超・箇条書き
★★★★★
プレゼン作成のシーンで「構造化が足りない」との指摘を受けました。自分のプレゼンを見直してみて確かに綺麗に整理されていないなと痛感。勉強しなくては！と思い立ちたどり着いたのがこちらの一冊。
すごく勉強になりました。タイトル通りすごい箇条書きの書き方が説明されています。この年まで箇条書きを軽んじていました…。
・忙しいからこその箇条書き
・超箇条書きの3つの技術的要素
1．構造化 相手が全体の構造を一瞬で理解できるようにする
2．物語化 相手が関心を持って最後まで読み切れるようにする
3．メッセージ化 相手の心に響かせ行動を起こさせるようにする
1．構造化
・似ているものをまとめる
・状態現象と行為を分ける
- 自動詞（状態）、他動詞（行為）を使い分ける
・時間軸を整理する
・ガバニング（頭出しのまとめ）で相手の頭の中に情報の引き出しを作る
2．物語化
・イントロで相手の聞きたいことを伝える
・相対的なMECEを使いこなす
・固有名詞で具体的に伝える。聞き手を主人公にする
3．メッセージ化
・隠れ重言を排除し心に響くメッセージにする
・否定で「おっ」と思わせる
・形容詞、副詞は具体的な数字に
実践あるのみ！
カラー版身近な鳥のすごい食生活
★★★★☆
インコを飼っていることもあり、タイトルと表紙に惹かれて購入。
知らなかった様々な生態を知ることができて面白かったです。
虫をたくさん食べるツバメ
同族すら食べてしまうカラス
砂嚢がすごいハト
などなど。食事風景の写真はレアなのかもしれないと思いつつ楽しく読み終えました。
スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform
スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践Google Cloud Platform
- 作者:Valliappa Lakshmanan
- 出版社/メーカー: 翔泳社
- 発売日: 2019/06/05
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
タイトルの「スケーラブルデータサイエンス」のあとに小さく「データエンジニアのための実践Google Cloud Platform」の文字が。GCPの本です。
原題「Data Science on the Google Cloud Platform」の方がわかりやすい気がします。
Pub/Sub、Dataflow、BigQuery、Dataprocなどのハンズオンが豊富なので、Professional Data Engineer試験を目指すなら必読だと思います。ただ、所々ハンズオンの手順が間違っていて実際に進めていくと結構つまづきます。Github上のreadmeもイマイチあてにならないですし。
同じ内容のQwiklabsのQuestに沿ってやるのが間違い無いかと。
論理思考大全
いまだにロジカルシンキングが得意ではないのです。そもそも「考え抜く」ということができていないんだなと。
■考え方
・「なぜ」を考えて問題の原因究明
・思考の基本は発散と収束
・SEP(System Engineering Process)は思考プロセス。分析／総合／評価／文書化
■話し方
・主張、論拠、データの三角ロジック
・伝わりにくい４つの原因：話の抜け漏れ、現状分析／原因究明なしの解決策提示、専門用語の濫用、主語が曖昧
・帰納的発想はヒラメキから相互関係に
・演繹的発想は主張から論拠／データで下支え
・意思決定に相手を巻き込む
・データグラフは「相手に何を読み取ってもらいたいか」を考えて作る
■書き方
・１文の長さは４０字前後
・出だし（リード）は大事。読む気にさせることを心がける
・書き手の立場を明確に。相手の想定をする
・資料は読み直して仕上げる。ピラミッドストラクチャになっているか
本読むだけではなくて訓練してくしかないなと。
