もう迷わない!おすすめ参考書&学習アプリ ここでは、おすすめの参考書や学習アプリをご紹介していきます。何が良いのか分からない方は要チェック!
診療ガイドラインを読む 診療ガイドラインとはエビデンス(科学的根拠)に基づいて最適と思われる治療法を提示する文書と定義されており、患者と医師が治療法を決める上で重要な判断材料として用いられています。 診療ガイドラインは、 医師が処方した薬剤をもとに医師の処方意図、治療方針、患者の重症度などの推察に役立てる ことができます。インターネット上から利用できるガイドラインも多く存在していますので、ご自身に関連する専門科のガイドラインを読んでみることをおすすめします。 1-4.
薬剤師として第一線で活躍し続けるには、勉強し続ける必要があります。研修会への参加、毎年のように発売される新薬の勉強、資格を取るための勉強などやることは山積みです。 しかし、社会人は勉強だけに注力するのは難しく、仕事の合間など限られた時間で効率よく勉強しなければなりません。 そこでこの記事では、勉強と仕事の両立に悩む若手薬剤師向けに、【 効率的な勉強方法 】などを解説します。先輩薬剤師がどのように勉強してきたか知ることは、成長への近道です。 見やすいノートは「Myルール」と「領域まとめ」で もう迷わない!先輩おすすめ参考書&学習アプリ 勉強と仕事を両立するには、計画性が大切 見やすいノートは、Myルールと領域まとめで ここでは、先輩薬剤師おすすめのノートの取り方や勉強方法を解説します。すぐ使えるものもあるので要チェック!
続けてお読みください] ※薬剤師の人材紹介サービス15ブランドにおける調査。調査委託先:楽天インサイト(2019年10月) 「マイナビ薬剤師」は厚生労働大臣認可の転職支援サービス。完全無料にてご利用いただけます。 厚生労働大臣許可番号 紹介13 - ユ - 080554
更新日:2021年6月10日 忙しい薬剤師業務に追われる日々の中、わからないことに直面し 知識不足を感じる ことはありませんか? 薬剤師業務を行うには、薬学的な専門的知識に基づいたスキルや実践で学んだことに基づくコミュニケーションなどに代表されるようなスキルが必要とされます。 ここでは専門的な知識に関しての勉強方法の具体例と、 実践で学ぶ必要があるスキル についてご紹介します。 1.薬剤師のための勉強方法とは 日本では、毎年100品目を超える薬が新たに承認されており、2019年も130品目(新有効成分含有医薬品39品目を含む)の新薬が認可されました。 薬剤師を続けていくには、どんなに経験を重ねた薬剤師であっても 日々更新されていく最新医療情報を収集し生涯にわたって勉強し続ける 必要があります。 一言で勉強方法と言ってもいろいろとありますので、勉強方法や勉強するための情報収集の方法をご紹介していきます。 1-1. セミナーや講演会に参加する 企業や団体が主催する医薬関連のセミナーや講演会に参加する方法があります。これらは演者の主張をリアルタイムで聴くことができ、またそのテーマに興味を持った人が集まるので、 情報交換の場 として活用できる場合もあります。 開催情報を掲載したWebページもありますので、興味がある分野のセミナーや講演会の情報を収集したり学会に所属して学術大会に参加したりするのもよいでしょう。 日本薬剤師研修センター 薬剤師の生涯学習を推進し支援することを目的として設置された財団法人で、研修や各種認定制度があります。 薬事日報 薬事行政、医療、学術の報道など幅広い情報や、業界情報として研修、セミナー、催し物も紹介しています。 日本薬剤師会 薬剤師の生涯学習のための生涯学習支援システム(JPALS)や、学術大会・研修会などを開催しています。 1-2. Webやアプリで勉強する 医療に関するさまざまな情報の収集にはWebやアプリが有効です。薬剤師を対象としたコンテンツも多くあり、業務や知識の習得を目的する情報がWebやアプリとさまざまな形で提供されています。スマートフォンで利用できることから 通勤時間や休憩時間など隙間時間にも手軽に 勉強できます。 例えば、アプリでいえば薬剤情報やガイドラインを手軽に確認できる医師向けの臨床支援アプリ「HOKUTO」や、ウェブサイトでは「日経DIオンライン」や「CareNet」など、医療関連や薬物療法の最新のニュースを掲載しているサイトもあります。 ウェブでの薬剤師に関する情報収集に最適なサイトが、マイナビ薬剤師が発信している薬剤師の情報コラムサイト「 薬読 」です。医療や製薬業界の最新情報から、薬剤師の悩みや転職・スキルアップに関することまで幅広く取り扱っています。 1-3.
こんにちはヤクタマです。 迷える新人薬剤師に「 薬剤師になってからの勉強が加速する方法 」を紹介します。 右も左もわからない新入社員は何から手をつけていいのかわからないよね。 会社や先輩がステップアップの 道標 みちしるべ をたててくれるのならいいけど、小規模薬局だとそうもいかないでしょう。 薬剤師になってからの1~2年で何をするかが今後の薬剤師人生を大きく左右します。 薬剤師は生涯勉強とかいいながらも3年もすると頑張って勉強しなくても惰性で仕事ができるようになります。 そして、だんだんと私生活を優先するようになる。 だからこそ勉強のモチベーションが一番高いところで、一番効率のいい勉強方法をブチ込むことが大切なんです! 先人の薬剤師がおすすめする本を読む ザ・王道中の王道です。 新人薬剤師はたくさん本を読みましょう。 ただ闇雲に読めばいいというものではなく、先人の薬剤師のオススメ本を片っ端から読んでいくといい。 薬剤師の本は高額にもかかわらずハズレがたくさんあります。お金がない新人薬剤師がハズレを引いたときのショックは計り知れません。 しかしボクにはハズレを回避するノウハウがある。 実を言うと、ボクはかなりのツイカスなので、SNSで情報収集してハズレを回避しながら評判のいい書籍を片っ端から購入しています。厳選されたソースからさらに厳選したオススメの書籍を別記事で紹介しています。 ここで紹介すると長くなってしまうので書籍紹介については別記事を参照してください。 【実際に買ってマジでよかった】新人薬剤師の勉強にオススメの本 実際に買ってみてよかった薬剤師の本をたくさん紹介します。... 新人薬剤師がステップアップできるような順番で書籍紹介させてもらっています。参考書は随時購入しているのでいまのところ記事も新しくしています。 まず薬剤師になってからの1冊として必読書だと思うのが「 デキる薬剤師をつくる現場の教科書 」です。 現場で必要なあらゆる知識をこれ1冊で学ぶことができます。1項目が短いので簡潔にまとめられてサクサクと読むことができます。 クリックすると目次が開きます。めちゃくちゃよくね? Chapter1 まずは基礎のキ! 1. 医療従事者になるということ 2. 若手薬剤師にお勧めしたい4つのこと 3. 薬剤師を取り巻く最新トピックス Chapter2 日常業務の常識 1.
近年、ビッグデータという言葉を頻繁に耳にするようになりました。経営データの分析やデータの可視化など何かとデータの話題に触れる機会が増えており、データはビジネス成功や拡大において重要なものとなりました。 今回はデータ分析に関わる職業、データアナリストとデータサイエンティストの違いや今後の市場動向についてお話していこうと思います。 <目次> 1. データアナリストとは 2. データアナリストに必要な能力 3. データサイエンティストとは 4データサイエンティストが必要な能力 5. データアナリストとデータサイエンティストの違い 6. データアナリストとデータサイエンティストになるには 7. データアナリストとデータサイエンティストの需要 8.
2 データアナリストはより現場に近い立場 データアナリストは、 より現場に近い立場で、問題解決のためにコンサルティングを行ったり、データ分析や処理を行います 。データアナリストの仕事に加えて、機械学習を含む人工知能(AI)エンジニアとしても仕事を行うこともあります。 データアナリストとデータサイエンティストは厳密な線引が存在しないため、企業によってはデータサイエンティストをデータアナリストとして採用するケースもあります。 2. データアナリストに必要なスキル・適正 データアナリストに必要なスキル・適正は主に以下の4つです。 統計スキル プログラミングスキル 仮説構築力 コミュニケーションスキル 2. 1 統計スキル 機械学習とデータ分析の前提条件として、 推定、検定、回帰、判別分析 推定と仮説検定 単回帰分析、重回帰分析 などの統計スキルを学びます。 これからデータアナリストを目指し、データ分析や統計を始めるならば、代表的な統計解析や機械学習を実行してみましょう。 まずは手を動かして実行してみると良いです。RやPythonなどの言語を学んだり、大学生向けの「微分積分」「線形代数(行列)」などの本を使って実際に手を動かしてみることをおすすめします。 2. データアナリストとデータサイエンティストの違い. 2 プログラミングスキル R、Pythonなどによるデータ解析を学習するため、プログラミングスキルも必要 です。 データアナリストは「統計解析」や「時系列解析」を学習する必要があります。Rは統計解析に強く、時系列解析については、forecastパッケージなどR言語の方がパッケージのラインナップが圧倒的に豊富です。 統計解析とは「統計学的理論に基づいて蓄積されたデータに対する分析」を指し、時系列解析とは「気温や地震、株価の変動といった時間とともに変動する現象のデータに対する分析」を指します。 アンケートデータの解析結果から統計的に有意かどうかを読み解くのに便利なため、多くの調査会社ではR言語が採用されています。 Pythonは機械学習を通じた「予測」に強みを持っています。例えば、住宅価格や競馬など予測モデルに強いです。 2. 3 仮説構築力 課題発見のための仮説構築、課題解決のための仮説構築をそれぞれ行うスキルも必要 です。情報収集や情報分析より前に、仮説を立てることです。 情報の少ない段階から問題の全体像や結論を考える思考スタイル、思考習慣を「仮説思考」といいます。この仮説思考のスキルが身についていると、仕事はスムーズに進み、正確性も増すでしょう。 2.
4 仮説の正確性そのものよりも「実行スピード」「検証スピード」が重要 仮説の正確性そのものよりも「実行スピード」「検証スピード」が重要です。 2000年代以降世界経済は急速なグローバル化が進み、合わせて市場も目まぐるしい進化を遂げています。特に2010年以降、世界経済は「 VUCAの時代 」が到来したと言われるようになりました。 VUCAとは Volatility(変動性) Uncertainty(不確実性) Complexity(複雑性) Ambiguity(曖昧性) 上記の頭文字を合わせたもので、現代の「予測不可能な状態」の経済環境を表す言葉です。 仮説が「合っているか間違っているか」を事前に正確に把握することは難しく、なおかつ仮に「分析時点で合っていた」としても状況は刻一刻と変わり得ます。 よって様々な切り口の仮説を高いスピードで実行し、効果検証します。 そして、効果がない施策をストップし、効果がある施策を残してブラッシュアップするということを繰り返します。 4. データアナリストはなくなる?不要な仕事? AI(人工知能)の発達により、膨大データの収集・分析・分類などに基づいた未来予測が可能になり、将来的により高精度のAIが登場して仕事が奪われる可能性があります。 そのため、データアナリストがなくなるのではないか、不要な仕事になってしまうのではないのかと不安になる声もあります。 4. 1 定義が曖昧 データアナリストは、データサイエンティストやデータエンジニアなどとの役割分担が曖昧で. データアナリストの業務内容や必要なスキル、取得すべき資格を解説. 「データサイエンティストを雇用すればさまざまな問題が解消すると思っていたのに、実際はそんなことはなかった」という、雇用者の願望と人材の持つスキルの不一致が問題視されるようになってきてもいます。そのため、定義をより明確にしていくことが今後は重要です。 4. 2 データ処理やモデル構築の自動化が進む可能性もある 機械学習を使った予測モデルなどの適用を専門技術なしに適用できるAIプラットフォームの普及により現在データサイエンティストが行っている業務が不要になるという考え方もあります。 実際にAI開発プラットフォームはいくつかサービスが展開されており、機械学習モデルが既に組み込まれているので、ユーザーは構築不要でデータをアップロードするだけでデータ解析や予測を行うことができます。 例えば「 MatrixFlow 」は、プログラミング不要でAIを構築できる、クラウド型プラットフォームです。ディープラーニングや数値のアルゴリズムの両方が揃っており、サンプルデータが豊富なので、「データを持っていないけど、とりあえず動かしてみたい」というユーザーも利用可能です。 4.
オラクルマスターを取得するメリット オラクル製品は、国内のデータベース管理ソフトウェア市場で大きなシェアを占めています。近年は無料で運用可能なオープンソースのデータベース管理ソフトウェアが普及していますが、オラクル社は業界のトップランナーとしてまだまだ導入企業も数多くあります。 オラクルマスターを取得しておけば、データアナリストとしての活躍の場が大きく広がると言えるでしょう。 2.