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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。
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。
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!
経験年数20年以上、組み込み、アプリ、サーバーと一通り開発経験があります。
エンジニアになり20年以上経験を積ませていただきました。 組み込み、デスクトップアプリ、Android/iOS アプリ、サーバー構築など 上から下まで経験があります。 ■可能な業務・スキル 開発言語としては C/C++、Java、Objective-C、JavaScript、Python 等扱えます。 プラットホームとしては Windows、Linux、Android、iOS 等扱えます。 サーバー構築からアプリ開発、それらを連携したシステム開発など経験があります。 ■活動時間・連絡について 副業として活動しておりますので、夜間のみの作業、対応とさせていただいております。 ご了承ください。 よろしくお願いいたします。
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。
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。
損しない開発!webアプリで費用対効果の良く作成します。機械学習、LLMなどもご相談可能!
【コンセプト】 必要な技術を必要なだけ ※まずは無料相談 ご状況をお聞かせください 【概要】 100万円からはじめるwebアプリビジネス! 損しない開発とは・・・ 夢を語れば予算にきりがないアプリ開発。 いきなり完璧なものを作ることももちろん可能ですが、どちらかというとビジネスではスモールスタートが大切だと考えています。 マネタイズするための最低限の機能から作成し、実際に運用しながら改善する。 それがわたしたちが提案する損をしない開発です。 【強み】 ・チームでの開発 わたし達はチームです。1人単位の人員の補充からチームでのアサイン。アプリをまるっと委託開発してほしいなど、様々なニーズにお応えできます。 ・AI搭載可能 データサイエンスチームがあり、機械学習モデル、LLM、IoTなどのニーズにも対応可能です。 ・データ分析 データを基に改善を提案することが可能です。データサイエンスチームは開発だけではなく分析も主な業務として行っています。一番はじめのどのデータを集めるのかというところから、データの収集の要件定義、データの収集、加工、データ分析基盤の構築、分析、提案までを一貫して行うことができます。 様々な分野に対応可能ですが、金融、医療、自動車、小売などに実績があります。 【おすすめ】 ・まずは低予算でスタートしたい。 ・AIを搭載したwebアプリを作成したい。 ・データ分析を行い数字を基にした改善提案がほしい。 【新規アプリ開発の進め方】 STEP① 一度オンラインでお打ち合わせをさせて頂き、弊社の紹介、貴社のやりたいことなどを簡単に聞かせてください。 STEP② 秘密保持契約を交わし、より深い話をさせて頂き要求定義書を作成します。 STEP③ 弊社からいくつかのパターンでご提案いたします。予算に合わせて開発をスタートさせましょう。 【既存アプリ開発の進め方】 STEP① 一度オンラインでお打ち合わせをさせて頂き、弊社の紹介、貴社のニーズを簡単に聞かせてください。 STEP② 秘密保持契約を交わし、より深い話をさせて頂き具体的な業務内容について話します。 STEP③ 弊社からいくつかのパターンでご提案いたします。 【AI関連の進め方】 PoCを行いボトルネックとなりそうな部分を先に潰します。 また、PoC前の要件定義で、複数の可能性を同時に探り、失敗したから終わりではなくはじめから代替案を用意して失敗しない開発を提案いたします。
大阪大学で人工知能を専攻しています。大学生のためたくさんの時間を確保できるので早い作業を約束します。
大阪大学に現在在学中。カナダのバンクーバーに留学していたため英語も多少は話せます。
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
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
特にない
土日仕事を探したい
大学生時代、機械加工や機械設計の基礎知識を学び、設計への情熱を持っていたので、卒業後、超精密バル ブ
・ 機械部品設計ができます。 (3 年間経験) ・設計図面や技術文書が読めます。 ・ コンピュータスキルを使用する ・ 問題を迅速に計画して解決する能力。 ・ 自習して素早く学ぶ能力。 ・ 時間管理スキルを持っ ている。
Data Science, Machine learningは任せててください。
データサイエンティスト歴:3年 機械学習エンジニア歴:1年 スキル • Mathematics • Statistics • Physics • R, SQL, MATLAB, Python • Power BI, Tableau • Machine-Learning • Deep-Learning (TensorFlow, Pytorch, Keras) • Data Mining • NLP • Data Collection and Handling • Data Visualization • Data Interpretation • Modeling (classification models, regression models, decision tree, etc.) • MS Office (PowerPoint, Excel) • Web scraping • MLOps 機械学習エンジニア| 04/2023 〜現在 Dyne Technology Inc. ・ 同社が保有するビッグデータの前処理とクリーニング。 ・ 新たな機械学習モデル(NLPを用いた文類似度モデル)の提案。 ・ NLPを用いた文類似度モデルの構築 ・ 提案した機械学習モデルのデプロイ(クラウド:Azure、FW:Flask) ・ Python、Tableauを用いたビッグデータから新たな価値を探索するためのData Visualization。 TUTOR (物理学, 数学) | 04/2020 〜 03/2022 Masato Tamai, 立命館大学 • 教授と協力して課題、テスト、その他の提出物の採点を行い、授業内容の改善案の提案。 • 課題の実験や分析方法のデモンストレーション。 • 機械学習、数学、統計学の知識を活かし、生徒が納得するまで教える。 プロモーション分析 | 10/2018 〜 03/2021 EF Education First Inc. • 最適な広報を提案し、会社PRイベントに200⼈ほど集客することに成功させた。 • 顧客満足度90%以上の多くのプロモーションイベントを担当しました。 • 日本の学生や留学先の最新トレンドを分析し、プロモーションイベントの意思決定の多くを担当しました。
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画像生成のAIの研究をしています。他にもwebスクレイピングの経験があります。
来年大学院に進学予定の大学4年生です。主に画像生成系AIの研究を行っています。基本的に研究以外の時間は全てしごと可能です。
業務コンサル、データサイエンティストとして8年勤務、プロジェクトリード、資料作成等を得意としています
2015年から8年間業務コンサル、データサイエンティストとして勤務。 製造、小売、金融、製薬、運輸等幅広い業種の顧客に対し、主にデータ分析を用いた業務改善、新規ビジネス創出のプロジェクトに従事。 課題整理、分析設計、分析実践、業務適用まで一連のコンサルティングサービスについて、プロジェクトリードとプロジェクトメンバーの両方の立場で多くのプロジェクト経験を持っている。
PythonやRを用いたデータの分析、機械学習モデルの作成が得意です。
慶應義塾大学4年の学生です。 大学では経済学を学んでおり統計分析に明るいです。また、pythonを用いた機械学習やディープラーニングのモデル構築経験があり、データサイエンス全般において幅広く対応可能です。これまでに、上場企業でAIコンサルタントとしてマーケティングにおけるAI導入支援を行ったり、内閣府における物体検知システムの開発に携わったりした経験があります。pythonの使用歴は4年、Rは3年となっています。経験不足の若輩者ですが、吸収力と意欲には自信があるので、ぜひご一緒にお仕事できたらと思っています。 主なスキル ・データ分析 ・データ加工 ・画像認識 ・機械学習 ・データに基づく効果検証
情熱と努力で新しい価値を生む。
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