R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。
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該当件数:151

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案件内容 クライアント:AI系ベンチャー企業。 ・クラインアント内の要件を実現していくため、 AI/ML/DLなどの技術を使いながら、PoCを回して頂きます。 ・モックやプロトタイプの開発から実運営での検証など、PDCAを回し、 投資判断でGoが出たものは、システム開発を行う流れで進めて頂きます。 ・アーキテクチャ設計や技術選定などのご経験がある方は、併せて依頼されることがあります
必須スキル

・Python又はRでのデータ分析経験

案件内容 既存顧客をプロファイリングし、クラスタごとに施策(シナリオ設計)を打っていく。 アクティブユーザーを増やしていく為の、AI導入における支援業務。
必須スキル

・オンライン、オフラインのデータを活用したカスタマーセグメントや
 マーケティングオートメーション構築経験
・python又はRを使用したデータ分析経験

案件内容 転職支援サービスの分析基盤構築、データ分析、データドリブン施策提案などの業務をお願いします。 ・クラウドDB基盤構築業務 ・Webログデータ、事業データのデータ分析業務 ・データ・ドリブン施策の提案、実装業務 ・BIツール導入支援、BI開発実装業務 ・クライアントコミュニケーション などが主な業務内容となります。
必須スキル

■データアナリスト、データサイエンティストとしての実務経験2年以上
 またはデータエンジニアとしての実務経験3年以上

自力で実践/解決ができる
 ・プロジェクトマネジメント
 ・データドリブン施策提案
 ・BIツール(Tableau、Domo)を用いた分析
 ・Webアクセス解析(AdobeAnalytics、GoogleAnalytic)

案件内容 ■プロジェクト概要: 解析モデルを構築して、医療情報等からマイニングを行う。 ■タスク概要: 分析官の指示に従って、RやPythonを使用したデータ解析。 SQLを使用して、データの整形・クレンジング。 プロトタイプの既存コードをプロダクトレベルへの改修。
必須スキル

R 及び Python を使用した業務経験、SQLの知識

案件内容 主に以下のクライアント課題に対する施策効果測定や施策効果予測 -課題- ・案件リリース後の効果検証が出来ておらず、次の企画検討時に成功や失敗要因が活かされてない ・企画立案時に裏付けとなるFact調査や想定効果試算が粗い事が多く、リリース後にインパクトが出ないケースがある -主な実施内容- ・案件リリース後の効果分析 ・企画検討時のFact調査や想定効果の試算    
必須スキル

・SQLの自在に扱うスキル (SQL課題をクリアする水準)
・プレゼンスキル (分析結果をわかりやすくまとめ説明する力)
・統計学に関する全般的な知識 (統計検定 2級レベルの理解)
・RもしくはPythonを使ったデータ分析スキル (データ分析課題をクリアする水準)
・機械学習の基本知識 (CouseraのMachine Learingコースはクリアする水準)

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