- 〜¥900,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 横浜市
- 製造・メーカー
案件内容 |
作業工程 :開発・運用
作業内容 :
・ETLツールの導入
・データ運用(オンデマンドのデータ抽出対応) |
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必須スキル | ・SQLでのデータ加工経験 |
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。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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単価や稼働日数などの条件面についてもお気軽にご相談ください。
該当件数:35件
案件内容 |
作業工程 :開発・運用
作業内容 :
・ETLツールの導入
・データ運用(オンデマンドのデータ抽出対応) |
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必須スキル | ・SQLでのデータ加工経験 |
案件内容 |
【作業内容】 |
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必須スキル | ・IBM SPSS Modeler |
案件内容 |
■業務内容
・DMP設計
※マーケティング部門との要件すり合わせ、初期段階からのプロダクト・ツールの選定から携わっていただきます
・構築
※上記環境の構築を実施していただきます
・運用
※上記環境の維持運用をご担当いただきます
・BIツール設計(可視化)・運用など
※マーケティング部門との要件すり合わせの上、実施していただきます |
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案件内容 |
■作業内容
【業種】中古車買取、販売
【ポジション】デジタルマーケティング
全国で550店舗展開をしている事業の新規顧客の集客を担当し、サービスサイトのコンテンツマーケティング、サイト運用ディレクションなど幅広くご経験いただきます。
【具体的な業務内容】
・中古車売買事業におけるサービスサイトの役割を定義し、KGIやKPIを設計して予算を策定
・顧客ニーズをサービスサイトから最終的な店頭までの体験を設計
・解析ツールやCRMを用いた分析結果から改善立案~運用・管理 |
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必須スキル | ・事業会社でサービスサイトの運営に携わった経験2年以上、あるいは ウェブマーケティングコンサルティング会社などで事業会社向けのコンサルティング経験2年以上 |
案件内容 |
大手飲料メーカー向けマーケティング施策でのビッグデータソリューションの提案・導入・運用を一貫して担当いただけるデータサイエンティストを募集しています。
現在、SNSを活用したマーケティング施策にて、ターゲットの選定とアプローチを機械学習を用いて運用しています。
今後更にビッグデータを活用し事業を成長させるため、事業課題を元に分析設計〜モデル作成を行い、その導入を推進していただきます。 |
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必須スキル | ・コンサル/専門会社でのビッグデータ解析業務 |
案件内容 |
・データ分析基盤、データマートの運用/改善
・分析基盤のマイグレーション(一部)
・事業側の要望/分析リーダの要件・要望に応じSQLやPythonで分析、集計
・また事業側への説明資料を作成し、説明の可能性もあり
・各事業部/サービスのマーケティングプランナーからのデータ利活用依頼に対する集計依頼・施策評価など |
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必須スキル | ・Python/SQLを使った分析経験or開発経験が半年以上 (いずれかの言語で一人で分析/集計の実装が可能である) ・統計の基礎知識があること(統計検定2級レベル以上) ・SQLの使用経験1年以上(Oracle等からデータ取得) |
案件内容 | リスティング領域サービスに於いて ・検索機能の基盤開発 ・クローラー機能の開発 ・広告配信の開発など |
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必須スキル | ・Python、Ruby、 Scalaでの開発経験 |
案件内容 | ・機械学習や数理統計を用いたデジタル広告運用・デジタルマーケティングにおける分析業務とアルゴリズム構築 ・Python、R、SQLなどの言語を用いた分析フローの実装業務 ・分析スキルの社内教育 企画・立案から実装までスキル・ご経験に併せてご対応いただきます。 ※その他新規広告運用ツールの作成など自発的な提案も歓迎します。 クライアント様には業界最大級の広告関連ビッグデータが蓄積されているため、 デジタルマーケティング業務にダイレクトに活かせる分析環境が構築されています。 ベンチャー気質を持つ企業であるため、各人の裁量も大きく、 ビジネス課題を捉えた上で、多角的かつ高速に業務スキルを高めていくことが可能です。 |
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必須スキル | ・Python or Rを用いた、データ分析実務経験(最低1~2年 |
案件内容 | 上位リーダーのもとで作業頂くメンバーの方 領域:デジタルマーケティング領域 お客様:ECサイト |
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必須スキル | 全てを網羅している必要はありません。 【機械学習】 ・AWS(EC2,S3) EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと ・Linux Linux環境で苦なく集計作業ができること ・Redshift 列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること ・SQL 分析関数(窓関数)が使用できること ・Apach Spark 分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、 もしくは調べながら習得することができること ・Python Pandasを利用したプログラムを実装することができること ・マート設計/実装 パフォーマンスチューニングができること ・テーブル設計/実装 テーブル定義、ER図が書けること ・ジョブ設計/実装 DataPipeLine を使用できるとより良い ・Shell設計/実装 例外処理、エラー処理を作成できること 【アナリスト】 ・AWS(EC2,S3) EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと ・Linux Linux環境で苦なく分析作業ができること ・SQL 分析関数(窓関数)が使用できること ・Python 機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること ・機械学習 Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること |
検索結果35件中11-20件