・課題のヒアリング:顧客からデータ分析の目的を伺います。顧客のビジネスや事業の目的を理解することが、後々の分析・提案に活きていきます。 ・データの集計・加工~分析:ビッグデータから必要なデータを吸い上げる抽出。抽出したデータから不要なデータなどを取り除く加工。加工したデータを様々な切り口(ユーザーデータなら年齢・性別など)で分析する集計といった工程です。また、この切り口やアルゴリズムの選定(モデリング)も手掛けます。 ・企画提案:分析結果をまとめ、企業に活用方法を提案。この提案が、顧客の商品開発や企画に活かされていきます。 ※入社後はデータハンドリング・分析がメイン業務となります。ゆくゆくは企画設計・提案・コンサルティング、メンバーのマネジメント等もお任せしたいと考えています。
【ポジションの魅力】 顧客が有する「ビッグデータの集計・加工・分析」~「結果を踏まえたデータ活用の提案」までを担うデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。切り分けられたイチ工程ではなく、全ての工程を一気通貫で担う体制のため、市場価値の高いデータサイエンティストに成長できる点が魅力です。 大手通信会社グループや医薬品メーカーが中心。自身の分析や提案が、社会のインフラである通信・医療などを支えるやりがいも、同社で働く魅力と言えます
【PJ事例】 ・大手通信会社グループのデータ分析:性別・年代ごとにクリックのしやすさを予測。 ・医薬品の市販後調査:医薬品の市販後データから、有効性・安全性の確認や新たな作用・副作用の調査。
※使用言語:SQL・Pythonなど
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簡単1分登録(無料)① python/SQL 経験1年以上(データの加工や整備、分析経験あり) ② TableauなどのBIツールを用いた構築経験・可視化・分析の実務経験あり ※ ①は必須、andであればより良いと考えております。
【各クライアント様に向けた一環したデータ分析サービスの提供】 ・データ抽出 ・データ加工 ・分析用データ作成(データマート構築) ・基礎集計 ・統計確率モデル構築 ・レポーティング(可視化) ・データクレンジング ・データベース構築 ・BIツール開発 全体を通した要件定義・分析設計・コンサルテーションも含めて提供しております。
エンジニア
プロジェクトマネジメント