トニー先輩！ついていきます！
「基礎知識」はほとんどトニー先輩がサポートしてくれる。
全世界のトニー、ありがとう。
１，内容：データはあらゆるところにある（要14時間）易度は１★☆☆☆☆
１．１ データアナリティクスとは（全体像の把握）
基礎的な内容と全体像をさらっと説明。主に動画でデータアナリティクスに関係するメンバーが多く出てきて解説してくれる。
１．２ 分析的思考とはなにか（自己分析で実践）
好奇心、コンテキストの理解、技術的思考、データ設計、データ戦略について自分がどの業界に強いかなど分析する。
ex.私は好奇心は医療分野で強いが金融は弱いなど。
１．３ 素晴らしいデータの世界（エコシステムについて）
データのライフサイクル（データを入力、処理するまで）とデータ分析のステップの違いを学ぶ。
ex.料理（データ分析）の中の材料（データ）の様なイメージ。
１．４ 使うツールの準備（Excel、SQL、グラフ少し触る）
Excelを使ってどういう使い方や名称があるか。SQL（データベースから必要なデータのみを抽出するプログラミング言語）を入力してみる、グラフの作成。
１．５ キャリアにおける無限の可能性（仕事はいくらでもありますよ）
キャリアの探し方や業界などの説明がある。金融、マーケティング、健康など多岐にわたる。
https://www.voced.edu.au/content/ngv%3A76399
要旨：IBM と Business-Higher Education Forum は Burning Glass と提携して、現在の雇用市場の需要の変化を詳細に理解しています。予測では、2020 年までに米国のデータおよび分析人材の求人数は 364,000 件増加して 2,720,000 名になると予想されています。（2017）
２，感想（楽しかった）
楽しかった。特にトニーが新しい仕事について2年間サポートを受けられなかったと聞いて、共感した。専門職における最初の２年て大事だもんね・・。分かる。
あと印象的だったのは「公平性を確保する」というのがあって、例えば男性優位の職場でのデータ分析に男性ばかりのサンプルでは不公平だとか。そういえば医療系の私にはまったくなじみのない単語も出てきた。いまは何とかなりそうな印象。
３，他のコースとの違い（導入期の心理的安全性を確保）
・心理的安全性の確保を重視
・難しそうという抵抗感の軽減
・コミュニティとの交流をかなり初期から行う
・タスク管理の必要性
・ステークホルダーとの関係を重視
・正しい問いとは？が重要。questionではなくask
↓１５秒紹介卒業生
編集後記：正直Googleでも男女差別はあるだろうと思っていたので、少し安心した。
このあたりは誤解がないようにしたいのだけど、多少の差別は仕方ないと思っている。
なぜなら私は「差別は認知バイアス」だと思っているから。
ただ私も、嫌な思いをしていないわけではない。
アメリカ行きの飛行機で白人の男性キャビンアテンダントが食事を聞いてきて、早口の英語が聞き取れなくて戸惑っていると「なぜそんなことも分からないんだ、ハツ！！」とオーバーリアクションで反応された。フライトの初めの方だったのでその旅が少し不安になってしまった覚えがある。
こういうエピソードがあると私に「白人の男性は差別的傾向がある」というバイアスがかかってしまったことになる。現地につくと理解できた。私は彼らの子供くらいの体格だったから。
様々な背景を考慮してデータ分析にあたりたいと思う。
ここまで読んでいただいてありがとうございました。