Pandas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。
専門コンサルタントがヒアリングを通じて最適な案件をご提案いたします。
単価や稼働日数などの条件面についてもお気軽にご相談ください。

該当件数:25

Pandasの案件を探す

案件内容

データ分析では、データ・プレパレーション領域と性能テストを主に行っていただく予定です。
並行して行っている案件で、パブリッククラウドのPaaSを使用した設計・開発を行っており、
こちらは、GCP案件とAzure案件になります。
データ分析案件で1.0で働いていただくか、データ分析案件0.5、GCP案件 or Azure案件で0.5という形で働いていただくか、
相談し案件に参画いただきます。(GCP案件 と Azure案件だけで1.0にはなりません。)

必須スキル

Python

案件内容
■業務内容:
データサイエンティストが様々な領域に対して作成した、
プライシングモデル等の技術を実際のサービスへ活⽤していくための
データサービス基盤の開発および運⽤を⾏っていただきます。
必須スキル

・Java もしくはPython でのWeb サービスのサーバサイド開発運⽤経験
・AWS やGCP などのクラウド利⽤経験
・API 設計、開発経験
・Python ( numpy, pandas, scikitlearn ) を使ったデータ分析、システム構築経験
・機械学習/統計学についての基礎的な知識

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

検索結果25件中21-25件