データサイエンティストの求人案件

統計解析・データ分析

分析基盤環境を用いて分析・レポーティングを行い、ビジネス上の問題解決や改善提案を行います。分析では「データを用いてビジネス上重要な知見を得る」といったことを支援したり、レポーティングでは、「KPI（Key Performance Indicator）を意思決定者に見える化すること」などを行います。
データサイエンティストは、統計解析の知見をいかし「仮説と実際のデータが矛盾していないかの検証」「様々な分析手法を活用しデータに当たりその結果を解釈していく」といった業務に携わります。

機械学習のビジネス導入支援

主に、SIer・ITコンサルやデータ分析の受託企業のデータサイエンティストが行う業務です。データ分析やビッグデータ活用などの開発やデータ基盤の整備をパッケージ化し、クライアント企業での導入支援までを提供する際の要件定義やデータ設計、モデルの検討などを担当します。
PoCから運用まで機械学習や統計アルゴリズムによる最適化を活用し、ビジネス上の問題・課題の解決策立案、その導入の支援、コンサルティングなどを実施します。

データ基盤設計・構築

ビッグデータ分析や機械学習にはデータが必要です。分析目的や課題に応じた適切なデータソースを選定し、分析基盤を整えるといった業務もデータサイエンティストの仕事の一部です。
業務では、システムログ、アクセスログなど社内に存在するデータから、SNS・ブログなど外部の情報ソースまで、分析目的に応じたデータを適切な形式で収集し、HadoopやMySQL、NoSQLなどのデータベース環境を構築・運用します。また、Amazon Redshift、BigQueryなどのデータウェアハウス（DWH）、データレイクといった基盤にデータを蓄積するシーンも増えてきました。
また、蓄積したデータについて、BI（Business Intelligence）ツールや、Hiveなどのようなデータ操作環境を構築・運用する場合もあります。

ビジネス力

データサイエンティストには、企業や組織がかかえる課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し解決する力が求められます。そのため、統計解析や数学、コンピュータサイエンスの知識だけではなくビジネスへの深い理解と問題解決のスキルが求められます。
具体的なビジネス力の要素として、ビジネスモデルの設計、ソリューションの提案・実装、課題の提出、データに基づく現状分析、ビジネス構造の理解などがあげられます。

データサイエンス力

ビッグデータ分析を実務で行う統計解析のプロフェッショナルとして、データサイエンスに関する知見やスキルが必須となります。そのため、データサイエンティストには、情報処理、人工知能、統計学など情報科学系の知識を理解し、ビジネス上の課題に適用するデータサイエンスの実践が求められます。
統計的手法の理解・利用のほか、機械学習・ディープラーニングに関する知識、新規手法の考案、先進的な手法の調査・利用・実装などが必要です。

データエンジニアリング力

データ分析や機械学習の実務を行ううえで、プログラミングやシステム設計のスキルが必要となります。データサイエンスをビジネス上で意味のある形に使えるようにするためには、モデルやアルゴリズムのほか、システム・データ処理などの実装、運用をできるようにするエンジニアリング力が求められます。
システムを実装し運用するためには、コーディングやデータベース操作のほか、より上流にあたるフレームワークの設計、分散処理の実装、計算パフォーマンスの管理、製品レベルの実装などが必要となります。

未経験可の求人に応募する

データサイエンティストの実務未経験の場合でも参画できる案件に応募し、面談にて条件が確定すれば未経験から案件に参画することができます。エンジニアやITコンサルタント、データ分析職でのご経験が1年以上の場合はぜひご相談ください。

機械学習の講座を受講してスキルアップする

実務経験が少ない場合は、弊社の提供する機械学習・ディープラーニングの講座を受講してから案件に参画することも可能です。
詳細については、お問い合わせください。

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