講義スライド

「データ分析とプロダクトエンジニアリング」

ソフトウェアエンジニアといえどもプロダクト開発を担うからにはデータ分析が必要になってくるぜ！という内容になります。

内容としては過去の登壇資料の寄せ集めです。 Google BigQueryについては社内向け説明資料の一部を流用しました。

研修概要

ざっくりこんな感じで実施しました。

実際のプロダクト運営者が「こういうことに困っている」「こういう分析が出来たら助かる」というお題をいくつか出します。
受講生は興味のあるお題を選び、3日間の研修期間を通して、実プロダクトのデータを分析します。
データ仕様や分析手法については、お題を出したメンターがつきっきりでサポートします。
講座の最終日には、Jupyter Notebookの分析結果レポートを提出して、お題を出したメンターからフィードバックを受けます。

3日間のデータ分析の結果、実際の施策としてプロダクトに採用されたものもありました。

※実プロダクトのデータ分析ではありますが、特定の個人を識別できないよう加工済みのデータを用いるなど、安全面には配慮しております。

新人研修特別版（データ分析編） - Recruit Technologies Member's Blog

詳細は上記のブログをご覧ください。データ分析講座の企画推進者である@oosugi_naoyaによるエントリーとなります。

思っていること

今の時代、スキルを身につける方法など探せばいくらでもあります。優秀な人材は自ら行動して自ら学習していく時代です。

優秀な後輩に提供できるものがあるとしたら、実践の機会とサポートくらいだと思っています。今回我々が提供できたのは、データ分析を実践するためのデータ基盤とお題でした。あとは本人たちの心のままに暴れてもらうだけです。

たとえ入社2週目の新人研修であろうが、リアルなプロダクトに関わって、リアルなデータを扱って、リアルな課題にぶつかって、リアルな創意工夫をして、リアルなビジネス価値の創出に貢献する。エース級の人材ならば、そのくらいのほうがやりがいもあるでしょう。

オチ

と偉そうなことを語っていますが、私は最初にスピーチをするだけしてすぐにバックレました。実際には@oosugi_naoya氏を中心として、@tky_bpp氏や@susunshun氏といった若手エースの面々がメンターとなって新人をサポートしていました。試行錯誤しながらレベルアップするには最高の環境だったのではないでしょうか。