案件内容 |
以下、分析テーマをベースにメイン分析者として担当。 <想定分析テーマ> ※メインは1-2 |
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必須スキル | ・データサイエンティストとしてのご経験3年以上
・円滑なコミュニケーション
・分析設計・データ収集・加工/分析・示唆検討・報告が可能
・分析ツールにはGA4・Athena(SQL)・Bigqueryの使用がメインとなる想定
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SQL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。
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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該当件数:1067件
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案件内容 |
クライアント(HR系)のデータサイエンス部署にてレコメンドのアルゴリズム開発実装を担当いただきます。 【お任せしたい仕事内容の例】 |
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必須スキル | Pythonを用いた開発の実務経験
SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験
AWS等のクラウド環境での開発経験
Dockerを利用した開発経験
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案件内容 |
大手通信会社がアプリ開発を行っており、データアナリストを募集している。 |
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必須スキル | ・Web analytics (Cookie base)
・Data analitics (SQL)
・BIツール(DOMO)
・必要なデータを取得するための積極性とコミュニケーション能力
・ロジカルシンキング
・PM経験
・英語(読み書き初級レベル)
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- 〜¥860,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
- IT・情報通信
案件内容 |
【概要】 【業務内容】 |
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必須スキル | ①データサイエンティストとしての実務経験5年以上
②下記の実務経験
・PythonまたはRを使用したデータ分析、コーディングスキル
・Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudio などの使用経験
・SQLによるデータの集計・抽出
・分析結果のレポーティング(レポート作成および口頭による報告)
③統計解析における幅広い知識(多変量解析、ベイズモデリング、時系列解析)
④線形代数学、解析学、統計学、確率論についての基礎的理解
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- 〜¥900,000 /月
- エンジニア
- 東京都
- 医療・福祉・ヘルスケア
案件内容 |
特定サービスの維持のため、以下の業務をご担当。 |
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必須スキル | ・Oracleの基本機能の網羅
・Oracle RACの構築/運用経験(1年以上)
・SQLチューニング
・Oracleの各種ツール利用(OEM/AWR/ASH)
・DBテーブル設計
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- 〜¥1,000,000 /月
- BIエンジニア
- 東京都
- 医療・福祉・ヘルスケア
案件内容 |
概要: 業務: 環境: |
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必須スキル | ・BIツールでダッシュボードの要件定義・開発業務を1年以上経験していること
・SQLを用いたデータ処理業務を2年以上経験していること
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案件内容 |
デジタルマーケティングツールやデータ分析ツールへのデータ投入のための ETL 準備、実装を行います。 作業内容: |
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必須スキル | ・Linux 環境での開発経験
・AWS, GCP などクラウドを使用した開発やインフラ設計・構築の経験
・SQL が実践レベルで書けること(3年以上の実務経験)
・Python, Java, PHP いずれかの言語での開発経験が3年以上
・スピード感が求められる作業が多いので、報告や相談などのコミュニケーションがスムーズにできること
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案件内容 |
・新規データマート要件定義、既存集計フロー効率化
【現場環境】 |
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必須スキル | ①SQL
(Window関数やUNION,副問い合わせを流暢に扱えること)
②Pythonでの開発経験
③アプリケーション開発経験
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案件内容 |
募集職種 サーバーサイド,インフラ,その他 ■具体的な職務内容:
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必須スキル | 1.ネットワークスペシャリスト、セキュリティ管理者、システムアーキテクトなどの情報技術者の資格
2.AWSサービスによるシステム運用
3. TOEIC600点以上の英語力
4. JLPT N1/N2相当の日本語力
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案件内容 |
データ分析基盤(データクリーンルーム)の設計/開発へ参画いただきます。 |
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必須スキル | ・SQLを用いたDB構築経験 ⇒
・下記いずれかのロール経験 ⇒
(データエンジニア、データアナリスト、データベースエンジニア、アナリティクスエンジニア)
・下記いずれかのクラウドベースのデータウェアハウスの利用スキル ⇒
(Snowflake、Amazon Redshift、BigQuery、Azure Synapse Analytics)
・様々な種類のデータ(構造化/非構造化)を扱った経験 ⇒
・データインジェスト、データパイプライン、ETL、ELT、データモデルの概念の理解 ⇒
・リレーショナルおよびディメンショナルデータ構造、理論、実践に関する知識 ⇒
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