統計学のデバッガーをフリーランス個人へ依頼・外注

リョウ ジェう (Terrence)

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プロフィール

ドラえもんを信じている

30日前以上 対応可能です

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統計学から私の学習の旅が始まり、今はPythonとJavaを使ったデータ分析で生計を立てたいと思っています

本人確認や機密保持確認などが完了しているランサーです

窪田純 (jun_00)

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プロフィール

化学系製造メーカーでデータ加工の自動化処理の構築を含むデータサイエンティストとして勤務

6日前 対応可能です

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プロフィールをご覧いただき、ありがとうございます。
以下に経歴や可能な業務などを記載しておりますので、ご覧ください。

【経歴】
・大学では工学系を専攻
・化学製造メーカーにて製品の研究・開発に従事
・社内業務として、Pythonを用いた自動化アプリケーション開発やデータ処理業務を担当
・現在、副業としてITエンジニア業務にもチャレンジ中

【スキル】
・ Python： 5年
・ Django： 2年
・ HTML/CSS ： 2年
・ JavaScript ： 2年
・ React/Next.js ： 現在勉強中
・ 統計検定3級

【現職での実施業務】
・Pythonを用いたデータ処理・自動化ツール開発
・Jupyter上でのデータ分析・機械学習
・BeautifulSoup/Seleniumを用いたスクレイピングプログラムの作成
・DjangoでのWebアプリケーションの開発(小規模・社内ツール向け案件が中心）

【業務について】
・副業として週10～15時間の勤務が可能です
・オンラインMTG対応可能、必要に応じて土日も業務実施可能です
・納期を厳守し、丁寧かつ迅速な応答を心がけます

業務自動化＆効率化！デスクトップGUIアプリを提供します

20,000円~

本人確認済み

AIデータサイエンティスト (tandoori)

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プロフィール

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。

30日前以上 対応可能です

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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。

デザイン工房 GON (design_Ok)

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プロフィール

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。

30日前以上 対応可能です

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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。

本人確認済み

kguitar0311 (kguitar0311)

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プロフィール

データ分析

30日前以上 対応可能です

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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。