案件内容 |
クラウド上に蓄積された車両ビックデータ、地図データを用い、以下を行います |
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必須スキル | ・データクエリー(SQL等)、Pythonによるデータ集計分析
・データ集計、分析に必要となる数学的知識、基本的な統計知識
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アナリストの案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:634件
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案件内容 |
某企業のサイエンス研究所のメンバーとして企画部に対して課題解決型のデータ分析を行っていただきます。 【業務スコープ】 |
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必須スキル | ・以下いずれかのアカデミックな領域の修士卒程度の知見(宇宙工学、情報学、もしくはそれに類似する学部)
・複雑な統計分析経験(因子分析や共分散構造分析)
・他事業部とのコミュニケーションを図られた経験(データ分析文脈にて)
・分析要件定義のご経験
・ドキュメンテーション経験
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募集終了【SQL】大手通信分析用データの項目定義書の運用管理業務支援の求人・案件
- 〜¥500,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 東京都
- IT・情報通信
案件内容 |
・分析用データの項目定義書の登録、変更等 【体制】 |
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必須スキル | ・ToC/ToBサービスにおけるデータ集計、データ抽出、データ分析経験2年以上
・SQLを使用したデータ抽出、データ加工経験1年以上
※1人称でできる方。
・ビックデータの操作経験
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案件内容 |
【案件概要】 【開発環境】 |
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必須スキル | ・売上予測の機械学習アルゴリズム開発経験がある(Must)
・GISベンダー、データコンサルティング企業、流通小売企業等での、出店判断のための予測モデル構築経験
・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアとしての実務経験
・Python、SQLの活用経験
・機械学習、統計解析、データマイニングなどの知識と活用経験
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- 〜¥900,000 /月
- データサイエンティスト
- リモート
- IT・情報通信
案件内容 |
AIサービスを利用したQAデータベースの自動作成機能の実装、運用ポジションでの募集です。 |
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必須スキル | ・Python、AWS実装経験
・AIモデル開発プロジェクトへの参画経験1年以上
・データサイエンティストとしての従事経験
・自然言語処理、大規模言語モデル
・データ分析やダッシュボード作成の経験
・ビジネスサイドでのご経験、興味がある方
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募集終了【データ集計・分析補佐】DWH移行PJ業務支援の求人・案件
- 〜¥600,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 東京都
- IT・情報通信
案件内容 |
全グループ会社でDomo導入を進めており、現在VBAマクロで出力している帳票をBI化してDomoへ移植しています。 |
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必須スキル | ・DomoまたはTableauでのデータ加工の経験
・エンドユーザへのBIツール導入支援経験(ヒアリングや問い合わせ対応などのユーザ支援含む)
・OracleなどDBへの接続経験
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案件内容 |
・顧客企業内で進行中の衛生管理に関する新規事業PJをクライアントが支援しております。(現在2名体制) |
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必須スキル | 1.データ解析
2.業務要件定義
3.数理モデルの基本的知識
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案件内容 |
■概要 ①管理・共通(プロジェクトのリーディング、プロジェクト管理、各種方針策定などを行う) ■詳細 |
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必須スキル | SAP社のBW関連製品の操作や調査がある程度できること |
案件内容 |
・既存ECサイトの運用フェーズにおいて、GA(Googleアナリティクス)やGTM(Googleタグマネージャー)の設計、設定・テスト、運用の実行支援。 |
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必須スキル | ・Google Tag Maneger/Google Analytics/GA4に関する管理及び運用の知見 |
- 〜¥1,000,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 東京都
- 製造・メーカー
案件内容 |
某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を |
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必須スキル | ・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験
・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有している方
・要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験
・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験
・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験
– scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
・データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる
・ 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験
・ビジネスレベルの英語力(読み書きメイン)
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