statsmodelsの案件一覧

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案件内容

【業務内容】
EdTech企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)として、データによる
新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担っていただきます。

以下、チームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。
▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上
学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析
統計的因果推論による施策効果検証
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼受講者集客
非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析
▼法人顧客リピート契約促進
管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼法人顧客集客
法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証
▼マーケティングリサーチ
ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析
▼送客
他の(同クライアント)学習サービスへの利用促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理

【開発環境】
インフラ:GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL):CloudComposer (Airflow)
DWH:BigQuery
その他インフラ管理:Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール:Google Data Portal / Tableau
分析環境:Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
監視:Cloud Logging / Stackdriver Logging
その他:Git / GitHub / Slack / Notion

必須スキル
[データサイエンス]
統計検定2級レベルの知識
機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
デジタルプロダクトのデータ分析経験
アンケート調査設計と調査結果分析への興味関心
[ビジネス]
論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保できる)
ビジネスサイドと円滑なコミュニケーションを図りながら分析を進めることができる
[エンジニアリング]
SQLを利用してデータを加工・集計した経験
  ・100~200行のコードを読み書きできる
  ・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できる
Python・Rなどによる集計やモデル構築・可視化の経験
  ・numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
  ・scikit-learn,statsmodels などの機械学習ライブラリの利用経験
  ・matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験

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