Pandasの案件一覧

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該当件数:53

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案件内容

【概要】
・クライアント社内部署にて、社内のデータ活用を推進すべく、ビジネスプロセスのデジタル化、分析用データ基盤の提供、部門と並走したデータ活用支援を行っている
・課題の1つとして、ユーザー自身の手で分析要件に合わせたデータの加工や可視化、分析の実施を行えるようにするためのユーザー教育が挙げられる。

【業務内容】
・データカタログ(TBD)、Snowflake、Tableauの利用に関わる教育コンテンツの作成と研修の企画と実施
・データカタログに格納するメタデータの拡充

必須スキル
・Tableauによるデータ加工と分析、ダッシュボード構築の経験
・SQLを用いたデータ抽出、加工の経験
・データマネジメントに関する基本的な知識 (データ活用におけるデータカタログの意義、ユースケースに対する理解)
・基本的な統計知識
案件内容

pandas ライブラリを利用した ETL 処理
をしていただきます。

担当フェイズ
設計~開発~テスト

必須スキル
pandas ライブラリを利用した ETL 処理に慣れている方
— データソース:csv, parquet, Redshift/RDS table, boto3 API
— 加工処理:カラムの追加・削除、行列抽出、値の置換、四則演算、日付演算等
— アウトプットの書き込み:S3(csv, parquet, json), Redshift, RDS
静的解析ツールのチェック結果に基づいてコードの修正が可能な方(flake8, mypy)
ユニットテストを実装できる方(pytest)
案件内容

【概要】
通信会社サービスのデータ分析データマート開発・改修業務。
・BtoBのデータトリブンを進めていくためにDWHにデータを集める作業
・通信会社独自ツールよりデータを加工し、移行
・テーブル内データの整備がメイン。

必須スキル
・Python分析経験(pandas)
・データ加工、抽出経験
・DWH構築経験
・基盤構築経験
案件内容

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。

ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。
・異常検知(異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知)における
 エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

必須スキル
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験
・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有している方
(要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験)
・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験
・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験
 - scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
 - データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる
 - 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験
・ビジネスレベルの英語力(読み書きメイン)
案件内容

某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を
元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで
データサイエンティストのポジションでご参画いただきます。
■作業内容:
 ・異常検知(異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知)における
エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析
 ・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
 ・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施
 ・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用

必須スキル
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験 

 

・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有している方

 

・要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験 

 

・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験
・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験
– scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
・データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる
・ 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験
・ビジネスレベルの英語力(読み書きメイン)
案件内容

冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を弊社AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。具体的には、以下のような業務となります。

・異常検知(異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知)における顧客の課題および要件を理解し、達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施
・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施
・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用

必須スキル
・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験(要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験)
・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験
・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験
 - scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
 - データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる
 - 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験
案件内容

IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。
既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。
ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。
既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、
まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。

開発環境:
言語:Python 3.9/higher
基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib

必須スキル
・Numpy/SciPy/Pandas/Matplotlibの業務使用経験 3年以上
・scikit-learn/TensorFlow/Kerasなどのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上
・AWS 関連 (特にRDSとS3) と連携する Python の開発経験 (現場ではboto3を使用) 1年以上
案件内容

■業務概要
・社内開発するシステムの要件定義/基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験
・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験
・保守運用(メンテナンス、障害調査など)

■担当工程:要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守
■開発手法:ハイブリッド
■企業情報
弊社は、IoTやAIなどを活用し「カーシェア」と「エネルギーマネジメント」を組み合わせた、全く新しいサービスを開発・提供するスタートアップです。

■開発チーム構成
開発組織全体で13名
プロダクトオーナー:1名
PM統括:1名
エネルギーマネジメントシステム:PM1名、SE1名、PG3名、インフラ1名
カーシェアシステム:PM1名(+パートナー企業)
SGW、車載器:PM1名、IoTデバイス開発PM1名(+パートナー企業)
運用監視補助1名
インフラ:1名

■チームの役割
eモビリティをマネジメントするプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ要件定義から運用まで一連の流れをスムーズに遂行していただきます。

 ❐ AIシステム:
 カーシェアリング利用とバッテリーの効率利用の両立を可能にします。
 ビッグデータを活用した充放電制御のための各種パラメータの予測にはAIによる最適化を行う予定。

 ❐ カーシェアリングシステム:
 顧客向けサービスの提供(カーシェアアプリ含む)、車両の管理が可能。

 ❐ エネルギーマネジメントシステム:
 AIを活用した、充電器の管理、再生可能エネルギーのコントロール、効率利用が可能。

■募集背景
既存システム開発の機能拡張や改修のための増員

■開発環境
言語:Python 3.9/higher
基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib

必須スキル
・Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib の業務使用経験 3年以上
・scikit-learn / TensorFlow / Keras などのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上
・AWS 関連 (特に RDS と S3) と連携する Python の開発経験 (当社では boto3 を使用) 1年以上
案件内容

・社内開発するシステムの要件定義/基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験
・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験
・保守運用(メンテナンス、障害調査など)

必須スキル
・Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib の業務使用経験 3年以上
・scikit-learn / TensorFlow / Keras などのディープラーニング
・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上
・AWS 関連 (特に RDS と S3) と連携する Python の開発経験 (当社では boto3 を使用) 1年以上
案件内容

【概要】
自動車データからドライバーの運転行動を分析、現状の使われ方を把握して可視化を行う。

【業務内容】
・分析設計
・SQLを用いたDBからのデータの抽出・加工・集計・クエリの最適化
・Pythonを用いた集計・分析・可視化作業
・Powerpointでの分析レポート作成作業
・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの説明
・Teams上でのクライアントとのコミュニケーション
・社内ミーティングへの参加

必須スキル
・Python(pandas, numpy, matplotlib, その他のライブラリ)を用いたデータの
集計・分析・可視化経験(pandas, numpy)
・SQLを用いたデータの抽出・集計・加工経験

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