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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。
数字の向こう側に広がる可能性
私は現在、大学で数学を用いたデータ分析に関連する学科に所属しており、数理統計や数値解析の知識を基にプログラミングを活用したデータ処理を学んでいます。数理統計の授業では、確率論や統計的推測を深く学び、実際のデータに対する統計的手法の適用方法を理解しました。数値解析では、データの前処理やアルゴリズムの最適化手法について学び、特に大規模データセットの効率的な処理方法に重点を置いています。 現在のアルバイトでは、PythonやSQLを活用し、ユーザー行動データの分析や推薦システムの開発に携わっております。具体的には、Pythonを用いたデータのクレンジングや可視化、SQLを使用したデータベースからの情報抽出などを行っています。これにより、データの整形や前処理の重要性を深く理解し、データ分析の精度を高めるためのスキルを身につけました。 特に、推薦システムの開発においては、ユーザーの嗜好を予測するためのモデル構築に取り組んでいます。これには、協調フィルタリングやコンテンツベースのフィルタリングなどの手法を用いており、ユーザーごとに最適なアイテムを推薦するアルゴリズムの実装を行っています。この経験を通じて、データから有益なインサイトを引き出し、それを基に具体的なアクションを導き出すことの重要性を実感しました。 これらの学びや経験を通じて、データ分析における理論と実践の両方の重要性を認識し、常に最新の技術や手法を取り入れながら、自分自身のスキルを磨き続けています。今後も、データサイエンスの分野で更なる知識と経験を積み重ね、より高度なデータ分析の専門家として成長していきたいと考えています。
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。
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
DeepFakeで動画の顔部分を入れ替えました
リスキリング用動画教材を作成しました
簡易システム立案を請け負いました
データのもと、確実な分析を行います。
## スキルサマリー - プログラミング言語:python - 機械学習フレームワーク:pytorch,scikit-learn - 開発ツール:Visual Studio Code,Cursor ## 技術スキル詳細 ### プログラミング言語 - Python:2年 ### 機械学習・深層学習 - 機械学習アルゴリズム:pytorch,scikit-learn - 深層学習フレームワーク:pytorch - 自然言語処理:BERT、LLM - コンピュータビジョン:CNN ### データ処理・分析 - データ前処理:pandas,numpy,polars,scikit-learn - 可視化ツール:matplotlib,seaborn,plotly ## 自己PR - データサイエンスに強い関心を持ち、1年間にわたり機械学習と深層学習の学習に積極的に取り組んでいます。 - Kaggleコンペティションに継続的に参加し、実践的なデータ分析と機械学習モデルの構築経験を積んでいます。 - 現在、Kaggleでのメダル獲得を目標に、以下の技術の習得に注力しています: - 高度なデータ前処理技術(pandas, numpy, polarsを活用) - 効果的な特徴量エンジニアリング手法 - 最新の機械学習・深層学習モデルの構築と最適化(PyTorch, scikit-learnを使用) - 医療系大学出身の強みを活かし、医療分野のデータに対する深い理解と洞察を提供できます。 特に、リハビリテーション学科での学びを通じて、患者データの解釈や医療現場のニーズ理解に強みがあります。 - 新しい技術への適応力が高く、継続的な学習意欲を持って日々技術力の向上に励んでいます。 可能な業務 -データ収集・前処理 ・データの収集、クレンジング、変換 ・欠損値や異常値の処理 ・特徴量エンジニアリングと選択 -モデリングとアルゴリズムの開発 ・機械学習モデルの設計と実装 ・回帰、分類、クラスタリング、異常検知などのタスクに対するモデル開発 ・ハイパーパラメータの最適化 稼働時間 平日
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