会を与えてもらえず、という評価がされる、そんな捉え方もあるかなーと。あくまでもプロフェッションとして認められて任せられるのかの判断で、全てに関する評価ではないでしょうけど、お仕事としては厳しいことに。
もちろん、目指しているプロフェッションの他にも色々と可能性があるので、そちらを探す、ということにもなる場合も。
そう言えば、ビジネス・アナリティクスだけど、評価可能なキャリアが積めないと、やはり実践も開発研究も無理で・・・。センスがない、という言い方で終わってしまうけど、自力で構築できないのであれば他の道を・・・。
頑張りましょう。
ハザードに関する概念とこの広がりだけど、色々と関わっていて極めて重要なの。
で、ココイラに関する推論のアルゴリズム開発って大切、そんなことでしょうよ。機械学習もかなり広く捉えて・・・。
頑張りましょう。
データ経営だけど、しっかり本質的な構図を捉えないと狭い領域だけに思考が留まってしまって、機会損失が増えてしまうでしょうよ。
知識構造の形成そのものと、組織による学習、そしてココイラのサイクル、といったことのツールまで落とし込んだ技法体系を考究する、要はそんなことって大切でしょうよ。
頑張りましょう。
データ経営の技法だけど、この先、もちろん高度な技法が開発されて・・・。だけど、基盤は戦略で、組織と人が相俟って・・・。
頑張りましょう。
ココイラをしっかり掴み取る、そんなことを経ないと、かなり特異になる、という気がしているの。
創造のお仕事、そんなことの基本のこと。
頑張りましょう。
5年後の変化、そして10年後の変貌をしっかり予測する、そんなことって必須。機械学習絡みなの。しっかりビジネスで捉えないと・・・。
システムズ・データ、そんな流れでもあるかと。
頑張りましょう。
しっかりお勉強、そんなことでしょうよ。世界の状況って変化し続けていて・・・。
国際経済、国際経営、それと・・・。
頑張りましょう。
種々の問題解決と意思決定だけど、データをベースにした技法で対処する、というやり口が企業内に広がる、そんなことって大切でしょう。
要は、データ経営の技法導入、そんなこと。だけど、ソリューションズとクラウドの整備も必要で、かつ思考の標準化をきっちり行うことも。
巷で言われているデータドリブンだけど、勢いが強まる、そんな気がしているの。
頑張りましょう。
金融経済学とファイナンスだけど、しっかりお勉強する、そんなことって大切でしょうよ。
何しろ、懸命に・・・。要は、数理モデリングとベイズ推論、それと機械学習の探求を深めるのに、やはり対象のこともしっかり理解する、ということって大切なの。
どちらも中途半端で、かつ知的創造のセンスに恵まれていないと、やはり難しいことに。もちろん、自分の道は自分でどうにかするのが基本で、不安を抱えながら続ける、ということもあるし、自分で決断して他の道を探すことも。
どの専門も、究め続けるのってやはり容易じゃないので・・・。
頑張りましょう。