データサイエンス(クラスターコンピューティング)の依頼・外注

業務内容:

コミュニケーションを大切に、データ活用に課題を抱える企業や組織に対して、戦略的なデータ分析と可視化、そして問題解決提案を提供します。

具体的な業務内容:

1. データクリーニング: データを頂き、分析に適した形に整理します。
2. 探索的データ分析(EDA): Pythonを用いて、データの特徴や傾向を把握し、洞察を導き出します。
3. 高度な統計分析: 機械学習モデルの構築や統計的検定を行い、データに基づく予測や意思決定をサポートします。
4. データ可視化: Power BIやTableauを使用し、複雑なデータを直感的に理解できるダッシュボードを作成します。
5. ビジネス課題解決提案: 分析結果を基に、具体的な改善策や戦略を提案します。
6. レポート作成とプレゼンテーション: 分析結果を分かりやすくまとめ、経営陣や関係者に効果的に伝えます。

私の強み:

• 金融・都市計画・業務改善分野での実務経験を活かした、ビジネス視点でのデータ解釈
• 最大8プロジェクトの並行管理経験による効率的な業務遂行
• データサイエンティスト資格保有による最新の分析手法の適用
• 英語でのコミュニケーション能力を活かした、グローバルな視点での分析

納品物例:

• データ分析レポート（PDF）
• インタラクティブなダッシュボード（Power BIファイル）
• 予測モデル（Pythonスクリプト）
• 戦略提案書（PowerPointプレゼンテーション）

丁寧かつ迅速な対応で、お客様のデータ活用を強力にサポートいたします。

すでにあるデータに何となく適当な分析手法を適用して出てきた最もらしい分析結果に適当な解釈をしても、いくらAIが発達しようとも高度なデータ分析を行うことができません。
効果的なデータ分析を行うためには、何が知りたいのか目的をはっきりさせ、そのためには
どのようなデータが必要なのか、そして現実的に得られたデータをどのように加工すれば
高度なデータ分析が可能になるかをまずはコンサルティングします。そのうえで各種データマイニング手法、多変量解析手法を適用し、高度な分析結果を提供いたします。

・こんな方にお勧め
1）データ前処理工程の実装が必要な方
2）データ前処理工程の設計以降が必要な方
3）AI/機械学習/データ解析を導入したいが、どのような企画を立てれば効果的に進められるか検討が必要な方。

・納品物
　1）pythonソースコード、インターフェース設計書
　2）基本設計書プラス1）の納品物
　3）企画書、実験計画書、ユーザ要求定義書、技術要件定義書プラス2）の納品物

・進め方
　共通手順
　1）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
　2）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
　3）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、業務知識ドキュメントご提供ください

・アピールポイント
　小職につきましては、データ解析経験は長いのでその面での基本的な手順についての情報共有はそれ程お時間はかからないと存じます。
　経験ドメインは生物学、医学、ヘルスケア、化学、エネルギー、自動運転、教育などです。DDDについての経験も長いので、これらの分野の業務知識の共有もそれほどお時間はかからないと存じます。
　そのため、実際の使用目的などにつきまして、ユビキタス言語を通してアジャイル開発にて詳細に情報共有させていただければ、ご希望に沿ったシステムをご提供できると存じます。

機械学習・AI・画像処理・点群処理のスキルに基づき、以下のコンサルティングや試作開発を行います。
調査や開発の規模に応じてご予算の相談をさせて下さい。料金表は目安になります。

① 学習用途：
・機械学習、AIの原理
・機械学習、AIの基本的なコーディング方法(Python, C++)

② 適用方法：
・お客様のご事情に合わせた機械学習、AIの適用方法について一緒に検討させて頂きます。
・ロードマップの作成(開発の進め方)のご提案いたします。

私のバックグラウンドは以下の通りです。

【概要】
大手電機会社のR&D、新規事業部門にて①機械学習や②画像/3次元・点群処理の技術開発をおこなってきました。製品としては、計測器、ロボット、電機設備保守、シミュレータ、XRへの技術適用を検討してきました。①、②の技術分野で多数、国際学会での発表経験があります。
①機械学習、②画像/3次元・点群処理などでお困りがありましたら、是非、ご相談下さい。

【実績】
①機械学習/AI：
　-AIが学習するデータを省コストで作成する、3次元モデルを使ったデータ拡張を開発
　-自律走行ロボット向けに、様々な視点で撮影した画像を使った異常検知を開発
　-Semantic/Panoptic Segmentation, 物体検出, 6DoF(物体の位置・姿勢)推定のAIの活用

②画像/3次元・点群処理：
　-3次元の周辺環境地図作成(Visual SLAM, Structure from Motion)と、地図を使った位置推定
　-ステレオカメラ(2つのカメラ)を使った距離測定、ステレオマッチング、ステレオカメラ校正
　-点群Viewerの開発
　-カメラとIMUの統合

データ分析を全て請け負います。

顧客データ、売り上げデータ、社内リソースをただエクセルファイルに入れて塩漬けにしていませんか？
私たちは東京大学のAI研究室のメンバーを多数抱えており、データサイエンスサークルの代表とも繋がっております。
優秀なデータサイエンティストが皆様のデータを分析し、コンサルティングします。
これにより売り上げ向上、社内DX、コスト削減に繋げることができます。

具体例:大手スーパー様の場合
売れた商品と時間のデータから特徴量をみつけ、特売のタイミングと%を試算。
これにより効率的なマーケティングが行え、コスト削減、売り上げアップに繋がった。

データは企業の主な資産です。より良いデータ、より良い決定を下すことができます。データサイエンスは、データを分析するためのツールを提供する分野です。これには、データの準備と探索、データの表現と変換、データの視覚化、プレゼンテーション、予測分析など、いくつかのサブディビジョンが含まれています。

➡︎だから、あなたの厄介なデータを貴重で意思決定可能なものにしてくれる人を探しているなら、私はあなたを助けるためにここにいます。

【プロジェクトのための私のスキルリスト】
・Python
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Folium
・Scikit-learn

【データの前処理】
・欠落データの処理
・データ補完
・分類のラベルエンコーディング
・カテゴリデータの処理
・特徴変換の手法
・特徴エンジニアリング

【データビジュアライゼーション】
・Matplotlib
・Plotly
・Seaborn
・Folium

【機械学習】
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・K 最近傍 (KNN)
・デシジョンツリー分類子
・ランダムフォレスト分類子
・サポートベクターマシン
・ベイズアルゴリズム

ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。

どうぞ宜しくお願いいたします！