案件内容 |
大手通信企業のポイント事業におけるサイト・アプリの集計データ基盤の課題抽出・改善分析をしていだだく業務です。GoogleAnalytics・IBM Cmapaignなどの分析・キャンペーンマネジメントツールを使っているアナリティクス業務におけるデータ整合性のキャッチアップ、現状の課題抽出、改善案の立案・実施を支援していただき、データ分析基盤を最適化していただくことがミッションです。 |
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必須スキル | ■複数データ基盤の活用状況のキャッチアップ・構造理解・課題調査と抽出・改善案立案と実施能力 ■サイト・アプリ分析、広告・コンテンツ配信に関する知見、ベンダーとのコミュニケーション経験等 |
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。
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該当件数:943件
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- 〜¥450,000 /月
- データサイエンティスト
- 東京都
- 官公庁・公共
案件内容 |
官公庁のデータ分析及びAI化推進 |
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必須スキル | ・Pythonを使ったデータ加工、モデル作成などの分析実施 |
案件内容 |
【業務内容】
SQLデータ抽出並びにBI、分析ツールを用いた資料作成して頂きます。
年間2~3億の金融決裁データをDWHからSQLで抽出し、どういう傾向があり、どういう人が使っているのか。
等を分析し、サービス満足度を図っていきたい。 |
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必須スキル | 要件定義 |
案件内容 |
マーケティングの各タッチポイント整理し、PoCレベルにて顧客分析(CX)などを現状実施しています。(カスタマージャーニー/CXプラットフォーム)
すでにCDP(TresureData<tokyoリージョン>)も構築いたり、ダッシュボードも施行で作成していますが、
今回2020年度予定している9本ほどのダッシュボード作成をお任せいたします。
・ツールはTableau
・CDPに収集されたデータをもとに、データマートを作成。
・業務側(ディストリビューター)と要件をすり合わせて、
・要件定義(どういうダッシュボードが必要か、現地を巻き込み進める)
・テレカンにて英語で現地ヒアリング(出張が厳禁のため)
・TresureDataの扱いにおいてSQLは必要。データの要件総数を考慮し、
データマートまでをモジュール化、TresureDataに実装する。
・サーバー、ネットワークなどについて現地状況確認や調整が必要(TresureDataのセグメントはTokyo)
・現地のディストリビューターのシステムに加えてどうやって活用していくか、なども検討する。
・運用に引き継げるドキュメンテーション |
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必須スキル | ・CDP(TresureData)経験、SQL経験 |
案件内容 |
案件(業務)内容:
商業施設における顧客分析
ショッピングモールの会員データやPOSデータ等の様々な顧客データを分析し、ビジネスに生かしていきます。
課題抽出⇒施策⇒結果⇒改善のPDCAサイクルを回していきます。
分析環境はトレジャーデータとtableauです。 |
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必須スキル | ・tableau、トレジャーデータを活用したデータ分析 |
案件内容 |
職務詳細
・各種データの抽出、加工、解析、分析
・ダッシュボードの作成
・多変量解析
・新規サービス提案、改善提案 |
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必須スキル | 以下のいずれか |
案件内容 |
内容:
大きく以下3つの業務をお任せします。
①部門内のデータ民主化PJTのプロジェクトマネジメント
②非テック人材への基礎的なSQLやBIツール利用方法のレクチャー ※BIはGoogle Data PortalとTableauを利用
③各チームのKPI設計とダッシュボード要件検討の支援
開発環境:
・インフラ:GCP(データ関連)/ AWS(ユーザー向けサービス)
・ETL:CloudComposer (Airflow)
・サーバーレス環境:GAE / CloudRun
・インフラ管理:GKE / Docker
・DWH:BigQuery
・監視:Stackdriver
・可視化ツール:Data Studio / Tableau
・分析環境:Jupyter Notebook
・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team
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必須スキル | ・業務改善を中心としたプロジェクトマネジメントの豊富な経験 (目安は3年以上) |
案件内容 |
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語 : Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク:Django, Flask, Angular
・データベース: Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ : AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ : 指定なし
・コミュニケーション: Slack,GitHub,Backlog,Confluence
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必須スキル | ・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視 |
案件内容 |
レジデータの分析基盤の構築、運用案件
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必須スキル | ・SQLでのデータマート開発の実務経験 |
案件内容 |
■案件概要
自動車メーカーにて、DWH/ETLを使った分析から可視化までの
分析基盤のアーキテクト案件。 |
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必須スキル | ・AWSの構築・設計経験 |
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