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データサイエンス
データサイエンティスト
【事業内容】
ビジネスにおいて、データ・AI活用が重要視されてきている一方で、社会全体でみると未だデータ・AIを上手く活用できていないのが実情です。
「データサイエンス/データアナリティクス事業」において、私達は「データ・AIを駆使することで、企業の課題解決に向けたソリューションの提案や意思決定の支援を行うこと」を役割とし、クライアントに寄り添ったサービスを提供しています。
【業務内容】
クライアントの要件やご希望に合わせ、機械学習や深層学習の技術を用いたアルゴリズム構築、データ分析、前処理、特徴量エンジニアリングなどの業務や、AIを用いたデータ分析によるエンジニアリング提供を行っていただきます。
【仕事内容】
・データ要件の整理、利用可能なデータ、分析環境の確認
・データ前処理
・データ分析プロジェクトの目的や各種制約条件、運用を踏まえた分析アプローチの設計
・統計解析・因果推論などの統計モデリング
・データ活用状況や新たなビジネス要求を踏まえた分析モデルの改善
・各種パフォーマンス評価・検証
・分析レポート作成、分析結果の報告
など
【案件例】
大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトを通してクライアントへ貢献しています。
数字やデータ、AI・機械学習を通じて、社会・ビジネスにインパクトを与えるものに特化したプロジェクト多数。
■製薬：創薬や予防に影響のあるデータの分析・探索
■金融：データ分析による債務回収業務の効率化支援
【独自の基礎研修~ESTYLE U Junior~】
特にIT業界では日々新しい技術が生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。
常に最新の技術を踏まえたサービスをクライアントへ提供する為に、独自の基礎研修では、この基本姿勢を磨くため、敢えて「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。
勿論、質問・相談はオープン&カジュアルにできる環境が整っているので、「調べても分からない」時などはすぐに先輩のサポートを受けることができます!
▼カリキュラム例
データ解析に必要となる統計学・数学（線形代数・微積分）や、データ加工・分析に必要なプログラミング（Python・SQL）など、データサイエンスに必要なスキルを身につけることができます。
【サポート制度】
基礎研修では、先輩社員がメンター担当となってしっかりサポートします。安心の環境の中で、データサイエンティストとしての道に挑戦できます。
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データサイエンス
データエンジニア
【業務内容】
データ活用を前提に、クライアントと密に連携をとりながら、データを収集・整理・管理したりするデータ活用基盤の設計・構築・運用・定着化させていきます。
■具体的には
・パブリッククラウド基盤（AWS/Google Cloud）へのシステム構築
・DWHシステム設計・開発
・DWHシステムの移行
・データパイプラインの設計・開発・運用
・データ分析基盤システム運用
・BIツールやダッシュボードの開発、運用
・技術動向の調査／検証
など
【活用する技術等】
・Snowflake
・Databricks
・ThoughtSpot
・Tableau
・AWS
・Azure
・Docker
・Google Cloud
・Tealium
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データサイエンス
リードデータエンジニア
【業務内容】
データ活用を前提に、クライアントと密に連携をとりながら、データを収集・整理・管理したりするデータ活用基盤の設計・構築・運用・定着化させていきます。
■具体的には
・パブリッククラウド基盤（AWS/Google Cloud）へのシステム構築
・DWHシステム設計・開発
・DWHシステムの移行
・データパイプラインの設計・開発・運用
・データ分析基盤システム運用
・BIツールやダッシュボードの開発、運用
・技術動向の調査／検証
など
【活用する技術等】
・Snowflake
・Databricks
・ThoughtSpot
・Tableau
・AWS
・Azure
・Docker
・Google Cloud
・Tealium