単価90万円以上の案件一覧

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該当件数:1214

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案件内容
 AIモデリングのディープラーニング、Python 3、Pandas、TensorFlowを使用した開発
・さまざまなツールとデータ分析手法を使用して、複雑で大容量の高次元データを操作および分析する
・インヴァスト証券の製品、インフラストラクチャ、ツール、システム、データに関するシステムを開発する
・既存のアプリケーションスタックを改良して、パフォーマンスなどの側面を強化します。
必須スキル

・コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連する技術分野の学士号(または同等の実務経験)
・Python(Python 3)および/またはデータサイエンス
 (ビッグデータ、ディープラーニング)でのソフトウェア開発の3〜5年の経験
・AWSやGCPなどのクラウドサービス環境での開発、または保守の経験

案件内容 CRMとメール等の効果測定系のデータ分析レポート作成
必須スキル

・Tableauの製品構成や機能について一通りの知識がある
・データマート上のデータを使用してレポートを作成することが出来る
(ServerにパブリッシュやTableauReaderファイルを出力などにも対応)

案件内容
・お客様の属性情報やご契約情報等の社内データを政府統計や地理情報などの社外データと組み合わせ、AIで分析する業務
(主にPythonで勾配ブースディングやランダムフォレストにてモデル構築)
・業務チームはユースケースPMとデータサイエンティストのチームで構成
分析データをもとにマーケ部門等他の課にデータを活用の企画立案・提案を実施するチームへの参画になります
必須スキル

・ビッグデータ分析要員
 →Pythonでデータモデリング出来る人

・データ抽出・クレンジング要員
 →データ項目に勘所がある人(手法は問わない)

案件内容
【課題】
・案件リリース後の効果検証が出来ておらず、次の企画検討時に成功や失敗要因が活かされてない
・企画立案時に裏付けとなるFact調査や想定効果試算が粗い事が多く、リリース後にインパクトが出ないケースがある
【実施業務】
・案件リリース後の効果分析
・企画検討時のFact調査や想定効果の試算
必須スキル

・SQLを自在に扱うスキル
・データベースに関する知識
・プレゼンスキル (分析結果をわかりやすくまとめ説明する力)
・統計学に関する全般的な知識 (統計検定 2級レベルの理解)
・RもしくはPythonを使ったデータ分析スキル (データ分析課題をクリアする水準)
・機械学習の基本知識 (CouseraのMachine Learingコースはクリアする水準)

案件内容 顧客の契約状態、営業活動などのコンプライアンスに関する各種分析
必須スキル

・SQLを使ったデータ分析
・Excel/Tableauを使った分析結果の可視化
(単なる作業者ではなく、仮説を理解して分析/可視化ができる方)

案件内容
【概要】
外資保険会社においてデータ分析
業種関係なくデータ分析・データレイクのご経験がある方
英語力は不問だが、多少の読み書きが発生します
必須スキル

データレイク又はデータ分析の経験

案件内容
・業務内容:
1. 予測モデル構築用データのクレンジング
2.  1のデータの可視化(単純集計等)
3.  1のデータを使用した予測モデルの構築
4.  1~3に関するドキュメント作成
必須スキル

・SQL
・Python

案件内容
■内容:
大手不動産会社にある様々な課題や経営戦略・営業戦略に活かすためのデータの集計・分析設計、分析業務。
以下のようなデータがあり、それを適切に管理し前処理から分析業務まで行います。
ex,
・貸しオフィスのユーザー利用履歴
・飲食、ファッションなどの顧客購買履歴
・イベント(催し物)活動データ 等
分析テーマは(基本的に)決められており、
それに対して、どのようなデータが必要か、どう集めるか、どう分析するか
など求められます。
分析アナリスト業務ができ、かつデータ管理における設計やマネジメントなど
幅広く理解している方を求めています。
必須スキル

・Pythonを使った分析経験
・Treasure Data
・GCP

案件内容
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証
必須スキル

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験

案件内容
案件内容(業務内容):
顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログより以下のツールの作成、報告書の作成を行う。
・資材流通・販売施策に向けた予兆分析用ツール
・サービス利用促進に向けた数理技術研究のための分析用ツール
対象データ:顧客マスタ(DWH)に格納されている各種ログ
対象環境:IDAP(統合分析環境)
必須スキル

・Python
・R
・ドメインを問わず機械学習による精度向上に取り組んだ経験(モデル、特徴量の工夫など)
・ドメインを問わずビジネス上の課題を機械学習で解決可能な問題設定に落とし込んだ経験
・問題に適した特徴量を設計、実装した経験

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