データサイエンス(強化学習)の依頼・外注

お取引後の流れ

1. 無料相談
2. 要件定義
3. ローデータ確認
4. 成果物納品
5. 問い合わせ対応

成果物（例）

• モデルソースコード
• ダッシュボード
• 報告書

キーワード

• 回帰問題
• 分類問題
• レコメンド
• 画像認識
• 音響解析
• 効果検証

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。

・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。

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！