自己紹介
現役DS 統計学に基づくデータ分析・資料作成・機械学習モデル構築
【お急ぎ案件歓迎!】【現役DS】院卒・大手金融3年|統計学に基づくデータ分析・資料作成・機械学習モデル構築
プロフィールをご覧いただきありがとうございます。
大手金融機関にて、3年間現役のデータサイエンティストとして勤務しております。
大学院を修了後、一貫してデータサイエンスの最前線でキャリアを積んでまいりました。実務ではDatabricksやPySparkを用いた数千万件規模の大規模データ処理や予測モデル構築に従事していますが、LancersではExcelやPandasを用いた小規模データの分析や資料作成にも幅広く対応しております。
お客様の開発環境やご要望に合わせ、VS Code や Jupyter Notebook を用いた納品も可能です。技術的な正確さはもちろん、ビジネスの現場で即戦力となる柔軟なアウトプットを提供いたします。
【学歴・資格】
学歴: 大学院修了(修士)
保有資格:
・統計検定 準1級
・E資格(ディープラーニング)
・G検定
【可能な業務・スキル】
・柔軟な分析・レポーティング:
小規模なデータ(Excel/CSV)の集計から、大規模データの統計解析まで対応。
意思決定に役立つ、可視化を含めた報告資料の作成。
・機械学習モデリング:
Pythonを用いた予測・分類モデルの構築(キャンペーン利用予測、顧客行動予測など)。
・大規模データ処理:
PySpark / Databricksを用いた効率的なデータ加工・分析。
【主な実務実績(3年間の経験より)】
キャンペーン利用予測モデルの構築。
顧客属性に基づいた住所変更フラグの予測モデリング。
ベイズ更新を用いたスコアリングモデルの最適化。
社内向けデータサイエンティスト研修資料の作成。
【開発環境・使用ツール】
開発環境: VS Code, Jupyter Notebook, Databricks, Google Colab
言語: Python, PySpark, SQL, Pandas, Scikit-learn
資料作成: PowerPoint, Excel, Word, Notion
【稼働時間】
土日: 5〜6時間程度
平日: 隙間時間での迅速なメッセージ対応が可能です。
プロフェッショナルとして、データの大小や環境を問わず、お客様のビジネス課題解決に向けて誠実に取り組ませていただきます。まずはお気軽にご相談ください。
料金表
実績・評価
よくある質問 by ランサーズチェック
- 作業をするパソコンはウイルス対策が行われていますか?
- はい
- 作業をするパソコンは共有ではないか、パスワードが設定されていますか?
- はい
- メールの確認頻度は?
- 毎日
- 一日に作業ができる時間(1週間平均)はどれくらいありますか?
- 4~6時間
- 著作権などの知的財産権について理解し、提案や仕事内容に権利侵犯がないか注意していますか?
- はい
- 個人情報保護について理解していますか?
- はい
- 業務委託契約や秘密保持契約などの契約を結ぶことができますか?
- はい
- プロジェクト開始後など、必要であれば情報を交換し、電話などでも連絡できますか?
- できる
- 見積書や請求書などが必要であれば、作成できますか?
- はい
- ランサーズの利用規約や各種ルールを理解していますか?
- はい