GPT-4の調査・分析・その他をフリーランス個人へ依頼・外注

認証済み、受注実績のあるランサーです

H Taisuke (H_Taisuke)

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プロフィール

機械設計歴20年で、Pythonで機械学習やデータ分析をしています。

14日前 対応可能です

• 実績 2
• 満足率 67%
• 完了率 67%
• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

こんにちは！私は機械設計エンジニアとして20年以上の経験を持ち、現在はPythonを使った機械学習やデータ分析に取り組んでいます。長年の実務経験を通じて培ったスキルと知識を活かして、クライアント様のニーズに応じた最適なソリューションを提供いたします。

特に得意とする分野は以下の通りです：

機械設計：多岐にわたる機械設計プロジェクトの経験があります。３DCADを使った詳細設計から、製造プロセスの最適化まで対応可能です。

データ分析：Pythonを使用したデータの解析・可視化が得意です。NumPyやPandas、matplotlibを駆使して、データから有益なインサイトを引き出します。

機械学習：機械学習モデルの開発・実装を行います。分類や回帰分析、異常検知など、さまざまな課題に対応可能です。

私の強みは、技術的なスキルだけでなく、クライアント様とのコミュニケーションを大切にし、ニーズを的確に把握し、成果物に反映させることです。プロジェクトの成功に向けて、全力で取り組みますので、どうぞお気軽にご相談ください。

一緒に素晴らしいプロジェクトを作り上げましょう。ご連絡をお待ちしております！

本人確認済み

保前太希 (Taiki_853)

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お客様の希望に沿った高品質なサービスをお届します！

30日前以上 対応可能です

• 実績 0
• 満足率 50%
• 完了率 ---
• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

【経歴】
・早稲田学校創造理工学部　経営システム工学科 卒業
学生時代は家庭教師のアルバイトをしていました。
　またインターン生として1年間写真業界にて画像や動画編集の仕事に携わっていました。
・2015年~現在年まで日系大手企業に就職し、データアナリストの仕事をしています。
　また並行してアフィリエイトやWebライターの仕事を副業としています。

昔から努力家で与えられた仕事は責任持ってやり遂げます！
まだまだ未熟ですがよろしくお願いします。

最安値！　オブジェクト除去や高画質変換など画像編集のプロがあなたの要望に応えます

10,000円~

HiSR Lab合同会社 (shirooka)

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10年以上の機械学習の研究開発経験があります。対象としては画像認識, 音声認識, 異常検知などです。

30日前以上 対応可能です

• 実績 0
• 満足率 0%
• 完了率 ---
• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

　私はこれまで信号処理やディープラーニング(画像認識, 音声認識, 像再構成, 生体データを元にした疾患予測など)の研究開発およびマネジメント業務に従事して参りました。現在は主にディープラーニングと生体データ（心音・心電・呼吸音）を用いた心疾患の推定システムの開発や、企業対象のプログラミング講座の講師を行なっております。
　また音声認識（遠隔音声認識, 雑音下音声認識, 電話音声認識等）に関連する研究では、私の提案した研究計画が複数の国家プロジェクトで採択されており、それらの研究責任者を務めさせていただきました。
　加えて10 年以上にわたるニューラルネットワークをはじめとした機械学習の研究開発経験を有しており、現在も千葉大学大学院にて博士研究員として不定期に研究活動に取り組んでおります。開発した3次元電離圏トモグラフィーシステムは当時世界トップクラスの精度を達成し, 近年海外でも採用・応用され、本研究は複数の
学会賞を受賞するとともに, NHK などのメディアで紹介されました。
　研究開発面としてはDeep learning（画像認識, 音声認識, 生体信号識別）, GPS測位, 統計解析,プログラミング関連スキルとしては(C, C++, Python, TensorFlow, MATLAB, LabVIEW, GitLab, Docker, AWS, Azureなど)を有しています。

クオギ ルドヴィコ (ludovico1995)

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"慶應・ミラノ卒、トリリンガル、カグルマスター

30日前以上 対応可能です

• 実績 0
• 満足率 0%
• 完了率 ---
• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

慶應義塾とミラノ両大学での修士課程を修了し、データサイエンスに関する幅広い知識と専門技術を身につけました。Kaggleでは、私のプロジェクトは多くの関心を集め、1000を超える「いいね」と4000を超えるフォークを獲得。イタリアにおける数少ないKaggleマスター／グランドマスターの一人です。

楽天モバイルでの経験を通じ、顧客の解約予測モデルを開発し、数百万円のコスト削減に貢献しました。モデリング技術とビジネスに対する洞察力を融合させ、目覚ましい成果を上げました。

Flywheel社では、TableauとDBTを駆使し、内部パフォーマンスと市場動向を分析するダッシュボードを構築。このシステムによって、情報把握の時間を大幅に短縮し、意思決定を迅速化しました。また、大規模言語モデルを用いた最先端の検索拡張生成システムの開発により、データとの対話性と作業効率の向上に成功しています。

三言語を駆使する国際的なコミュニケーション力と、データサイエンスの深い専門知識を活かし、今後も様々なビジネス課題の解決に向けて貢献していく所存です。

小山 貴弘 (Koyama_sdfajht)

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国内最大手医療機器メーカー_クラウド_データサイエンスチーム所属

30日前以上 対応可能です

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• 満足率 0%
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慶應義塾大学院でMPHとMBAを学びました。
データ解析が得意です。

fast scale (fast_scale)

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大学院でAI基礎研究や企業様との共同研究を多数経験。AIプロジェクト経験5年のプロがお手伝いします。

30日前以上 対応可能です

• 実績 0
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• 完了率 ---
• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

AIプロジェクト 経験歴 5年: テーブルデータ,自然言語処理,画像処理など多数の案件に関わった経験がございます。
AIコンペティション 経験歴 3年: 企業主催のAIコンペティションでの入賞歴多数。画像処理やテーブルデータの処理が得意です。

各種プログラミング言語
Python 経験歴 5年: webサイトのスクレイピングから深層学習など幅広い技術をカバーしています。
JavaScript 経験歴 2年: 簡易的なwebサイトのロジックを組み立てることができます。

対応可能な案件の例
・チャットBotの開発
・画像処理一般(異常検知・画像分類・検出など)
・スクレイピング(Web上のデータの収集.解析)
・各種データの分析
上記の案件はごく一部になりますので、それ以外のご相談も歓迎です！
よろしくお願いします！

認証済み、受注実績のあるランサーです

Stardust Data (hamioton44)

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数字の向こう側に広がる可能性

24日前 対応可能です

• 実績 2
• 満足率 0%
• 完了率 50%
• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

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。

中小企業の皆さまに向けて、わかりやすく丁寧にIT導入・業務改善のサポートをいたします

30,000円~

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Ei-chan (eita_f)

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製薬会社でデータサイエンティストをしております。統計学、機械学習を用いたデータ分析を担当します。

30日前以上 対応可能です

• 実績 3
• 満足率 100%
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初めまして。製薬会社にてデータサイエンティストとして働いています。
主に製造工程の生産性向上のため、統計学や機械学習を活用した課題解決を担当しております。
データを抽出し、データ前処理後にBIツールで可視化する業務から、ディープラーニングを活用した画像分類や物体検出などの経験もあります。

専門性
・Python、R、SQLによるデータ分析
・Scikit-learn、Caretなどの機械学習ライブラリー
・Keras、Tensorflow、PyTorchを用いたディープラーニング
・PowerBI等のBIツールを用いたデータの可視化

活動時間／連絡について
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。
連絡は基本的にいつでも可能です。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！

合同会社dot. (kaorutakagi)

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Python、JavaScript、HTML等あらゆるに言語に精通し、あなたの業務を引き受けます。

30日前以上 対応可能です

• 実績 0
• 満足率 0%
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可能な業務／スキル
• プログラミング: Python, Java, C, C++, C#, Rust, JavaScript, HTML, CSS
• ソフトウェア: Adobe系列 (After Effects, Premier Pro, Photoshop, Illustrator, Lightroom), Blender, Unity, Unreal Engine, ZBrush, VRoid Studio, Clip Studio Paint, Krita

実績
画像生成AI技術をはじめとした最先端テクノロジーを活用する、AIHUB株式会社にて公式で使用されるStable Diffusionのモデルを作成しました。今現在も多くのAI絵師のベースとして使用されています。

澁谷 海渡 (shibu_kai)

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AI機械学習の研究およびマーケティングリサーチ業務を専門としています

30日前以上 対応可能です

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理系大学院にてAI・機械学習関連分野の研究に従事した後
大手ベンチャー企業のR&D事業部で最先端技術の研究と事業適用を担当
その後ソーシャルメディアマーケティング事業部にてデータ分析チームの立ち上げとデータ分析基盤の構築、およびコンサルティング業務への適用を支援をしています
また、同事業部にてソーシャルメディア上のデータ分析（ソーシャルリスニング）やマーケティングリサーチ全般を担当、企業のマーケティング戦略の見直しからソーシャルメディアマーケティング戦略の策定まで幅広く提供しています
基本的な業務は平日の一般的な業務時間で対応しているため、平日の夜中や土日祝日に対応させていただくことになる見込みです

郭 穆よう (Guo123)

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情熱と努力で新しい価値を生む。

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村上 晃 (takku166)

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kaggle master

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xxx

原田 佳輝 (Yoshiki44kiH)

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あれ

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あ

山本 典正 (yamamoto-nori)

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業務でのマーケット分析をきっかけに機械学習にどっぷりはまってしまったKaggler

30日前以上 対応可能です

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メーカーで開発20年、戦略・企画10年を経験しました。
プロジェクトリーダーとして15年以上の経験があります。

▼可能な業務／スキル
・データ分析・解析
・機械学習モデルの構築
・プレゼン資料作成

▼資格
・ JDLA E資格

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TAKA16 (TAKA16)

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現役のデータサイエンティスト×MBAです。あなたのビジネス課題をデータドリブンに解決します。

30日前以上 今は忙しいです

• 実績 0
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• リピーター ---人 2回以上継続してお仕事をしている人数

現役のデータサイエンティストとしてITサービス企業に在籍中。
ローデータから各データの特徴を確認し、仮説を考え分析アプローチを提案。
複数の分析結果をご説明の後、最終レポート納品まで対応します。

MBAを修了しており、ビジネス知識は領域を問わず全般について
広く浅く保有している自負はございます。

分析は、PythonまたはRを主に使用
（分析手法は限られまずが、エクセルでも対応可能です）
分析手法は、
T検定、一元配置分散分析、カイ二乗検定、相関、主成分分析、クラスター分析、
重回帰分析、時系列分析、決定木分析、SEM、
機械学習（ランダムフォレスト、Light GBM、XG BOOST）が対応可能です。
※分析テーマと仮説に応じて、リサーチ・デザインと分析手法は、
　初回数回の打合せ時に議論しながら決めさせていただけましたら幸いです。