【データ系業務未経験歓迎・研修期間あり】データサイエンティスト

「データアナリストを目指して、未経験から分析スキルを学ぶことができる」

入社後はまず、社内研修でSQL、Python、統計等をじっくりと学ぶことができます。
研修終了後は弊社のクライアントである大手通信等にて初級データアナリスト、初級機械学習エンジニアとして様々なPJTに従事していただきます。

【研修内容】
Linux基礎, SQL, Python, 自然言語解析, , Tableau, 統計検定, 機械学習, 深層学習、他

【仕事内容】

PJTではSQLを使ったDBからのデータ抽出、集計等の基礎的な業務や、基礎的なPythonのコーディングから開始して、ゆくゆくは統計分析を行っていただきます。

　・データサイエンティスト領域
　　1. データマイニング：いわゆるデータ分析
　　　-データ抽出・集計、プレゼンテーション、統計分析/機械学習
　　2. データベース・マーケティング：データをもとにした、広告、プロモーション
　　　-マーケティング戦略の立案、個別施策の企画・シミュレーション
　　3. データ可視化：データによるディシジョン・メイキング
　　　-データ整理、基盤構築、BI導入/ダッシュボード制作
　・機械学習エンジニア領域
　　4. 業務改善：AIによる業務の自動化、RPA導入
　　　-業務の分析、自動化（自然言語解析、画像認識）
　　5. コーディング業務：Python等を用いて、AIの組み込み、システム化
　　　-各種モデルのデータ入力・更新～検討、作成、チューニング
　　6. AIによる課題解決：人の感覚、経験、勘からの脱却を目指す
　　　-蓄積されたデータからの新たな知見の発見


【研修後 プロジェクト例】
1. 自社サービス
　・機械学習、AIを用いた各種サービス
　※面接時にご説明いたします。

2. データサイエンティスト領域
　①データマイニング：データ抽出・抽出・分析
　②データベース・マーケティング：戦略立案、企画・運営
　③データ可視化：基盤構築、KPI設定、BI化

3. 機械学習エンジニア領域
　①業務改善：業務分析、自動化
　②コーディング業務：各種モデルの検討、開発、チューニング


♦分析をする目的
　大手通信キャリアの加入促進、解約防止
　各コンシューマー向けサービス、ポイント施策の利用促進
　マーケティング、プロモーションの適正化
　業務の効率化


♦使用するツール：モデリング・ツール、BIツール、MAツール等
　（SPSS Modeler, SAS, Tableau, Watson CA他）

・クライアントは大手通信、ネット系広告代理店、金融、アパレル、製薬等ばかりで、ビッグデータを扱うことができます。
・ご自身の分析がサービスやプロモーションに生かされることが実感できます。
・ご自身の成長により、大きな規模、スキルの求められる業務に就くことができます。
・今後は自社サービス、R&Dにも力を入れていきます。