Redshiftの案件一覧

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該当件数:99

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案件内容

【概要】
・旧データベースの内容を新データベースに名寄せを行うプロジェクト

【対応内容】
・データの名寄せ
・データベースの論理設計
・データクレンジング処理プログラムの作成
・SQL速度高速化

【開発環境】 ・AWS Glue
・AWS Lambda
・AWS Redshift

必須スキル

・名寄せ・データクレンジング経験があること
・データベースの論理設計経験があること
・ETLツール使用経験があること
・Pythonによるバックエンドロジック実装経験があること
・SQL操作ができること(HAVING,CASE文,サブクエリ等は必須)
・データウェアハウスとデータレイク構築経験があること

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
必須スキル

・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視
・DBテーブル設計の経験
・社内業務ツールの開発経験(googleスプレッドシートのGoogle Apps Script、またはエクセルでVBAや JavaScriptなど)

案件内容
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証
必須スキル

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験

案件内容 医療に関わる膨大なデータを解析することで新たなサービスを創出する企業。 開発はPythonで実装し、DB側の知識、経験が求められます。 ポテンシャルが高ければビッグデータ、Pythonの経験がなくても問題ありません。 ※今後、Web開発も予定しています
必須スキル

・プロジェクトリーダ経験あり
・基本設計~開発/テストを1人称で行える
・システム開発経験 5年以上
・SQL開発経験(DB問わず)3年以上
・オブジェクト指向言語経験(言語問わず)3年以上
・得意な技術 or フェイズ(要件定義、基本設計など)があること

  • 〜¥700,000 /月
案件内容 大手事業会社での主要サービスのデータ分析を利用したビジネス課題解決支援業務 ・データ分析結果を利用した課題設定と解決策検討支援 ・Input整備業務、データ分析作業
必須スキル

・SQLの実務経験
・Excelの実務経験
・勤怠良好で成長意欲があること

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
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

案件内容 ・大規模データ解析アプリケーションの追加開発案件 (データ解析バッチアプリケーションの開発、及び管理用Webダッシュボードの開発)
必須スキル

・大規模データのETL処理または分析基盤の構築経験 ・AWSの使用経験 ・Script言語でのWebアプリケーション開発経験

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