matplotlibの案件一覧

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該当件数:11

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案件内容

電力需給管理会社様にて、内製での機械学習モデル開発のサポート要員を募集しています。
Pythonを使った太陽光発電量の予測モデルの開発です。

また、機械学習以外にも簡単なデータ処理の雑務を担当して頂く予定です。
月によっては雑務がメインの時もありますので、予めご了承ください。

必須スキル
・Python(pandas、matplotlib、scikit-learn)
・機械学習の基礎知識
・Excelの基礎知識
・こまめな報連相が出来る方。
・受け身でなく自分から積極的にコミュニケーションを取れる方。
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
案件内容

【業務内容】
EdTech企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)として、データによる
新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担っていただきます。

以下、チームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。
▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上
学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析
統計的因果推論による施策効果検証
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼受講者集客
非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析
▼法人顧客リピート契約促進
管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼法人顧客集客
法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証
▼マーケティングリサーチ
ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析
▼送客
他の(同クライアント)学習サービスへの利用促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理

【開発環境】
インフラ:GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL):CloudComposer (Airflow)
DWH:BigQuery
その他インフラ管理:Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール:Google Data Portal / Tableau
分析環境:Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
監視:Cloud Logging / Stackdriver Logging
その他:Git / GitHub / Slack / Notion

必須スキル
[データサイエンス]
統計検定2級レベルの知識
機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
デジタルプロダクトのデータ分析経験
アンケート調査設計と調査結果分析への興味関心
[ビジネス]
論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保できる)
ビジネスサイドと円滑なコミュニケーションを図りながら分析を進めることができる
[エンジニアリング]
SQLを利用してデータを加工・集計した経験
  ・100~200行のコードを読み書きできる
  ・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できる
Python・Rなどによる集計やモデル構築・可視化の経験
  ・numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
  ・scikit-learn,statsmodels などの機械学習ライブラリの利用経験
  ・matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
案件内容

【業種】

大手自動車メーカー
【案件概要】

・車両企画担当部署における電気自動車の車両全体性能に関する分析依頼

・電気自動車の各種センサー・ソフトウェアから収集された走行データを用いて、各機種ごとのドライバーの運転行動を分析し、現状を把握する。
【職種】

データサイエンティスト/アナリスト
【対応内容】

・分析設計

・SQLを用いたDBからのデータの抽出・加工

・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

   

【開発環境】

・PC:Windows (クライアント支給)

・データベース:Amazon Redshift

・クラウドストレージ:Amazon S3

・使用言語:SQL、Python

・クエリ実行環境:SQL workbench

・Python実行環境:JupyterNotebook

・コミュニケーションツール:Slack(グラフ社内)、Teams(クライアント)

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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