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AI Solutions
データサイエンス・機械学習歴8年、コンピュータビジョンや自動運転開発を経験しました。 PyTorchやLangChainなども対応可能ですのでご相談ください。 ▼可能な業務/スキル ・PyTorch / Pythonによるモデル設計・実装 ・LangChainを用いた生成AIシステム構築 ・大規模データ分析・可視化/オートラベリング ・コンピュータビジョン(物体検出・セグメンテーション) ・プロダクト開発・要件定義 ▼資格 ・特になし ▼実績例 ・自動運転向け物体検出モデル開発(Woven by Toyota 2021–2024) ・生成AIプラットフォームのリード開発(Astellas 2024–present) ・機械学習基盤構築および運用(CAC Corporation 2018–2021) ▼活動時間/連絡について できる限り柔軟に対応いたします。急ぎの案件もご相談ください。 連絡は基本的にいつでも可能で、迅速な返信を心がけていますが、作業中の場合はお時間をいただくことがあります。ご了承ください。 ▼得意/好きなこと ・データ分析・可視化 ・深層学習モデルの研究・実装 ご興味をお持ちいただけましたら、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。
現場で使えるデータ分析
5年ほどのデータ分析の経験を活かしてフリーランスになりました。 どこの会社や部署にも時々いる、アイディアマンの何でも屋タイプです。 単純にスキルがあるというよりは色んなスキルを動員して課題解決の方法を考えるタイプの人間なので、いわゆるデータサイエンティストに近いと思いますが、Excelで何でもやってしまう感じの規模のものが得意です。 しばらくフリーランスをやってきましたがツールのプロトタイプ製作の実績も多めになってまいりました。 Web関係も取材からHTML/CSSのコーディング、デザインの補助までひとしきり経験があります。 プログラムは、VBA・JavaScript・Python・Rが使えます。 また統計・多変量解析や自然言語解析、BIツールによる見える化が得意です。 ルーチンワークの自動化マクロも作れますので、Excelで頑張って定型作業をされているようでしたら是非ご依頼下さい。(半日仕事が数分で片付くケースもあります) 最近はPowerAppsなどのPowerPlatformも対応できます。 統計や分析、PowerPlatformのレクチャーも出来ますので「まとめて面倒を見て欲しい」というご依頼も可能です。導入の伴走支援などもご相談ください。 ▼資格 統計検定2級 TOEICスコア700程度 ▼実績 大手企業でのマーケティング支援 ※守秘義務の関係で記載できませんがヒット商品の企画です。 大手企業での業務改善受賞歴あり ※NPS(NetPromoterScore)とテキストマイニングのノウハウがあります。 ECサイトの観測による顧客満足度の改善業務の実績もあります。
プロフェッショナルなソフトウェアエンジニアが対応いたします。お気軽にご連絡ください!
プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます! ソフトウェアエンジニアとしてウェブアプリ開発分野でバックエンド開発7年、フロントエンド開発3年、AIプロジェクト開発に1年の経験があり、現在ソフトウェア開発業界11年目になります。 各種形態のボット開発、モバイルアプリ開発なども対応可能ですのでご相談ください。 ▼フロントエンド開発 HTML、CSS、SCSS、Tailwind CSS、BootStrap、Javascript、Typescript、jQuery、WordPress、React、Next.js、Vue、Nuxt.js、Angular、React native、Flutter、Swift、Ionic ▼バックエンド開発 PHP、Laravel、Node.js、Express.js、Nest.js、Python、Django、Java、SpringBoot ▼データベース MySQL、Postgres SQL、Mongo DB、Indexed DB ▼サーバー AWS、GCP、Azure、XServer、Sakura、Lolipop、Firebase ▼その他 C#、Unity、Unreal、Twilio、IMAP、Google Maps、Mapbox、Sendgrid、Socket.io ▼業務 ・勤怠管理システム ・受発注管理システム ・予約管理システム ・入荷検品作業・出庫作業・出荷作業のシステム 機密保持のため記載できない実績もございます。 【稼働時間・お問合せ対応時間について】 稼働時間は、9時〜18時の間に対応させていただきます。 お急ぎの案件などもお気軽にご相談ください。 できるだけ迅速に対応するよう努めますが、18時以降のご連絡に際しては、ご返信に時間を要する場合があります。 ご了承いただけますと幸いです。 お気軽にメッセージでご連絡ください。 よろしくお願いいたします。
データサイエンス全般実務経験豊富
約1年 Cursor,Pandas,Streamlitを使った データ分析ツール開発、約50種のツール開発を1年で。データツール開発のAIを用いた、次世代のプログラミング経験が豊富です。 [作成したいプログラムを作るために、どのようにAIへプロンプトだせばよいか] これまでの外注コントロールの経験とPandasライブラリを用いたPythonプログラムによる経験で素早く効率的に目標を達成させることができます。 AIプログラミングで異次元の開発スピードを広めたい思いがあります、人間はもっと仕事で楽できる! 自身も様々なジャンルに取り組み、ともに成長していきたいです。 そのほかに、 約3年車載関連 DX,データ処理 分析 EXCEL,VBA,Python Pandas Streamlit 約4年車載関連の機械学習開発PL 約4年 IOT商品企画 開発、営業支援や品質保証QAのリーディング 約16年 Note Windows PC SW設計 外注コントロールや設計者レベルPC操作 PL業務 PMBOK システムアーキテクチャ システムテスト、品質向上 商品企画 機械学習 業務効率化 など、企業主催のTraining参加 知見豊富です。
初心者でもVBAやC++のプログラミングに関してご気軽にご相談ください!
これまで某大手メーカの研究所に勤め、AI技術の研究開発に従事しておりました。 現在のその技術力を活かし、VBAによる簡単なものから、AIによる自動化まで 様々ツールを開発しております。 趣味でC++やPythonでプログラミングしてます。 過去に企業系のプログラミングコンテストで入賞経験もあります。 これまでの経験を活かし精一杯取り組みたいと思います。 「こんなことがやりたい」などあればご気軽に、ぜひご連絡ください! 【スキル】 ・Excelを活用した業務全般 ・VBA開発を活用した業務自動化 ・C++, pythonを活用したアルゴリズム開発 ・pythonによる既存ライブラリを用いた簡単な機械学習 ・計算幾何や数値シミュレーション ・データ入力全般 【実績】 ・Amazonサイトおよび楽天からデータを自動取得するツール作成 ・ExcelVBA作成(ガントチャート自動作成、パレット積み付け自動化) ・Pythonを用いた画像加工 ・GoogleAPI・Pythonを用いたGoogle口コミ収集および分析結果スライドの自動生成 ・企業HPリンク先のテキストマイニング自動化 ・作業者の勤務シフト作成最適化モデルの開発 ・集配パターン組合せ最適化アルゴリズム開発 ・AIOCRを用いた画像認識 【業務可能時間】 可能な限り柔軟に対応致します。迅速かつ確実な実施を心がけます。
機械学習・ディープラーニングのおすすめポートフォリオ
AIを活用した森林資源予測システムの開発ました
Twitter口コミのポジティブ度を判定をして、5段階評価でまとめたサイトを毎日生成するアプリを作りました
簡易AIロボットを作成しました
初心者でも簡単に正しく使えるAI音声クローンツールを作りました
最短期間内に最高品質で納品いたします。
プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 フルスタック開発者として、フロントエンドからバックエンドまで幅広い経験を持っています。 主にWeb開発を中心に活動しており、お客様のニーズに合わせた柔軟なソリューションを提供します。 【対応可能な業務】 ・React.js、Next.js、Nuxt.js、Vue.js を用いたWebシステムの要件定義・設計・開発(フロントエンド・バックエンド) ・各種業務システムの開発(CRM/顧客管理/予約管理/在庫管理/不動産販売管理など) ・Python を使用した Web スクレイピング ・Web サイト制作(WordPress/HTML/CSS/JavaScript/TypeScript) ・LP(ランディングページ)制作(デザイン+コーディング、訴求力を意識した構成) ・コーポレートサイトのデザインおよびコーディング ・Web サイトの SEO 対策 ・EC サイト構築(Shopify/WooCommerce/BASE 等、運用面を考慮したご提案) ・AWS などのクラウド環境を活用したインフラ構築・運用、およびスクレイピングによるデータ収集 【スキルセット】 フロントエンド:HTML、CSS、JavaScript、React.js、Vue.js, Wordpress, Shopify, EC-CUBE バックエンド:Node.js、Express、Python、Django、Ruby on Rails データベース:MySQL、MongoDB、PostgreSQL その他:Git、RESTful API、CI/CD、テスト自動化、セキュリティ対策 【提案】 お客様のプロジェクトに最適な技術スタックを選定し、効率的かつ高品質な開発を行います。ユーザーエクスペリエンスを重視し、使いやすく魅力的なアプリケーションを提供します。 コード品質やセキュリティにも配慮し、常に最新の技術トレンドにアンテナを張りながら開発に取り組んでいます。お客様のビジョンを実現するために全力でサポートいたします。 以上が私の詳細なプロフィールとなります。何かご質問がございましたらお気軽にお知らせください。 多くの関心をお願いします。
数字の向こう側に広がる可能性
自己PR 大学で応用数学を専攻し、データサイエンスの理論と実践スキルを磨いています。数理統計学や数値解析といった学術的知識に裏付けられた実践的なデータ処理・分析能力、そしてそれをビジネス課題に繋げる応用力が私の強みです。 学術的基盤:データ分析の理論的探求 専門課程ではデータサイエンスの理論を体系的に学習。「数理統計」では確率論や統計的推測を学び、確率モデルの理解を基に仮説検定や区間推定といった統計的手法を修得。データから客観的な結論を導く論理的思考力を養いました。「数値解析」では、データ前処理、アルゴリズムの最適化(計算量削減など)、大規模データセットの効率的な処理手法を学び、限られたリソース内で高精度な分析結果を出す実践的課題解決能力を磨きました。 実務経験:理論を実践に繋げるシステム開発 アルバイトでは理論知識をビジネス課題に応用し、ユーザー行動データ分析や推薦システム開発に携わっています。PythonではPandas等を活用し、データのクレンジングから特徴量エンジニアリングまで実施。SQLではサブクエリやウィンドウ関数も活用し、複雑な条件でのデータ抽出・結合・集計を駆使しています。この経験から、分析精度を左右する丁寧なデータハンドリングの重要性を深く理解しました。 特に推薦システム開発では、ユーザー行動履歴とアイテム特性を分析し、評価指標(RMSE等)を意識しながら協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングを実装。単に手法を適用するだけでなく、サービスの特性に最適なアルゴリズムを検討・構築しました。データから有益なインサイトを抽出し、具体的なアクションに繋げるという、データサイエンティストの核心的なプロセスを実践しました。 今後の展望 これまでの学びと実務経験から理論と実践の重要性を認識しており、今後も最新技術や論文に目を向け、知識とスキルを更新し続けます。より複雑で大規模なデータ課題に挑戦し、将来的には分析からモデル実装、価値提供までを一気通貫で行えるデータサイエンスの専門家を目指します。
仕事で人の役に立つことは、生きがいに欠かせない。でも、セカンドライフは"好きル”を生かして働きたい。
プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。 現在、金融機関に勤務していますが、副業でデータサイエンティスト/AIエンジニアを行なっており、2024年にGood World Creation(屋号)として開業しました。さらなるスキルアップを目指し、数理統計とプログラミングの学習に励みつつ、副業で実務経験を積んでいるところです。 です。 平日は本業があるので作業は土日中心になりますが、受注した仕事は全力でやらせていただく所存です。 【経歴】 ・1992年大学卒業 ・以後現在まで金融機関勤務 ・現在は、副業でデータサイエンティストをしており、2024年からSIGNATE Teacher's Networkのパートナーにも参加しています。 【可能な業務/スキル】 ・データ分析を行い、分析結果をレポーティング(標準は10時間程度の作業時間で、50.000円) ・Pythonコード等での分析モデルの納品(標準は10時間程度の作業時間で、50.000円) 以下は、現在のスキルの状況です。 ・統計検定準一級に2021年9月合格(成績優秀賞。合格者の声に掲載されました。) ・Signateの第一回金融データ分析コンペに参加。順位は156位(上位28.21%)。 ・Signateの第二回金融データ分析コンペに参加。順位は260位(上位22.59%)。 ・TOEIC745 ・「パターン認識と機械学習」 11章まで修了し、12章学習中。 ・「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」 学習済み。 ・「ゼロから作るディープラーニング①」 学習済み。 【得意なジャンル】 ・統計学 ・データ分析 ・機械学習 ・生成AI活用 ・施策の効果測定 などが比較的得意な分野です。 【実績例】 ・データ分析アルゴリズムに関する仕様書の納品 ・阪神タイガースの2023年観客動員数の要因分析 ・データサイエンティスト研修資料作成 ・分析用データ作成 【使用ツール】 ・使用PCはM1 Macbook Air。ウィルス対策ソフトは特に入れていません。 ・Python ・Pandas ・Scikitlearn ・Keras ・Word,Excel,PowerPoint ・Pages ・Numbers ・ChatGPT 4o は問題なく使用できます。 【稼働時間】 土日5~6時間程度を想定しています。 平日は、休み時間にメール等でやりとりをすることは可能です。
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