SQLの求人・案件一覧

該当件数:164

エンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件情報をご紹介。業務委託、派遣を中心に非公開求人を多数保有しています。単価や稼働日数など条件面についてもお気軽にご相談ください。

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案件内容

蓄積された大規模メディアデータからAWSサービスやオープンソースなどのML/DLフレームワーク技術を活用し、
各種モデルの検討から分析・開発・評価を行っていただきます
必須スキル

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験
・機械学習/統計学に関する知識、経験
・PythonもしくはRの実装経験

尚可スキル

・統計解析、機械学習、ディープラーニング等の手法を用いて、ビジネスに貢献した経験
・機械学習のアルゴリズム・モデルに関する知見(課題に応じて適切な分析手法を選択できる)
・データ分析コンペティションの参加・入賞経験
・機械学習の論文を読み、アルゴリズムを実装できる能力
・BI及びDHWでの分析システム開発経験
・TensorFlow、Keras、Apache MXNet等のライブラリ使用経験

担当者 工藤

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コミュニケーションを取りながら、刺激ある現場で活躍しませんか。ご連絡お待ちしています。

案件内容 クライアント:小売業(衣料品) データレイク構築に伴うデータチェック、データ整理、可視化等の業務
必須スキル

・BigQueryの実務経験
・Pythonの実務経験
・データ前処理についての実務経験

担当者 日向

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おすすめ案件です。充足スピード早いと思いますので、気になった方はお問い合わせください。

案件内容
・事業側およびクライアントの要件/要望を理解し、それらに沿って仮説出しを行い分析方針を決め、SQLおよびPythonで分析、集計
・事業側、およびクライアントへの説明資料を作成
必須スキル

・PythonおよびSQLの基本的な理解と1年以上の実務経験、またはそれに該当する活動
・データ分析と結果報告の実務経験、またはそれに該当する活動
・各関係者に分かり易く説明出来るコミュニケーション能力
・各関係者の要望をデータ分析に落とし込む能力
・統計に関する基本的な理解

担当者 西岡

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おすすめ案件です。充足スピード早いと思いますので、気になった方はお問い合わせください。

案件内容
【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
【実施業務】
・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を自在に扱うスキル
・データベースに関する知識
・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)

尚可スキル

・TreasureData/Prestoの知識

担当者 長谷川

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あなたの経験を発揮していただきたいです。詳細についてはご連絡ください。

案件内容 顧客の契約状態、営業活動などのコンプライアンスに関する各種分析
必須スキル

・SQLを使ったデータ分析
・Excel/Tableauを使った分析結果の可視化
(単なる作業者ではなく、仮説を理解して分析/可視化ができる方)

担当者 工藤

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あなたの経験を発揮していただきたいです。詳細についてはご連絡ください。

案件内容
【案件概要】
案件内容(業務内容):
ドラッグストアの店頭にクーポン端末をおき、
会員向けに過去の購買や操作履歴をもとにレコメンドされたクーポンが表示されるサービスを展開している。
そのサービスを運用していくに当たり、様々な分析テーマが発生し解決する業務がある。
たとえば、
・クーポンのコンバージョン率を上げる
・会員の離反率を下げる
・POPのA/Bテストで統計的な有意差があるか
・翌週の来店者を予測する
必須スキル

Python
SQL

尚可スキル

マーケティング知見(BtoC)
R
SPSS

担当者 川添

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オススメ求人です。あなたの確かな経験でプロジェクトを促進していただきたいです。

案件内容
【概要】
外資保険会社においてデータ分析
業種関係なくデータ分析・データレイクのご経験がある方
英語力は不問だが、多少の読み書きが発生します
必須スキル

データレイク又はデータ分析の経験

担当者 工藤

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これまでの経験を活かし、ご活躍いただきたいです!ぜひ一度、お声がけください。

案件内容
・業務内容:
1. 予測モデル構築用データのクレンジング
2.  1のデータの可視化(単純集計等)
3.  1のデータを使用した予測モデルの構築
4.  1~3に関するドキュメント作成
必須スキル

・SQL
・Python

尚可スキル

・SPSS Modeler

担当者 日向

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業界知識のある方はご活躍いただけると思います。まずは一度、お話しませんか。

案件内容
■業務内容
製造メーカー系会社の該社製品データのクレンジング・可視化
必須スキル

・データ分析前処理(クレンジングなど)の経験
・データ分析前処理の知識(SQL系、Python、Rとわず)
・クラウド環境の経験・知識(AWSDCP、EMR)

尚可スキル

・設計から実装までできる
・コミュニケーション能力
・能動的に動けること

担当者 坂西

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弊社イチ押し案件です。気になった方は、ぜひお問い合わせください。

案件内容
案件概要
◆需要予測
業務用のPCや測定器等のレンタル需要予測
レンタル品目は数十万オーダ
選挙等の特需による需要変動
コスト算出ロジックの検討
売却予測モデルと需要予測モデルを組み合わせた収益シミュレーション
◆売却価格予測
売却実績データを利用し、集計/可視化/予測モデル作成を通して、後続案件に進むべき商品カテゴリーを選定する。
選定したカテゴリーについて、データを追加して予測モデルを構築し、精度評価を行う。
◆作業依頼内容
各種実績データの加工および可視化
クロス集計、ヒートマップ、ヒストグラム作成、時系列でのバイオリンプロット作成、外れ値の検出
予測モデル構築・評価
特徴量設計、データマート作成、時系列の予測モデル構築(自己回帰、XGBoostなど)、モデルの精度検証
必須スキル

・SQL (Redshift, PostgreSQL記述)
・Pythonを用いた時系列データ分析の経験
・pandas, scikit-learn, statsmodels, prophet 等の機械学習ライブラリの利用経験
・ソースコード管理ツール(Git)利用経験

尚可スキル

・Redmine, Planner等のタスク管理ツール利用経験
・R
・ベイズ回帰の利用経験
・AWSの利用経験
・Docker, kubernetes開発経験

検索結果164件中31-40件