【作業内容】
通販／流通各社向けのデータ分析
集計と資料化、顧客に分かりやすく伝える為のレポート作成 　
（例） 　　
・会員データから優良顧客の抽出やデシル分析、RFM分析 　　
・ID-POSデータを絡めた顧客構造や購買行動の分析 　　
・ECと店舗を絡めた買い回り顧客動線分析、来店統計分析 　　
・上記分析から施策・店舗・モールへ改善プランを提示
【連携部署】
企業内データサイエンスグループで自社製品と絡めたデジタルマーケティングを主管する部署

・IBM SPSS Modeler
　～DBと連携した処理などはあまりない

・QlikView構築時の
　　要件定義｜FIT&GAPなど
　　各種設計｜構成設計・機能設計など
　　テスト計画、移行設計、運用設計

・コンサル/専門会社でのビッグデータ解析業務
・DWH/情報系システム構築の要件定義、基本設計
・ビジネスサイドとの折衝経験

AIソリューションの要件定義

・Python/SQLを使った分析経験or開発経験が半年以上 （いずれかの言語で一人で分析/集計の実装が可能である） ・統計の基礎知識があること（統計検定2級レベル以上） ・SQLの使用経験1年以上（Oracle等からデータ取得）

・データ分析/機会学習の実装経験 ・クラウドの開発経験 ・AWS, GCPの使用経験 (EC2, Lambda, S3, AppEngineなど)

・Python、Ruby、 Scalaでの開発経験

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

【機械学習】 ・Tableau　BIの概念を理解していること ・機械学習について概念を理解していること 【アナリスト】 ・Redshiftに対してクエリを発行して集計することができること ・受領データからTableauに読み込むためのデータ加工ができること ・テーブル定義、ER図が書けること ・スケジューラ―を用いたジョブ設計ができることが望ましい ・Shellの実装をできることが望ましい

開発経験5年以上 Ruby（Ruby on Rails）を用いた開発経験 AngularJSやBackborn.js、Vue.js等の JavaScriptフレームワークを用いた開発経験がある方 5人以上のチームリーダー経験

WEBシステムのインフラ構築および保守・運用経験 要件定義をもとに仕様を理解し、設計、開発、テストができる方

・R/SQL ・統計知見

・DB運用（種類は問わず） ・SPSS

・SQL,Rの使用経験

・WEBディレクション経験 ・GAを使用したデータ解析経験

①GoogleAnalytics ②SQLクエリ(SQLServer)ガリガリ書ける方 ※①か②どちらかは必須です。 ・toC向け案件の経験 ・コミュニケーション力