言語：Python3.7
ライブラリ：Pandas/Numpy/Scipy
DB：Redshift or Aurora for PostgreSQL

■案件概要（プロジェクト特性）：
　・店舗向け在庫引き当て最適化プロジェクト。
　　（現行はルールベースなので機会損失が課題。今後は数理計画法に基づき最適化することを目論む）
　・お客様と一体となって、完全Agile開発の案件。
　・9末までに要件定義工程完了予定。10月から設計工程、3月末リリース予定。
　・お客様側にアナリストがいて、アナリストが作成する分析モデル（Gurobi Optimizerで作成、Pythonライブラリ提供有り）をPythonで呼び出し。
　　実践検証済みモデルはあるが、IN/OUTが変わらない形で開発と平行してモデル修正予定。
　・本番で動くようにリファクタリングしてもらえることを期待されている。

言語：Python3.7
ライブラリ：Pandas/Numpy/Scipy
DB：Redshift or Aurora for PostgreSQL（接続先として）

・SQL(DBはRedshift) ・BIツール(Tableau)　 ・ETLツール ・統計分析（顧客/POS購買分析がメイン）

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

・大規模データのETL処理または分析基盤の構築経験 ・AWSの使用経験 ・Script言語でのWebアプリケーション開発経験

・Rails ・Redshift ・Treasure Data ・その他、データウェアハウスの使用経験

・SQLの実務経験 ・Excelの実務経験 ・勤怠良好で成長意欲があること

・リレーショナルデータベース(PostgresもしくはOracle)の利用経験 ・Accessの実務経験 ・R, Python,Javaなどを利用したデータ分析プログラム経験 ・Amazon Web Serviceの構築経験(RDS構築、Redshift構築含む) ・Excel、Tableauなどを利用したデータ分析経験

1.Pythonを用いたDBアクセスを行うプログラムの作成・運用の経験 2.Pythonで書いたプログラムのレビューワーの経験 3.Pythonで書いたプログラムのデプロイの実施した経験 4.Gitの開発フローの実施した経験(ex:git-flow/github-flow)

・Redshiftの運用経験がある ・Copy UnloadといったRedshift特有のコマンド作成・実行 ・AWSの基本的な運用経験がある ・IAM RoleやProfile ・Luigiの使用経験がある ・Java(Spring framework)を用いた開発経験がある・EMR/Hadoopの使用経験がある ・Rの使用経験がある

・SQL,Rの使用経験

・SQLによるデータ集計経験

・データ集計によるレポーティング ・分析結果を踏まえた施策提案 ・データマート等、DWHの設計 ・機械学習の実装経験