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プログラムを使って作業の効率化、簡単化。AIでのイラスト生成
プログラマー歴23年、AI画像生成歴2年です。 ACCESSや楽々明細などDBを使った効率化およびEXCEL VBAや関数を使った作業の単純化ができます。またUnityで単純なゲームを作成できます。Stable Diffusionを使ったAIイラスト作成が可能です。 【経歴・実績】 ・大学在学中に光学設計事務所での光学設計ソフトの開発。フォートランやCを使用。 ・とある会社に入社して、光学測定装置をC言語で制御して、各種測定を行う。 ・会社内で事務職に移動してからはACCESS・楽楽生産を使い見積書作成・管理用のDBを作成。 ・複雑な計算をしているEXCELシートをVBAや式を使って簡単にさせる。 ・契約書の管理、印紙の管理。 ・C#を使ってCSVファイルをACCESSに送り込むプログラムを作成。 ・EXCEL VBAの社内講師。 ・現在趣味で画像生成AIを使って主にアニメ系のイラストを作成。昨年は約40000枚作製した。 ・ゲームエンジンのUnityで簡単なゲームを製作した。 【可能な業務スキル】 ・EXCEL VBAと関数式 ・ACCESS等データベース開発(SQLは使用できる) ・C#・Pythonを使ったプログラムの作成 ・Unityによる単純なゲーム 【資格】 ・第2種情報処理技術者 ・CGクリエイター検定Webデザイン部門3級 ・CGクリエイター検定ディジタル映像部門3級 ・CGエンジニア検定CG部門3級 【稼働時間】 平日は2時間、休日は5時間で在宅ワークをお受けしております。 【得意なこと】 ・パソコンの自作 ・プログラミング ・AIでのイラスト作成 ・3Dモデリング 【SNS】 ・Twitter:@NariNari_san01 ご興味を持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声をおかけください。 どうぞよろしくお願いいたします。
光学機器メーカーで画像処理アルゴリズムの開発・実装に従事しています。
光学機器メーカーで、画像処理アルゴリズムの検討および実装を担当しています(業務歴: 7年)。用いるツールとしては、PythonやC#がメインです。対象となる画像や適用する処理方法は、様々な要望に応じて柔軟に対応可能です。 【職務経歴】 ---X線位相コントラスト撮像装置の開発(2020~2023)-- X線位相コントラスト技術に関する新規装置の理論検討・制御ソフト開発・データ解析など、理論~装置開発~評価のシステム設計一連を主導しました。理論検討においては、装置性能の向上等を目的とし、波動光学に基づく計算やシミュレーションによって、原理面から検討を行いました。そして、その仕様に基づいて、制御ソフト・画像処理ソフトの開発を行っています。さらに、完成した装置について実験的評価を行い、その結果を理論検討へフィードバックしながら、装置の課題の抽出・改良方法の検討主導しました。これらの経験から、装置の原理理解を基礎としながら、自らの手で装置を作り上げていく過程を主導する経験を得ました。 ---半導体製造装置向け光学系の設計(2023~)--- 半導体製造装置に搭載される対物レンズの設計~量産立ち上げに携わっています。海外顧客からインプットされる仕様に基づいて、無収差相当の超高精度なレンズの設計・公差解析を行い、性能と製造性を両立した光学系を提案します。顧客とのディスカッションや設計承認を経て、レンズの試作と量産立ち上げも主導しています。試作評価の際には、製造したレンズを精度よく測定するための評価設備や画像解析の方法も自前で検討しています。
現役データアナリストによる、Python×SQLの実践的データ分析&自動化サポート
経済系の国立大学を卒業し、副業としてPython・SQL・Rを活用しています。 本業以外の時間はすべて副業案件に充てており、迅速かつ丁寧な対応を心がけています。 (Mac・Windowsどちらの環境でも対応可能です) ▶︎可能な業務◀︎ ① アプリケーション・ツール開発 ・Webアプリケーションの開発 ・Webスクレイピングツールの開発(ECサイトなど) ・Line / Slack / Discord Bot 開発 ② 自動化・AI活用 ・業務やタスクの自動化ツールの開発 ・ChatGPT5、Gemini、Claude Code などの生成AIを活用した開発 ・APIを活用した開発 ③ データベース・クラウド ・データベース構築・運用・保守 ・GCP / AWS を用いたサービス開発・管理 ④ データ分析・可視化 ・Python(Pandas, scikit-learn)による分析・機械学習モデル構築 ・Tableau / Looker Studio による可視化ダッシュボード作成 ・BigQuery ML を用いた予測モデル構築 ▶︎制作実績例(詳細はポートフォリオからご覧ください)◀︎ ① スクレイピング・データ分析 ・求人サイトのスクレイピング&分析 ・BigQueryでのDB構築・SQL分析 ② 社内業務効率化 ・LineBot+ChatGPTを使ったGoogle Spreadsheet への名刺情報登録ツール ・FaceRecognition(顔認証)による打刻ツール (社員の顔写真データベースとカメラ画像の一致→データ保存→Slackで打刻通知) ③ データ分析・機械学習 ・Iowa Liquor Sales データを用いた売上予測(BigQuery+Streamlit+Looker Studio) ・Python(LightGBM, ARIMA)による価格予測モデル開発 ④ 自動化・API連携 ・Google OCR+スプレッドシートでのレシート処理自動化 ・Google Photo APIによる画像取得・処理システム ⑤ Webサービス開発 ・SQL学習用の自動チェックシステム(GitLab CI/CD+Python) ・データマート作成支援用SQL自動化 ▶︎活動時間/連絡について◀︎ 柔軟に対応可能です。急ぎの案件もご相談ください。 連絡は基本いつでも可能で、迅速な返信を心がけています。
データアナリストとして20年、DX推進担当者として5年。データの活用方法の提案はお任せ下さい
データ分析・DX推進のスペシャリストです。 データ分析歴 20年以上、統計解析・予測分析・データ可視化を強みとしています。 直近では、DX推進・機械学習にも取り組み、経済産業省のDX推進プログラムで「総合優秀賞」を何度も獲得、企業のDX課題解決を多数支援するなど実績を挙げています。PythonやBIツールを活用し、データ活用による業務改善・意思決定支援に貢献いたします。 ▼ 可能な業務/スキル データ分析・統計解析(Python, SQL, Tableau, Power BI) 機械学習/AIモデル開発(回帰分析、分類、クラスタリング、ディープラーニング、画像認識、物体検出、自然言語処理) データ可視化・レポート作成(ダッシュボード開発、KPI設計) DX推進コンサルティング(業務デジタル化、データ戦略提案) 環境データ解析(公害防止、環境モニタリングデータの解析) ▼ 資格 技術士(環境部門、総合監理部門) 基本情報技術者 / 応用情報技術者 プロジェクトマネージャ データサイエンティスト検定(DS検定)リテラシーレベル JDLA-G検定 ▼ 実績例 製造業向けDX支援:図面データからの自動見積もりシステム開発 小売業の人事DX:従業員データ解析用のBIツール導入 製造業DX:業務効率化のためのBIツール導入、基幹システム、バックオフィスシステム導入支援 受注・売上の確認/予測ダッシュボード:BIツールを用いたリアルタイム分析基盤の構築 自然言語処理を用いた引き合い情報の解析:問い合わせデータを解析し、トレンドや商談成立の可能性を予測 SAS Hackathon 2023参加:データ可視化担当 Rising未来のデータサイエンスコンテスト:データサイエンス部門「最優秀賞」受賞 ▼ 活動時間/連絡について 現在分析会社勤務中のため、基本的には土日と平日の夜間のみの対応となります。 ▼ 得意/好きなこと データを活用した問題解決 DX推進・業務改善の提案 BIツールを活用したデータ可視化 環境・社会課題のデータ分析 ご興味を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! どうぞよろしくお願いいたします。
コード・バグ修正のおすすめポートフォリオ
Difyのワークフロー作成しました
14.フリーの iOS 用スペクトラムアナライザをリリースしました
4.旧Macintosh の MO(光磁気)ディスク用のドライバー・フォーマッターを開発しました
9.NTTデータ様の回線収容計算システム開発をしました
自社開発企業所属SWE、国内主要カンファレンス登壇多数、最大手技術記事投稿サイトトレンドトップ多数
履歴書・職務経歴書: shunsock.com ## 概要 2021年12月の株式会社PR TIMES主催のハッカソンでの入賞をきっかけに、インターンを経て新卒入社。ウェブアプリケーション、検索システム、機械学習プロジェクトに携わる。2024年8月にファインディ株式会社に参画。データエンジニア・プラットフォームエンジニアとしてデータ基盤の設計・開発に従事。 Skills / 技術スタック 言語: Python, PHP, C#, Go, Rust, SQL, JavaScript 機械学習: Gensim, Torch, LangChain インフラストラクチャ: AWS / Google Cloud IaC: Terraform, Nix, Docker ELT / ETL: Embulk, dbt, Dataform, Airflow, Prefect, GitHub Actions BI: Looker Studio, Looker, Streamlit Presentation / 登壇 DB TECH SHOWCASE 2025: トーク登壇 PHPerKaigi 2025: トーク登壇 PHPerKaigi 2024: トーク登壇 PHP Conference Japan 2024: LT登壇 PHP Conference Japan 2025: トーク登壇 PyCon Kyushu 2024: トーク登壇 YAPC::Kyoto 2023: LT登壇 (ベストLT章受賞) Certifications / 資格 統計検定 準1級 ## 個人事業主としての活動 これまで2社に所属し、開発設計業務やIT講師業を経験しております。技術スタックに無い内容でも対応できる可能性がございますので、ご気軽にご相談ください。 ## 活動時間 / 連絡 できる限り柔軟にご対応させていただきます。急ぎの案件等もお気軽にご相談ください。 正社員としても所属がありますので、連絡は平日夜または土日が主となります。できる限り素早い返信を心がけますが、急ぎの仕事が入っている場合はお時間をいただくこともございます。 ご了承いただければ幸いです。 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。 どうぞよろしくお願いいたします!
現職は大手コンサル勤務。システム開発、AI活用、コーディング、データ分析まで対応可。
最大手コンサルティング企業でコンサルタント歴10年。 AIやデジタル技術、データ分析などを用いた課題解決が可能です。 【できること】 ・AIを使ったツール・システム開発 ・プログラミング ・データ分析、可視化 ・資料作成 ・AIやプログラミングに関する情報提供 【経歴】 大手鉄道旅客企業の需要予測、売上最大化モデルの構築 高速道路の劣化予測モデルの構築 メーカー設計図書のAIによる分析 大学生と就活生企業のマッチングサービス開発 衛星画像から検知対象物の自動検知AI開発 ほか多数 【メッセージ】 基本的には、簡単なAI活用やお役立ちツールの作成など、ライトなものをお受けしたいと思います。 本業の都合はありますが、本業が在宅勤務のため比較的クイックに対応できるかと思います。 ご相談の段階から、最終成果物まで、良いものをご提供していければと思っておりますので、どうぞよろしくお願いします。
医師免許保有のデータサイエンティスト。行政書士試験にも合格!
東京大学の社会心理学専攻を経て、再受験ののち旧帝大学医学部卒業。医師免許取得。 東大ではコンピューターシミュレーションを用いた社会分析を専攻し、研究成果を企業主催の研究発表会で発表。医学部入学後は学生の傍らフリーでプログラミングやITコンサル業、並びにテック系・医療系記事の執筆業を展開。2025年1月、行政書士試験にも合格。 展開中事業: 1.データ分析:データ収集方法から解析の方針立て、コンサルティング、コーディング、結果の解釈まで、とにかく全てお任せください! 2.行政書士試験講師:勉強期間2ヶ月半で行政書士試験を突破した私が教える珠玉のメソッドで、行政書士を目指すあなたを合格まで導きます! 3.履歴書・レジュメ・自己紹介文・セールス文作成・校正:人を引き寄せるようなあなたの自己紹介文・履歴書・レジュメを考えさせていただきます。 長期案件の経験: ・データ分析企業にて自動車部品の性能データ分析の手法のコンサルティングを主に担当。 ・大学での医学研究の統計分析を担当。プログラミング言語・Rの生命科学系パッケージの活用や、Pythonによる統計解析また研究方針のコンサルティングを経験。従事した研究の一つにおいて、論文に共同著者として氏名掲載予定(未アクセプト)。 ・医師兼起業家の新規事業に参画し、アンケート作成や統計分析を担当。 ・某大手自動車メーカーの産業保健プロジェクトに参与 ・統計学やExcelの家庭教師 その他単発案件: 執筆 ・美容クリニックHPの施術の医学的説明欄執筆 ・医師の紀要投稿論文の校正 IT・データ系 ・スクレイピングプログラム作成依頼 ・プログラミング教材作成 ・ビジネス定量分析課題の解答作成 ・不動産会社経営者へのITコンサルティング ・人材データの分析コンサルティング ...他多数 資格等: ・医師免許 ・データ分析コンペサイトsignateのintermediateランク(中級。登録2日で獲得)。 ・プログラミングスキルチェックサイトpaizaのSランク(最上) ・統計検定準1級の最優秀成績賞 ・ディープラーニングジェネラリスト検定(G検定) ・自作スマホアプリのローンチ ・行政書士試験合格 このほか、アクチュアリー(保険数理士)における数学と生命保険数理と損害保険数理の学習経験あり。
情報工学・神経科学研究者
国内外の大学,大学院で情報工学と神経科学を専攻し,神経科学者として活動しています.興味関心はMind uploadingのためのNeuroscience-inspired AIや意識のメカニズム,認知神経科学周辺分野(精神医学,心理学),数理システム最適化(機械学習アルゴリズムなど),投資,旅行,音楽,酒,ファッション,温泉,サウナ,ランニングなど
SEOを承りました
テストしました
企業での開発経験15年以上、これまで培ってきた知識と経験を活かせる場所を求めています。
こんにちは。プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 常に迅速・丁寧を心がけ、開発を行っております。 ▼可能な業務 ・データ分析(システムへの実装を含む) ・機械学習モデルの実装 ・深層学習モデルを用いたシステムの実装 ・アプリ開発 その他、ご希望に応じて柔軟に対応致します。 ▼平日の稼働時間 ・週5日(7時間/1日) 出来る限り対応させていただきます。 ▼連絡手段 ・Google Meet、Zoom等、柔軟に対応可能。 メッセージの返信は土日祝関係なく、迅速に行います。 ▼得意分野 ・データ分析、特に時系列データを得意としております。 ・機械学習(教師なし学習を得意とする) ・開発業務、サーバー構築、データーベースの構築 ※得意分野以外でも徹底的にリサーチします。 ▼これまでの職歴など 京都大学卒、卒業後は企業に入社。 20年ほど、開発業務を担当しておりました。 G検定を取得、E資格を取得予定(認定プログラム修了)。 ▼取得資格など JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定) JDLA Deep Learning for ENGINEER(E資格) ご興味を持って頂けましたら、お気軽にご連絡下さい。 どうぞよろしくお願い申し上げます。
データ分析
主なスキル: Python / Docker / GitHub / SQL / データベース(PostgreSQL)管理者 / Linux / TensorFlow DataRobot / 品質改善 職務経験: 1. 欠陥要因分析 期間:2023年1月23日~2023年3月23日 テーマ:半導体有機パッケージ(後工程)の歩留まり向上 成果:検査装置の精度差に起因する欠陥を特定 期間:2023年4月~現在 テーマ:欠陥要因分析(詳細は下記に記載) 2. 自然言語処理 期間:2023年5月23日~2023年8月23日 テーマ:労働災害報告書の分析 役割:テーマリーダー 詳細:過去7年間の労働災害報告書を分析し、災害削減を目指した取り組みを主導。 Pythonライブラリ(Numpy、Pandas、Mecab、Plotly、nlplot)を活用し、以下を実施: • テキスト抽出 • 前処理(形態素解析) • 可視化(共起ネットワーク、WordCloud、ヒストグラム) 成果: • 労働災害防止を目的とした安全意識ポスターを、世界中の数十の工場で掲示 • 労働災害分析結果を、会社の戦略経営会議で発表 3. 欠陥要因分析(継続) 期間:2023年8月23日~現在 テーマ:リチウムイオン電池正極材工程の欠陥分析 詳細:粉体データセット(Powder dataset)の作成および、品質基準である粘度変動を減少させるための分析を実施。 規模:大規模データ(400列×10,000行)を処理・分析 4. 深層学習を用いたズレ量予測 期間:2024年7月~現在 テーマ:リチウム蓄電池接合プロセスのズレ量予測 詳細:5,000枚の正負極画像×5台の検査装置を対象に、深層学習を活用して正負極間の短絡を防止するズレ量の予測を実施。 学歴: 富山大学卒業、専攻はレーザー物理学。 超流動ヘリウム中の超伝導微粒子に関する研究を3年間行う。 その後、京セラにデータサイエンティストとして入社(詳細は上記参照)。 腕には自信があります。即納入めざして、仕事に従事いたします。何卒よろしくお願い致します。 ・活動時間 基本土日と考えていますが話し合い次第で平日も可能です。 ・その他 迅速で丁寧な対応します お気軽に話しかけて頂けると嬉しいです。
多くのデータ分析基盤開発の経験をもとにデータ分析戦略の立案やデータ分析に関わる業務をご支援いたします
放送、スポーツ業界のデータ分析を経験しました。 分析の要件定義〜データの加工/集計/分析〜レポート化の一連の業務、BIツールを活用したダッシュボード作成、クラウドでのデータ処理、分析パイプラインの構築など対応可能ですのでご相談ください。
工学部系の国立大学大学院を修了後、webアプリケーション開発や、コンサルに従事。エンジニア人脈豊富。
ご興味をお持ちいただけましたら、どうぞよろしくお願いいたします。
様々な課題に対して統計、機械学習(LLM含む)、数理最適化の中から適切なアプローチで解決できます
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