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業務領域は、販売・債権、購買・債務、在庫、人件費、固定資産、立替経費、リベート、管理会計、新組織設計、新業務定着と幅広くあります。 業務内容は、大きく以下となっています。 デジタル経営基盤 刷新プロジェクトのメンバー、もしくはリーダーとして以下のいづれかの業務領域の刷新の担当。 ・超上流)そもそも会社にとって何が問題でどういう方向にしなければならないのか定義 ・上流)As-Isの業務フロー、データフローの作成と0ベースで新フローを作成、現場調整を得て、新フローの見直す ・中流)新フローにするためのStep検討と各Stepにおける業務およびシステム設計の実施。 ・下流)業務設計の詳細化とシステム開発、業務とシステムのリリース、運用稼働後の定着支援 詳細設計後の開発のみ担当いただくというよりかは、経験・能力・成長志向に応じて、業務領域と工程(上流~下流)を相談させていただければと存じます。 業務コンサル寄りの仕事もあり、エンジニアリングと合わせて自身のスキルセットを伸ばしたいという方、大歓迎です! Java
案件の必須スキル
・Javaの開発経験:3年以上 ・経理基幹系PJへ参加し、3年程度開発者として業務に携わったことがあること。 ・日本語(ネイティブレベル)
月間100万UUに達する老人ホーム、高齢者向けの 住宅検索サービスの運用開発をメインでご担当いただきます。 開発業務に関しては、オフショア先のベトナムでも担当している為 オフショアエンジニアとやり取りするケースも考えられます。 多少英語を使う可能性があります。 <想定される業務範囲> ・Mysql、Apache等、OS上で動く各種サーバーの整備/運用、ドキュメント化 ・クローラー、そしてその結果の解析・格納系処理等のメンテ、運用 ・フロント側にデータを渡す側として、そのデータ&インターフェース等の調整 ・個人情報を取り扱う関連の業務部分の支援機能の開発・分析 ・アカウント、電話システム設定等、部内業務のIT支援 <開発環境> 言語:PHP、Perl OS:Linux、AWS DB:MySQL FW:CakePHP2系 その他:Apache、Git PHP,Perl
案件の必須スキル
・Linux系システムの十分な経験(root権限で設定作業した事がある事) ・MySQL DBの十分な利用経験 ・何らかのスクリプト系の言語(Perl、PHP、Python、Ruby)の経験
業務領域は、販売・債権、購買・債務、在庫、人件費、固定資産、立替経費、リベート、管理会計、新組織設計、新業務定着と幅広くあります。 業務内容は、大きく以下となっています。 デジタル経営基盤 刷新プロジェクトのメンバー、もしくはリーダーとして以下のいづれかの業務領域の刷新を担当いただきます。 ・超上流)そもそも会社にとって何が問題でどういう方向にしなければならないのか定義 ・上流)As-Isの業務フロー、データフローの作成と0ベースで新フローを作成、現場調整を得て、新フローの見直す ・中流)新フローにするためのStep検討と各Stepにおける業務およびシステム設計の実施。 ・下流)業務設計の詳細化とシステム開発、業務とシステムのリリース、運用稼働後の定着支援 詳細設計後の開発のみ担当いただくというよりかは、経験・能力・成長志向に応じて、業務領域と工程(上流~下流)を相談させていただければと存じます。 業務コンサル寄りの仕事もあり、エンジニアリングと合わせて自身のスキルセットを伸ばしたいという方、大歓迎です! Java
案件の必須スキル
・Javaの開発経験:3年以上 ・経理基幹系PJへ参加し、3年程度開発者として業務に携わったことがあること。 ・外国籍の場合ネイティブレベルの日本語
クライアント企業の自社AIシステムのアーキテクチャ変更に携わるエンジニアを募集しています。現行のR言語とC++で構築されたシステムをPythonに移行するプロジェクトを進めます。 クライアント企業の自社AIのアーキテクチャ変更 現行のトピックモデル(R言語)のPythonへの移行検討 フィルタロジックのPython実装 Json成形ロジックのPython実装 既存のR言語およびC++で実装されたシステムをPythonで再構築 要件定義からテストまで一貫して担当
案件の必須スキル
要件定義からの経験(3年程度) Python開発経験(3年以上) 以下のいずれかの経験(2年程度) C++の経験 R言語の経験
案件詳細 検索・レコメンドプロダクトの内容をご理解いただき,現在不足しているデータや集計項目を主体的に見つけていただき改善 データ整備やデータマート作成などは他チームが専門で行っている関係上,このあたりの業務については依頼するだけになるケースが多くなる想定 折衝周りも行っていただく想定 工程は上流工程が主 施策のための準備や,施策実施後のデータ集計なので,一般的な工程では要件定義や保守運用あたりの工程を担当
案件の必須スキル
必須 BigQuery を使ったデータ集計
LLMを駆使したAIチャットボットに関連するスタートアップで自社プロダクトのプロダクト改善並びに研究開発 エンタープライズ企業様が自社にて挑戦してきたAI活用が上手く行っていないというご相談を受けながらオーダーメイドで環境構築~RAG迄支援 ユーザーは難しいLLMのことがそこまで理解できなくても、ChatGPTをベースとしたAI活用できるよう設計 単なるAI chatbotというよりもCopilot的なユーザービリティ
案件の必須スキル
ChatGPT等の生成系AIの実務経験 Python等の自然言語処理(NLP)のご経験 ユーザー業務理解をし、AIシステムに反映していく力(ヒアリング、コミュニケーション、仮説立証、論理的思考、システム読解)
・顧客行動データの収集、クレンジング、前処理 ・購買パターンの分析およびトレンド予測 ・顧客セグメンテーションおよびクラスタリング分析 ・予測モデルの構築と評価(例: 売上予測、顧客離反予測) ・分析結果の可視化およびレポート作成 ・ビジネスチームおよびマーケティングチームと連携し、戦略的提案を行う
案件の必須スキル
・PythonやR言語を用いたプログラミングスキル ・データサイエンティストとして、問題設定から評価まで従事した経験 ・テーブルデータに対する統計モデリングや機械学習を用いたモデル開発の経験 ・機械学習エンジニアとしての研究開発の経験
当社は、グローバル対応なエンジニア集団によるオーダーメイドのAI開発を行っています。 ビジネスに合わせた「フルスクラッチ&オーダーメイドのAIシステム構築」を行っており、また、弊社に在籍するメンバーには海外経験豊富なエンジニアも複数名在籍しています。 世界シェア1位の企業主催のAIコンペで世界2位に輝いたエンジニアや、准教授としてAI分野自体の発展に貢献した研究者、Kaggleで上位1%に入るサイエンティストが在籍しております。 そんな当社で、以下業務をご依頼いたします。 ●AIソリューション ●広告チェックAI ●新規事業 AI開発業務 具体的には.. ・AI関連の研究開発、コンサルティング業務の担当となります。 ・コンサルティング・開発・実装・運用・実行支援など希望の業務に携われます。
案件の必須スキル
・画像処理系 (人物追跡) ・生成AI系 (ChatGPT/プロンプト開発) ∟上記いずれかの経験がある方 ・webアプリ開発経験3年程度
■企業概要 同社は、大手都市デザイン・コンサルGにおいてシンクタンクを担っております。 持続可能な建築・まちづくりの実現を目指し、 建築と都市のライフスタイル全般にかけて調査・企画・コンサルティングサービスを提供しています。 ■業務内容 今回は、モビリティを中心とする交通政策立案に向けた、 データ解析業務にお力添えいただきます。 同社では同時に複数のPJが走っておりますが、 以下業務を中心にお任せいたします。 └クライアントとの折衝は発生いたしません。 【お任せしたい業務内容一例】 ・GISデータを活用した地域特性の解析 ・行政が保有するオープンデータの分析(Excelマクロ) ・分析結果をPowerPointにまとめて資料化 等 ■所属チーム構成 30代を中心に、1チーム3名程度 ■関わり方 フルフレックス、フルリモート
案件の必須スキル
・GISの知見 ・Excelマクロでのデータ分析経験 ・まちづくりコンサルタント/建設コンサルタント/シンクタンク または 行政関係の業務経験
業務内容: 専門知識を活かした機械学習システムの構築を主に担当していただきます。 ・クラウド上での機械学習基盤の構築・支援 ・機械学習ソリューションの設計・実装 / PoC実施 ・機械学習サービスの技術検証 ・統計/機械学習手法の調査・検証 勤務時間:10:00〜19:00 勤務場所:フルリモート 備考:50歳未満くらい迄を希望 外国籍:不可
案件の必須スキル
・機械学習・自然言語処理・画像・時系列データ・統計(最適化)・データサイエンスいずれかの分野の専門知識 ※Python・SQLを用いた開発・分析PJにアサインするため ・AWSやGCP等クラウドサービスを使用した開発業務経験
池袋を拠点とし、機械学習モデルの維持管理および最適化、データの更新とモデルの再学習プロセスの実施、技術ドキュメンテーションの作成と更新を行う。
案件の必須スキル
・機械学習モデルの開発およびメンテナンス経験。 ・Python、Rなどのプログラミング言語によるデータ分析スキル。 ・データ前処理、特徴量エンジニアリングの経験。 ・チームワークと高いコミュニケーション能力。 ・ドキュメンテーションスキル
SaaSプロダクトを開発する、 ソフトウェアエンジニアのお仕事です。 機械学習を用いたソフトウェア開発の研究・開発を網羅的に行うお仕事です。 【主な仕事内容】 最新研究の内容をプロダクトに反映させるPoC 機械学習のサーバ構築、デプロイ Webサービスの新規開発 SaaSの保守・運用
案件の必須スキル
・機械学習・自然言語処理・音声・画像・最適化アルゴリズムのいずれかの分野においての専門知識 ・機械学習の実問題への実務レベルでの応用実務経験 ・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること ・PythonやR言語などを使った分析・モデル作成・可視化を得意としている
SaaSプロダクトを開発する、 ソフトウェアエンジニアのお仕事です。 機械学習を用いたソフトウェア開発の研究・開発を網羅的に行うお仕事です。 最新研究の内容をプロダクトに反映させるPoC 機械学習のサーバ構築、デプロイ Webサービスの新規開発 SaaSの保守・運用
案件の必須スキル
※40代まで ※日本在住のN1+日本での就業経験1年以上 ・機械学習・自然言語処理・音声・画像・最適化アルゴリズムのいずれかの分野においての専門知識 ・機械学習の実問題への実務レベルでの応用実務経験 ・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること ・PythonやR言語などを使った分析・モデル作成・可視化を得意としている
【業務内容】 今回、当社の業務委託社員として、PJ推進を行っていただきます。 統括プロジェクトマネージャーの元、PMO、販売・債権、購買・債務、在庫、製造原価、 管理会計等の経理基幹業務のいずれかの業務領域担当として、現在の業務プロセスに引きずられることなく、べき論でプロセス設計し、システムや体制定着含み全体を巻き込んで主体性を持って推進する役割です。枝葉の議論に執着せず大局的な観点を持ち、目的と手段を混同しないで推進いただくことを期待します。 <具体的業務内容> 業務領域は、販売・債権、購買・債務、在庫、人件費、固定資産、立替経費、リベート、管理会計、新組織設計、新業務定着と幅広くあります。業務内容は、大きく以下となっています。 デジタル経営基盤 刷新プロジェクトのメンバー、もしくはリーダーとして以下のいずれかの業務領域の刷新を担当いただきます。 ・超上流)そもそも会社にとって何が問題でどういう方向にしなければならないのか定義 ・上流)As-Isの業務フロー、データフローの作成と0ベースで新フローを作成、現場調整を得て、新フローの見直す ・中流)新フローにするためのStep検討と各Stepにおける業務およびシステム設計の実施。 ・下流)業務設計の詳細化とシステム開発、業務とシステムのリリース、運用稼働後の定着支援 詳細設計後の開発のみ担当いただくというよりかは、経験・能力・成長志向に応じて、業務領域と工程(上流~下流)を相談させていただければと存じます。 業務コンサル寄りの仕事もあり、エンジニアリングと合わせて自身のスキルセットを伸ばしたいという方、大歓迎です! 【勤務時間】 1日6~8時間、週30~40時間 ※8:30~17:20のうち6時間以上 リモート勤務・・・月半分程度の予定です。 ※原則、マネージャーの出社時はご出社いただきますが、マネージャーが出張の際は、リモート勤務を実施いただく場合がございます。(フルリモート不可) 【開発環境】 言語・・・オブジェクト指向言語(JAVA,PHP,Python,R言語,C#,C++など)、COBOL 【求める人物像】 コミュニケーション⼒が高く、社内外問わず、調整能⼒に優れている方 【案件の魅力】 以下2点の実現に向けて連結売上7000億規模で、多様な業態を展開し物流センター、プロセスセンター、セントラルキッチンを要する事業体に対して大局的な視点から、業務プロセスの再設計、経理および経営管理体制を刷新する経験を積むことができます。 ①基幹システムの会計・非会計データの活用により売上向上と費用低減に結びつく行動を素早く行える状態の実現 ②売上と比例してバックオフィスのコストが増加しないよう洗練された業務プロセス、実行組織、処理システムを構築・活用できている状態の実現
案件の必須スキル
・JAVAの開発経験 ・経理基幹系PJへ参加し、3年程度開発者として業務に携わったことがあること。 ・日本語(ネイティブレベル)
■同社について 企業や学校向けにAIを活用した人材評価プラットフォームを提供しています。 またDX人材育成を支援するプロダクトや次世代型動画コンテンツなども展開し、 人的資本の投資対効果を検証し、日本企業の競争力向上を目指しております。 ■業務内容 サービスの在り方を外部環境に合わせアップデートしつつ、 社内のデータサイエンティスト・HRコンサルタントと連携しながら、 同社の人的資本コンサルティング事業をリードしていただきたいです。 具体的には、 ・データ分析、機械学習業務 ・データサイエンティストおよびHRコンサルタント(セールス)チームとの連携 ・顧客企業のニーズヒアリングと課題設定 ※可能であれば以下業務もお願いしたいと思っています。 ・人的資本経営コンサルティング事業に関する戦略立案と実行 ・企業経営層へのプレゼンテーションおよび提案 ・新規事業開発およびプロダクトの改善 ■組織について 商品設計や企画に関連したデータ分析班 メンバー4名
案件の必須スキル
・統計や機械学習を用いた経験 ・HR/人事領域に関する興味 ・自社プロダクトのシステムに携わった経験 ・4~5名程度のチームマネジメント経験
■概要: 大手製造業の製造技術部門内に立ち上がっているITチームに対して データ分析の知見をもとにご支援を頂きたいです。 ■あるべき姿 【中長期】 省人化・合理化ができている状態 例1:製品の異常検知・外観検査 例2:生産ラインの異常検知 例3:この数値ならこう分析できるのでこう設定をしておくと、このように生産性が上がるので1人減らせる。 例4:オペレーターの勘やコツ、経験をデータ化、分析した結果何かしらが合理化できている。 【1年後】 何にどうお金をかけたらどのような利益が生まれるかを自社内で判断できる状態 データの集め方・分析の仕方の知見やノウハウが蓄積されている状態 ■お任せしたい業務想定 ・分析業務 ・適切なデータのとり方のレクチャー(ハード・ソフト) ・省人化・合理化につなげる為のフローを検討・提案をいただける。 ・費用対効果についての検討・提案をいただける。 ・プロジェクトメンバーの育成の経験
案件の必須スキル
・R言語を用いての分析/解析経験 ・製造業界の知見
テスト業界
案件の必須スキル
Javaの経験 PHPの経験 編集スキル
■企業概要 同社は、世界最大手乗用車メーカーのIT戦略子会社として、 同メーカーのグループ会社に対し、プロダクト開発等を行っている技術集団です。 ■業務内容 今回は、データ創出の仕掛けづくりから分析基盤構築、データ分析を行うチームに参画いただき、 データエンジニアとしてお力添えいただきます。 チーム内で複数のプロジェクトが進んでいるため、 スキル経験に合わせてデータ分析又はデータ周りのサポート業務を中心にお任せいたします。 【業務内容一例】 ・データクレンジング~データ分析のための変数づくり(移動情報データ、WEBログなど) ・既定のPythonプログラムを一部修正したうえでの実行、結果集計、抽出、分析 ・その他、新規案件のサポート作業 【配属部署】 計16名ほど在籍する中で複数にチームが分かれており、本件は3名チームとなります。 ■出社頻度 ※基本、名古屋市常駐ですが、キャッチアップ後に週1~2回程度のリモートワークを検討することは可能です。
案件の必須スキル
・SQLを用いたデータ抽出、加工業務経験(WITH句、window関数を使った高度な加工・集計の知識・経験)
・大手石油販売会社のDX推進チームにて、BIツール:Tableauの教育業務 ・方法については想定としては、定期的にセミナーを開催し、Tableauの基礎から自社での使い方など、 企画から携わっていただきながら業務を行っていただきます。 具体的には… ・Tableauの機能や何ができるかの講習の開催 ・社内でTableauを使用する業務で不明点などが若手チームで発生した際のサポート ・(余力があれば)若手メンバーへのBIツールの講習
案件の必須スキル
・言語:SQLを用いた分析経験 ・Tableauを使用して、ダッシュボードの開発の経験がある方 ・人を育てることに興味がある方 ・Tableauのナレッジ共有をしたことのある方
・事業におけるデータサイエンス企画立案 - 事業における新規顧客獲得、既存顧客へのサービス向上におけるデータサイエンスのアイデア導出 - データサイエンスの企画立案および実行計画策定 ・マーケティングデータ分析業務 - 立案された企画に基づくデータ準備及び分析作業 - データ分析結果に対するインサイトの導出 ・データ分析に基づく業務推進と効果検証 - 顧客獲得や売上向上に寄与する業務遂行のアイデア出しと整理 - 業務推進実行における運営管理 - 業務推進結果による効果検証
案件の必須スキル
・分析を通じた戦略策定 ・事業計画策定等の経験 ・汎用的な問題解決能力 ・戦略思考 ・仮説思考 ・データベース管理システムおよびデータ分析ツールを用いた分析等の知見 ・実務経験 ・データ、データ分析手法、及びデータを利用した事業価値の創出への強い興味と理解
・事業におけるデータサイエンス企画立案 - 事業における新規顧客獲得、既存顧客へのサービス向上におけるデータサイエンスのアイデア導出 - データサイエンスの企画立案および実行計画策定 ・マーケティングデータ分析業務 - 立案された企画に基づくデータ準備及び分析作業 - データ分析結果に対するインサイトの導出 ・データ分析に基づく業務推進と効果検証 - 顧客獲得や売上向上に寄与する業務遂行のアイデア出しと整理 - 業務推進実行における運営管理 - 業務推進結果による効果検証
案件の必須スキル
・分析を通じた戦略策定 ・事業計画策定等の経験 ・汎用的な問題解決能力 ・戦略思考 ・仮説思考 ・データベース管理システムおよびデータ分析ツールを用いた分析等の知見 ・実務経験 ・データ、データ分析手法、及びデータを利用した事業価値の創出への強い興味と理解
CTOと共に、同社のSlackアプリの新機能開発、既存機能の改善をリードしていただきます。 Slackアプリを進化させていくための企画から設計、実装まで一気通貫でお任せいたします。 ■主な開発領域 ・Slackアプリ開発 ・Web機能開発 ・GCPによるインフラ構築・運用 ※得意領域に応じて分担をする予定です ■開発スタイル・働き方 ・1Week Sprintのアジャイル開発 ・週数回のdeployによる高速な機能改善 ・TypeScriptによる統一的な開発で、フロントエンド・バックエンドにおけるロジックの共通化や 適切な型制約により複雑な処理もバグを起こしにくい環境 ・フルリモート(開発チームも京都、大阪、オランダ、東京に散在) ・Notionをフルに活用したドキュメンテーション ・オープンかつフラットなチームでプロダクトのあるべき姿を全員で議論
案件の必須スキル
【技術経験】 ・直近にNode.jsを利用したサーバーサイドの開発経験が3年以上 【業務経験】 ・ゼロベースでのシステムアーキテクチャやテーブル設計の経験 【マインド】 ・プロダクト志向のマインド
【業務内容】 自社人材サイト(介護、保育)のリプレイス、LPにてメイン展開している栄養士の新規サイト作成
案件の必須スキル
・フロントエンド、バックエンドの知見をお持ちの方 ・自社人材サイト(介護、保育)のリプレイス、LPにてメイン展開している栄養士の新規サイト作成を対応可能な方
■サービスについて: 社会人向け(主に大手企業)、データ分析トレーニング・データ活用人材育成サービス 企業研修は累計70社以上(累計59,000名以上)、公開講座では通算1,700名、 サービス全体で60,000名以上が受講している実積のあるサービスです。 ■業務内容: 国内外で活躍できるデータ活用人材を育成するため、トレーニングの講師・企画・運営を担当いただきます。 ・顧客対応(課題ヒアリング、問合せ対応) ・カリキュラム企画(テキスト作成、教材研究のための論文や国内外事例のリサーチなど) ・研修講師/研修後のフォロー ※まずは研修のTA/講師対応でご経験を積んでいただき、 後にカリキュラム企画や顧客対応をご担当いただきます。 ※国内の有名大手企業からのご相談が中心のため、 DX推進に向けたビッグデータ分析、機械学習など、 データサイエンスの現場で活躍する人材育成に関わることができます。
案件の必須スキル
■必須要件: ・データサイエンス領域における実務経験(データサイエンティストや機械学習エンジニア)、もしくは講師経験 ■歓迎要件: ・IT業界におけるクライアントワークとしての業務経験 ・社会人向けの人材育成サービス、IT・コンサル業界での業務経験 ・研修提供会社等での、研修カリキュラム開発や講師経験
ユーザーニーズを新規車体企画に活かす観点において、 市場調査におけるアイデア・手法のご提案及び、その後の分析設計を担当していただきます。 加えてそこから発生する分析に対して、チーム体制を構築しフレキシブルに対応をお願いします。 <具体的には> ・会議体に参加頂き、市場調査におけるアイデア・知見をその場で提供致します ・市場調査の計画及び実行 ・データ分析設計及び説明の為のドキュメンテーション ・分析結果報告及びPDCAサイクルの計画・実行 ・データアナリストと連携したタスク遂行 <開発環境> Windows PC IBM SPSS Modeler Python or R DataRobot
案件の必須スキル
・ビジネス上流工程におけるコンサルティング経験 ・マーケティングに類する予測・分析経験 ・分析活用を前提としたアンケートの設計経験 ・アンケートによらない顧客ニーズの抽出経験 ・顧客折衝を通した1人称での分析計画からデータ分析結果報告までの遂行 ・Python もしくは Rを利用した分析経験 1年以上 <本案件にご参画頂くメリット> ・大手企業における様々なデータを利用した、データドリブン意思決定の中枢に位置する業務を経験可能です。 ・ある程度キャッチアップが許容された現場での挑戦的な検証分析に取り組む事が可能です。 ・高額ツールに位置するDataRobotを利用した分析経験を得られます。
同社組織へのデータドリブンな意思決定を促進するためのデータ分析や、自社製品(営業支援ツール)のAI・機械学習モデルの開発/運用を担うデータサイエンティストを募集しています。 具体的には、 ■データ分析 ・分析プロジェクトのリード ・分析サイクルのマネージメント ・全社の分析テーマの選定 ・ビッグデータを解析した意思決定の支援 ・ユーザーのボトルネックを特定してUXを向上するための分析 ・機械学習を使った要因特定 ・時系列データの分析 ・テキストデータの分析 ・売上プロセスの改善のための分析 ・定期更新する社内分析レポートの構築 ■AI ・AI開発のマネージメント ・自社製品のAIモデルの企画/開発/運用 ・ディープラーニング/機械学習の研究 ・AIサービスの企画 ・R&Dプロジェクトのモデル開発など
案件の必須スキル
■データ分析の実務経験、研究経験 ∟Python、R ∟分析結果の実現へのコミット ■AI/機械学習モデルの開発経験、研究経験 ∟ディープラーニング ∟GBDT系(XGBoost、LightGBM、CatBoost)
■業務内容 データを用いた独自技術の研究開発及び、レコメンドシステムへの実装設計を担当していただきます。 ■主な業務範囲 カスタマー向けレコメンドシステムの設計及びアルゴリズム開発 エンジニア、CI/CX、プロダクト責任者との議論を踏まえた機械学習タスクの設計
案件の必須スキル
・機械学習・自然言語処理のいずれかに関する専門的な知識を備えており、必要に応じて国内外の論文からキャッチアップができること ・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること ・Python や R などを使った分析・モデル作成・可視化を得意としていること
■業務内容 感染症予測関係で、最大数ヶ月かけて公開されているデータを活用し、予測モデルを構築していただきたいです。具体的には、以下の業務内容を想定しています。 ・時系列解析法の調査 ・データ収集と前処理 ・数理最適化モデルの実装 など
案件の必須スキル
・R言語/Pythonの開発経験(半年以上) ・統計学/ベイズ統計学/機械学習のご知見 ・論文の数量アルゴリズムを実装するスキル
同社グループ戦略の実践に必要となる先端開発のAI開発を担当いただきます ・建設DXプラットフォームに関係する多様なAIシステムの開発 ・社内向けAIシステムの開発 ・開発したAIシステムの導入・運用のサポート ・システムの実装に最適なテクノロジー(AI/xR/IoT 等)やクラウドアーキテクチャー(IaaS/PaaS 等)の選定 ・アプリケーション開発チームへのアドバイザリー
案件の必須スキル
・AIシステムの開発経験3年以上(言語は問わない) ・AIのアルゴリズム・論文の読解能力 ・githubにおけるバージョン管理や基本的なwebシステムの知識 ・論理的思考力、上位者に対する基本的なコミュニケーション能力(報連相)
同社グループ戦略の実践に必要となる先端開発のBIM関連のAI開発を担当いただきます。 ・建設DX プラットフォームに関係する多様なBIM関連のAIシステムの開発 ・社内向けAIシステムの開発 ・開発したAIシステムの導入・運用のサポート ・システムの実装に最適なテクノロジー(AI/xR/IoT 等)やクラウドアーキテクチャー (IaaS/PaaS 等)の選定 ・アプリケーション開発チームへのアドバイザリー
案件の必須スキル
・BIM利用経験(5年) ・revitプラグイン/Autodesk forge 開発経験(2年) ・建築業界の業務経験(3年) ・githubにおけるバージョン管理や基本的なwebシステムの知識 ・論理的思考力、上位者に対する基本的なコミュニケーション能力(報連相)
■業務内容 同社は大手外資系コンサルティングファームと日本有数のプラットフォーマーとのアライアンスによって生まれた新たなコンサルティングファームです。 クライアント企業の課題、事業課題、社会課題を解決するためのデータアナリティクス業務を担っていただきます。 コンサルティングのアプローチは課題に応じて様々ですが、特にデータ活用を主として課題解決、未来への価値創りに繋げる業務になります。 ・各種データの抽出、加工、分析、レポート作成、BI構築 ・データとビジネスを掛け合わせた仮説設定、予測、検証 ・重回帰、k-means、ディシジョンツリーなどの手法を用いた高度分析 ・Python、R等を用いた機械学習、深層学習、強化学習等の高度なモデリングの設計、実装 ・IoTデータや動画などの特殊なデータ活用
案件の必須スキル
・業務として分析の経験がある ・顧客ファネル、新規顧客の獲得、CRM等マーケティングに理解がある ・SQLが書ける、内容が理解できる ・excelを用いた集計が得意
■業務内容 基礎化粧品ブランドを主力に製造・販売している当社にて、データ分析業務をお任せいたします。 【具体的には】 データを起点とした施策の提案、データ取得のテクノロジー推進、各種システムやツールの連携強化、システムに絡めた従業員体験・顧客体験の向上を主にお任せいたします。 ・Tableauを⽤いて施策結果の可視化 ・Cloud ETLサービスとBigQueryを使ったモダンなデータウェアハウスの構築 ・KIを使ったデータ因⼦分析 など 【導⼊ツール】 ・SFA/CRM︓salesforce ・BI︓Tableau / KI(キーエンスデータアナリティクス) ・データ分析︓BigQuery ・MA︓salesforce Marketing Cloud
案件の必須スキル
・SQL/R/Python等、データ分析に必要な言語の業務利用経験 ・BIツール等を使いサービス/ビジネスの課題解決に向けた分析業務経験 ・仮説の設定/データ分析設計/効果検証まで一連の分析フロー業務経験
■お任せしたいこと概要: 同社が展開しているや組織風土や職種の精密マッチの診断サービスにおけるデータ分析をご依頼します。 ■依頼業務詳細: これまでの経験やご希望に応じて、以下より業務内容を相談させて頂きます。 ・データ基盤の構築 ・データマネジメント ・データビジュアリゼーションによる各種KPIの可視化 ・AIや機械学習を用いた新機能の開発、改善 ・データがコアとなるプロジェクトの企画、推進、マネジメント ■組織構成: 部長1名、エンジニア1名、業務委託2名、インターン3名で構成されています。 クライアント、経営陣、マーケター、営業、カスタマーサクセス、企画、デザイナー、エンジニアといった幅広い職種のメンバーたちと連携しながら業務を進めていただきます。 ■開発環境について: Python、R、SQL、GCP、AWS、GCP、trocco、GitHub、Mac、Slack等
案件の必須スキル
下記いずれかの経験 ・統計解析、機械学習などデータ分析の実務経験 ・PythonやR、SQLを用いた分析 ・TableauやGoogle Data PortalといったBIツールの利用
同社は、大手都市デザイン・コンサルGにおいてシンクタンクを担っております。 持続可能な建築・まちづくりの実現を目指し、 建築と都市のライフスタイル全般にかけて調査・企画・コンサルティングサービスを提供しています。 今回は、モビリティの制作、街づくりに向けたコンサル業務にてデータ解析を行っていただきます。 進行しているプロジェクトが複数ある中で、以下のような業務を都度ご依頼いたします。 【業務内容一例】 ・GISを駆使し、ビッグデータを組み合わせて分析 ・PythonやR言語でデータ分析
案件の必須スキル
・GISの知見 ・Python又はR言語でのデータ解析経験
不動産業向けクロウラーツールの運用、改修
案件の必須スキル
LAMP環境でのご経験3年程度 コミュニケーション能力
【プロジェクト概要】 ・自社SaaSプロダクトの開発を担当し、最新の機械学習技術を実装します ・機械学習のサーバ構築やデプロイ、新規Webサービスの開発など多岐にわたる技術的チャレンジがあります ・Python, PyTorch, Tensorflow, Kerasなどの最新技術を使用した開発環境です プロジェクトの影響力:自社プロダクトは多くのユーザーに利用されており、社会的影響力が大きいです チームの特徴:フルリモートワークで、柔軟な働き方が可能なチームです 【技術詳細】 アーキテクチャ:機械学習を用いたSaaSプロダクトのシステム全体のアーキテクチャを設計・開発します 開発プロセス:アジャイル開発手法を採用し、継続的な改善とリリースを行います 技術スタック: ・Python, PyTorch, Tensorflow, Keras ・GCP, Azure, AWS ・React
案件の必須スキル
・機械学習・自然言語処理・音声・画像・最適化アルゴリズムのいずれかの分野においての専門知識 ・機械学習の実問題への実務レベルでの応用実務経験 ・事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること ・PythonやR言語などを使った分析・モデル作成・可視化を得意としている
データフレームの取り扱い(Rで開発)
案件の必須スキル
・データフレームの取り扱い ・Pythonでの開発経験(実際にはRで開発) Rはチームに参加いただいてから習得いただく形で構いませんが、Pythonでの開発経験は必須 ・User数>100人以上のアプリ開発経験
・大手鉄道子会社でのデータエンジニア業務 ・デジタルマーケティング、営業/通販購買、顧客/会員などに関するデータの 統合、整備 ※BIダッシュボードの開発、統計分析、データマート開発まで幅広く携わっていただく可能性有(案件の状況によって変化いたします)
案件の必須スキル
【必須スキル】 ・データ収集の経験(ウェブ行動ログから抽出、Oracleから抽出など) ・クラウド基盤の構築経験1年以上(主にGCP or AWSでのデータパイプランの構築) ・DWHの構築経験(Bigquary、Redshiftあたり) ・BI開発(Tableau)および分析のためのデータマート開発経験1年以上(Tableau仕様を理解した上でのデータ整備、SQL処理) ・SQL:Window関数など ・顧客折衝経験 【尚可】 ・データベースの設計経験(Oracleなど) ・ウェブ解析ツールを用いたレポート業務に従事してきた方(ネット広告効果測定、SEO施策提案、サイト改善提案、など) ・統計知識など(SPSS,R,Python,Excelアドインでもなんでも) ・PDCAサイクルを回して成果を高めた経験がある方 ・ビジネスの知識 SEO・MEO,アクセス解析(GA等),BI導入・運用,データ分析,R言語,Python,アクセス解析ツール,BI,Tableau
・広告効果推定や広告予算配分最適化などのマーケティングプロダクトを提供する企業での、データサイエンスを用いた新たな最適化手法の提言及び開発支援 ・先行研究の結果を踏まえた新たな手法の提言 ・社内のソフトウェアエンジニアと協力しながら、開発した手法を Proof of Concept (PoC) で使用するプロトタイプに実装 ・社内の他プロダクトに対して、データサイエンスを活用した機能について研究・開発を実施
案件の必須スキル
【必須スキル】 ・統計学や機械学習を用いたR&D等の経験 ・線形代数学、解析学、統計学、確率論についての理解 ・査読つき論文の出版あるいは査読つき国際学会での発表の経験 ・Python、R などを使用した経験 ・Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudioの経験 【尚可】 ・マーケティング・リサーチ分野での業務経験 ・数理統計学、経済学、マーケティングリサーチなどの分野における博士号 ・Git などのバージョン管理ソフトウェアの使用経験 ・SQL を用いてデータの集計・抽出の経験 ・英語による、文書および口頭での優れたコミュニケーション能力 データ分析,R言語,Python,SQL
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平均単価
74.2万円
2024年11月のR言語のフリーランス案件・求人の月額単価の平均は74.2万円です。R言語のフリーランス案件・求人の年収の目安は890万円です。単価20万円台のR言語のフリーランス案件・求人は0件、単価30万円台のR言語のフリーランス案件・求人は0件、単価40万円台のR言語のフリーランス案件・求人は0件、単価50万円台のR言語のフリーランス案件・求人は1件、単価60万円台のR言語のフリーランス案件・求人は4件、単価70万円台のR言語のフリーランス案件・求人は4件、単価80万円台のR言語のフリーランス案件・求人は2件、単価90万円台のR言語のフリーランス案件・求人は3件、単価100万円台のR言語のフリーランス案件・求人は0件です。※フリーランスボード調べ(2024年11月18日更新)
2024年11月のR言語のフリーランス案件・求人の平均月額単価は74.2万円です。前月比で-3.7%(-2.9万円)と月単位でみるR言語のフリーランス案件・求人の月額単価は減少傾向です。
2024年11月のR言語のフリーランス案件・求人の想定平均年収は890.3万円です。前月比で-3.7%(-34.4万円)と月単位でみるR言語のフリーランス案件・求人の想定年収は減少傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
フルリモート | 71.4% | +0% |
一部リモート | 14.3% | +0% |
常駐 | 14.3% | +0% |
2024年11月のR言語のフリーランス案件・求人におけるフルリモート案件・求人の割合は71.4%で前月比で+0%と横ばい傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は14.3%で前月比で+0%と横ばい傾向にあります。常駐案件・求人の割合は14.3%で前月比で+0%と横ばい傾向にあります。
■R言語とは R言語は、統計解析やデータ分析、機械学習などに特化したプログラミング言語です。主に統計解析や科学計算、データ可視化などの分野で使用されています。 R言語の特徴としてオープンソースであること、統計解析に特化していること、豊富なパッケージ(ライブラリ)が利用可能なこと、データの可視化に優れていること、インタラクティブな開発環境を提供していること、クロスプラットフォームであること、コミュニティが活発であること、データ前処理に便利な機能が豊富であることなどが挙げられます。 R言語ができる開発はデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発と幅広いです。 R言語を活用しているサービスはFacebookやGoogle、Microsofなどがあります。 ■R言語とRubyの違い この章ではR言語とRubyの違いについて説明します。 R言語は統計解析に特化した開発言語であり、Rubyはオブジェクト指向プログラミングに特化した汎用的な開発言語です。 R言語とRubyの違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではR言語は先述したようにデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発が可能です。 一方、RubyはWebアプリケーション開発、スクリプト処理、ゲーム開発などの開発ができます。どちらの開発言語も汎用的な開発言語であり、かつ幅広く開発できますが、R言語は統計解析に特化している点、Rubyはオブジェクト指向プログラミングに特化している点が異なります。 また、R言語はデータサイエンス開発に適しており、一方Rubyはバックエンド開発に適しています。 次に学習難易度についてR言語の学習難易度は高いです。 その理由としてR言語は統計学の知識が必要であるためです。 一方Rubyの習得難易度は比較的容易です。その理由としてシンプルな文法構造を持っているためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 R言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてビッグデータ時代に必要とされるデータ解析ニーズが高まっていること、機械学習や人工知能分野での需要が増えていることであるためです。 またRubyの将来性は中期的に見て減っていくでしょう。 その理由としてPythonなどのライバル言語の台頭により、Rubyの人気が低下していること、モバイルアプリ開発においてRubyの存在感が薄れていることであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてR言語やRubyのスキルを身につけたい場合、上記R言語とRubyの汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■R言語とPythonの違い この章ではR言語とPythonの違いについて説明します。 R言語は統計解析に特化した開発言語であり、Pythonは汎用的な開発言語です。 R言語とPythonの違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではR言語は先述したようにデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発が可能です。 一方、PythonはWebアプリケーション開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発などの開発ができます。どちらの開発言語も汎用的な開発言語であり、かつ幅広く開発できますが、R言語は統計解析に特化している点、Pythonは汎用的である点が異なります。 また、R言語はアカデミックな分野での利用が多く、一方Pythonは産業界での利用が多いです。 次に学習難易度についてR言語の学習難易度は高いです。 その理由としてR言語は統計学の知識が必要であるためです。 一方Pythonの習得難易度は比較的容易です。その理由としてシンプルで読みやすい文法を持っているためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 R言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてデータサイエンス分野での需要が高まっていること、アカデミックな分野でのR言語の利用が根強いことであるためです。 またPythonの将来性は高いでしょう。 その理由として機械学習やAI分野での需要が拡大していること、Webアプリケーション開発での人気が高いことであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてR言語やPythonのスキルを身につけたい場合、上記R言語とPythonの汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■R言語とC言語の違い この章ではR言語とC言語の違いについて説明します。 R言語は統計解析に特化した高級言語であり、C言語は汎用的な低級言語です。 R言語とC言語の違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではR言語は先述したようにデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発が可能です。 一方、C言語はオペレーティングシステム開発、デバイスドライバ開発、組み込みシステム開発などの開発ができます。どちらの開発言語も異なる分野で利用されていますが、R言語は統計解析に特化している点、C言語は低レベルな処理に特化している点が異なります。 また、R言語はデータサイエンティストに適しており、一方C言語はシステムエンジニアに適しています。 次に学習難易度についてR言語の学習難易度は高いです。 その理由としてR言語は統計学の知識が必要であるためです。 一方C言語の習得難易度は高いです。その理由としてポインタなどの低レベルな概念を理解する必要があるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 R言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてデータ分析の重要性が増していること、統計解析ツールとしての需要が高いことであるためです。 またC言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてシステムプログラミングの根幹をなす言語であること、組み込みシステム開発での需要が根強いことであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてR言語やC言語のスキルを身につけたい場合、上記R言語とC言語の汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■R言語とExcelの違い この章ではR言語とExcelの違いについて説明します。 R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であり、Excelは表計算ソフトウェアです。 R言語とExcelの違いを汎用性、習得難易度、将来性から見ていきましょう。 汎用性の観点ではR言語は先述したようにデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発が可能です。 一方、Excelはデータ集計、グラフ作成、簡易的なデータ分析などの処理ができます。どちらのツールもデータ処理に利用されていますが、R言語はプログラミングによる高度な分析が可能である点、Excelは手軽にデータ処理ができる点が異なります。 また、R言語はデータサイエンティストに適しており、一方Excelは一般企業の実務担当者に適しています。 次に学習難易度についてR言語の学習難易度は高いです。 その理由としてR言語はプログラミングの知識が必要であるためです。 一方Excelの習得難易度は比較的容易です。その理由としてGUIによる直感的な操作が可能であるためです。 最後に将来性を見ていきましょう。 R言語の将来性は高いでしょう。 その理由としてビッグデータ時代に必要とされる高度な分析ニーズが高まっていること、データサイエンティストの需要が増えていることであるためです。 またExcelの将来性は中程度でしょう。 その理由としてビジネスの現場での利用が根強いこと、一方で高度な分析にはR言語などの専門ツールが用いられる傾向にあることであるためです。 なお、フリーランスエンジニアとしてR言語やExcelのスキルを身につけたい場合、上記R言語とExcelの汎用性や学習難易度、需要の違いを考慮し自分に見合うスキルを見つけることをおすすめします。 ■R言語を活用するメリット この章ではR言語を活用するメリットについて説明します。 R言語を習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・データ分析に特化した豊富なパッケージが利用可能 ・統計解析や機械学習アルゴリズムの実装が容易 ・データの可視化やグラフ作成が簡単に実現可能 ・Rコミュニティによる活発な情報共有と支援体制 ・オープンソースであるため、コストを抑えた開発が可能 ・クロスプラットフォームで様々な環境で動作可能 ・データハンドリングや前処理に便利な関数が豊富 ・科学計算や金融工学などの専門分野での利用に適している R言語はデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発と様々な開発に活用されており、フリーランス求人・案件数も多いです。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■R言語を活用するデメリット この章ではR言語を活用するデメリットについて説明します。 R言語を習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・大規模なシステム開発には適していない可能性あり ・実行速度がPythonなどの汎用言語に比べて遅い傾向あり ・オブジェクト指向プログラミングの機能が限定的 ・エラーメッセージが分かりにくく、デバッグが難しい場合あり R言語はメリットが多いですが、大規模開発への適性や実行速度など注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 R言語習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはR言語を活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。 ■R言語フリーランスエンジニアとして携わることができるフリーランス求人・案件例 ・データ分析や統計解析システム開発のフリーランス求人・案件 R言語フリーランスエンジニアは、データ分析や統計解析システム開発で活用されています。 R言語では統計解析ツール開発、データ可視化アプリケーション開発、マーケティング分析ダッシュボード開発などの開発に携われるフリーランス案件・求人が存在します。 具体的な業務内容はデータの前処理や統計モデルの構築、データ可視化レポートの作成、機械学習アルゴリズムの実装、クラウドプラットフォーム上でのデプロイなどです。 R言語フリーランスエンジニアが求人・案件を獲得する上で、R言語での開発経験やデータ分析の知識、tidyverse、ggplot2などデータハンドリングやグラフ作成パッケージの使用経験、SQL、Pythonなどデータ処理言語の理解、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、統計学や機械学習の基礎知識などがあると参画しやすいでしょう。 ・機械学習モデル開発のフリーランス求人・案件 R言語フリーランスエンジニアは、機械学習モデル開発で活用されています。 R言語では推薦システム開発、自然言語処理アプリケーション開発、画像認識モデル開発などの開発に携われるフリーランス案件・求人が存在します。 具体的な業務内容は機械学習アルゴリズムの選定と実装、モデルの学習と評価、ハイパーパラメータの調整、大規模データの前処理、クラウド環境でのモデルデプロイなどです。 R言語フリーランスエンジニアが求人・案件を獲得する上で、R言語での開発経験や機械学習ライブラリ(caret、mlr、h2oなど)の使用経験、ディープラーニングフレームワーク(TensorFlow、Kerasなど)の利用経験、データ前処理や特徴量エンジニアリングの知識、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、Python、Scalaなど他言語の理解などがあると参画しやすいでしょう。 ・金融リスク管理システム開発のフリーランス求人・案件 R言語フリーランスエンジニアは、金融リスク管理システム開発で活用されています。 R言語ではポートフォリオ最適化ツール開発、金融商品の価格予測モデル開発、信用リスク評価システム開発などの開発に携われるフリーランス案件・求人が存在します。 具体的な業務内容は金融工学の理論に基づくモデル構築、金融データの収集と前処理、統計的手法によるリスク分析、バックテストによるモデル評価、レポーティングダッシュボードの作成などです。 R言語フリーランスエンジニアが求人・案件を獲得する上で、R言語での開発経験や金融工学の知識、quantmod、fOptions、Rmetrics、xtsなど金融関連パッケージの使用経験、SQLやNoSQLなどデータベース操作の理解、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、金融規制や会計基準の知識などがあると参画しやすいでしょう。 ■R言語フリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況 R言語フリーランス求人・案件のリモートワーク・在宅・持ち帰り状況について解説します。 R言語はデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発など様々な開発求人・案件があり、多くの開発現場においてリモートワークや在宅・持ち帰りのフリーランス求人・案件が増えています。 しかし、セキュリティや機密情報保持などの様々な要因によりリモートワークや在宅・持ち帰りが難しいR言語フリーランス求人・案件も一部存在します。 未だコロナが蔓延しておりますが、リモートワークや在宅ではコミュニケーションが取りづらいなどの課題も見えており、出社に切り替えている企業も多くなっております。 特に出社とリモートワーク・在宅を混合している働き方であるハイブリットワークが近年増加傾向です。今後R言語を含むフリーランス求人・案件のリモートワークや在宅・持ち帰り化は数年前と比較して少なくなっておりますが、無くなることはないでしょう。 R言語フリーランス求人・案件の中でもリモートワークや在宅・持ち帰りのみに参画したいフリーランスエンジニアはデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発のフリーランス求人・案件を探してみましょう。 ■R言語での週2日・週3日フリーランス求人・案件 R言語での週2日・週3日フリーランス求人・案件について解説していきます。 R言語の週2日・週3日フリーランス求人・案件はR言語全体のフリーランス求人・案件の中で1%ほどの割合で存在します。 また週2日・週3日などの時短でも月額単価60万円を超える高単価なR言語フリーランス案件・求人も多く存在します。 複数のR言語フリーランス求人・案件に参画できるため、様々なプロダクトやサービス開発に携われたり、多種多様なエンジニアとコミュニケーションを取れます。 高単価なR言語フリーランス求人・案件はR言語スキル以外にもデータサイエンス開発経験、上流工程〜下流工程まで一貫した開発経験、プロジェクトリード経験などある程度の開発実績や知識が備わっている方でないと参画が難しいでしょう。 R言語フリーランスエンジニアとして週2日・週3日フリーランス求人・案件に参画したい方は現状の市場動向の把握をした上で自分のスキルに見合うフリーランス求人・案件を探すことをおすすめします。 ■R言語フリーランス求人・案件に参画するために必要なスキル R言語フリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルを解説します。 R言語フリーランス求人・案件に参画するために必要なスキルは、R言語自体の開発経験、データサイエンス開発経験で頻繁に使用される周辺知識/スキルです。 技術面とその他周辺スキル/知識に分けてみていきましょう。 まず、技術面においてR言語フリーランスエンジニアとして、R言語での開発経験はもちろんtidyverse、dplyrなどデータ操作パッケージの使用経験、ggplot2、plotlyなどデータ可視化パッケージの活用経験、caret、mlrなど機械学習パッケージの利用経験、Shiny、Dashなどインタラクティブダッシュボードの開発経験、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、SQL、NoSQLなどデータベース操作の理解、Python、Juliaなど他言語との連携経験があるとR言語フリーランス求人・案件に参画しやすいでしょう。 その他周辺スキル/知識として、コミュニケーションスキルや問題解決スキル、ドキュメント作成スキル、知識を常にアップデートできるスキルなどがあるとR言語フリーランス求人・案件に参画しやすいでしょう。 上記技術面とその他周辺スキル/知識、どちらかが欠けているとR言語フリーランス求人・案件に参画できない可能性があるので念頭においておきましょう。 さらにR言語フリーランスエンジニアとして、高単価のフリーランス求人・案件に参画を希望している場合、上流工程での経験やチームマネジメント経験があることが望ましいでしょう。 ■R言語開発経験年数別のアドバイス R言語フリーランス求人・案件に参画するため、R言語開発経験年数別のアドバイスをそれぞれ開発経験1〜2年、開発経験2〜3年、開発経験5年以上に分けて解説します。 ・実務経験1〜2年のR言語フリーランスエンジニア 実務経験1〜2年のR言語フリーランスエンジニアは、R言語の基本的な文法や統計解析の知識を身につけ、tidyverse、dplyrなどデータ操作パッケージの使用経験を積むことをおすすめします。 またggplot2、plotlyなどデータ可視化パッケージの活用経験を積み、シンプルなデータ分析タスクを自力で遂行できるようになると、R言語フリーランス求人・案件に参画しやすくなるでしょう。さらにSQL、Pythonなど他言語の理解を深め、データハンドリングやプリプロセッシングの効率化を図ることも重要です。 ・実務経験2〜3年のR言語フリーランスエンジニア 実務経験2〜3年のR言語フリーランスエンジニアは機械学習プロジェクトへの参画を目指しcaret、mlrなど機械学習パッケージの利用経験を積むことが求められます。 またShiny、Dashなどインタラクティブダッシュボードの開発経験を積み、データ分析結果を効果的に伝えるスキルを磨くことも重要です。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験を積み、大規模データ処理やモデルデプロイの知見を深めることで、より高度なR言語フリーランス求人・案件に参画できるようになるでしょう。 ・実務経験5年以上のR言語フリーランスエンジニア 実務経験5年以上のR言語フリーランスエンジニアは、プロジェクトリーダーやアーキテクトとしての役割を担うことが期待されます。 高度な統計解析手法や機械学習アルゴリズムの理解に加え、ドメイン知識や業務理解を深め、課題解決に向けた適切な分析アプローチを提案できる能力が求められます。 またR言語とPython、Juliaなど他言語との連携経験を活かし、データパイプラインの設計や最適化に貢献することも重要です。さらに、チームマネジメントやコミュニケーション能力を磨き、プロジェクトの成功に導く leadership を発揮することが、上流工程を含む高単価なR言語フリーランス求人・案件の獲得につながるでしょう。 ■R言語習得難易度・勉強方法 R言語習得難易度・勉強方法について解説します。 R言語習得難易度について、比較的難しいでしょう。その理由として統計解析の知識が必要であることやパッケージごとに異なる文法や関数の使い方を理解する必要があることが挙げられます。 R言語学習コストについて、他プログラミング言語と比較して大幅な時間がかかります。 1つのプログラミング言語を基礎レベルまで習得するには、おおよそ200時間は必要と言われています。また実務レベルまで習得する場合、おおよそ1,000時間以上かかるとも言われています。しかし、学習方法や理解度や開発言語の周辺知識も一緒に習得する必要があり、個人差はありますので、あくまでも参考として覚えておきましょう。 近年ではオンライン学習やプログラミングスクールなど、様々な場所でR言語を始めとするプログラミング言語を学習出来ます。オンライン学習を例に挙げると学習サイトである「ドットインストール」「Schoo」「Udemy」など多種多様なサービスがあります。 また、 チュートリアルサイト「Excel Easy」や学習サイト「R for Data Science」や「DataCamp」などR言語を学習できる学習サイトの環境はいくつか整っています。 オンライン学習やプログラミングスクールはR言語自体の習得以外にもR言語での開発に必要なデータサイエンス開発など周辺知識も教えてくれるため、R言語の学習においてより実践で使える知識を蓄えやすいでしょう。 その他、R言語習得を希望するエンジニアは、まず周辺でR言語に精通したエンジニアを探してみる、勉強会に積極的に参加してみることもおすすめです。やはり近くにメンターがいることにより、学習の効率性も上がるだけでなく学習意欲も維持しやすくなります。 ■R言語フリーランス求人・案件参画するために役立つ資格 R言語フリーランスエンジニアが取得しておいても良い資格を3つ紹介します。 ・統計検定 統計検定とは、日本統計学会が主催している統計に関する知識やその知識を活用する能力を問う試験です。 統計学の基礎的な知識と応用力を有する人材を認定することを目的とした検定試験です。統計検定は4級から1級までの級に加えて、統計調査士・専門統計調査士・データサイエンス基礎/発展/エキスパートの資格が設けられています。 試験形式は筆記試験、試験時間は1.5時間から2時間程度、受験料は6,000円から10,000円、試験内容は基礎統計学から応用統計学、確率論、統計的手法論などが出題範囲となります。 統計検定の資格を取得することにより、統計学の知識やデータ分析/解析のスキルを有していることを証明できるだけでなく、就職や転職にも有利に働く可能性が高いなどのアドバンテージがあります。 そのため、R言語フリーランスエンジニアとして取得しておくことをおすすめする資格の一つと言えるでしょう。 ・データ解析士 データ解析士とは、内閣府認可一般社団法人実務教育研究所の通信講座「多変量解析実務講座」を修了した人に授与される資格です。主に観測値が複数の変数からなる多変量データを統計的に扱う手法である多変量解析について学ぶことができます。 データ解析士のレベルは統計検定準1級レベルと同等とされており、受講期間は4ヶ月、入学金(税込)は5,000円、受講料(税込)は49,500円となっています。 データ解析士を取得することで、データ解析スキルや知識が身につくだけでなく、実務を想定した資格であるため、業務への活用しやすさや就職/転職に有利に働きやすい点もこの資格を取得するメリットと言えるでしょう。 そのため、R言語フリーランスエンジニアとして取得しておくことをおすすめする資格の一つと言えるでしょう。 R言語フリーランスエンジニアにとって、統計検定やデータ解析士などの統計学やデータ分析に関する資格を取得しておくことは、フリーランス求人・案件獲得の面でも有利に働く可能性があります。フリーランスエンジニアとしてのスキルアップや市場価値向上のために、これらの資格取得を検討してみるのも良いかもしれません。 ・データベーススペシャリスト試験 データベーススペシャリスト試験とは独立行政法人「情報処理推進機構(IPA)」が実施する試験です。データベースの設計、運用、保守に関する専門的な知識と技術を持つ人材を認定することを目的とした試験となります。 試験形式は筆記試験(「午前」「午後」の2部構成)、試験時間は午前が90分、210分、受験料は7,500円(税込)、試験内容はテクノロジ系、マネジメント系、ストラテジ系、コンピュータ構成要素、システム構成要素、データベース、セキュリティ、システム開発技術、ソフトウェア開発技術など幅広い分野から出題されます。 データベーススペシャリスト試験の資格を取得することにより、データベースに関する知識が身につき、データベーススキルを有していることを証明できるだけでなく、就職や転職にも有利に働く可能性が高いなど、様々なアドバンテージがあります。 そのため、R言語フリーランスエンジニアとして取得しておくことをおすすめする資格の一つと言えるでしょう。データベースの知識やスキルは、データ分析やデータサイエンスの分野でも重要な役割を果たすため、R言語フリーランスエンジニアにとって、データベーススペシャリスト試験の資格取得は、フリーランス求人・案件獲得の面でも有利に働く可能性があります。フリーランスエンジニアとしてのスキルアップや市場価値向上のために、この資格取得を検討してみるのも良いかもしれません。 R言語やIT関連の資格を習得することは良いことですが、R言語フリーランス求人・案件に参画するという目的を失わないようにしましょう。 R言語スキルを資格取得によって、証明することは可能ですが重要視すべきことは、R言語の実務経験やデータサイエンス開発経験周辺で必要な開発スキルを保有していることです。 そのためR言語の資格はある程度実務経験がある方、時間的に余裕がある方が取得すると良いでしょう。 R言語エンジニアとして、実務未経験にも関わらずR言語フリーランスエンジニアが取得しておいて良い資格の取得を最優先事項にすることはやめておきましょう。 ■R言語フリーランス求人・案件の未経験での参画 R言語開発実務未経験の場合、参画できるR言語フリーランス求人・案件は限られてくるでしょう。 R言語などフリーランス求人・案件は参画後すぐに稼働してもらいたいため、即戦力エンジニアを欲していることが多いです。 未経験からR言語フリーランス求人・案件への参画を検討/希望している方は、はじめにR言語での開発経験やデータ分析での実務経験を積める企業へ就職し2〜3年ほど開発経験を積むもしくは個人や副業としてR言語開発経験が積めるプロジェクトに1〜2年ほど参画し開発経験を身につける、どちらかの行動を行いましょう。 R言語フリーランス求人・案件に参画する上でコミュニケーションスキルや能動的に動けるかなども見られますが、やはり一番重要視されるポイントは求人・案件の要件の合致度合いです。そのため、上記以外にも実務経験を作れるのであれば積極的にこなしていきましょう。 R言語のフリーランス求人・案件への参画を目指すにあたって、他開発言語の知識も身につけておくと、担当領域の幅を広げることができ、選択できるフリーランス求人・案件の選択肢を増やせるでしょう。 例えば、R言語フリーランス求人・案件ではR言語での開発経験はもちろん、tidyverse、dplyrなどデータ操作パッケージの使用経験、ggplot2、plotlyなどデータ可視化パッケージの活用経験、caret、mlrなど機械学習パッケージの利用経験、Shiny、Dashなどインタラクティブダッシュボードの開発経験、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)などクラウドサービスの利用経験、SQL、NoSQLなどデータベース操作の理解、Python、Juliaなど他言語との連携経験が求められます。 R言語をはじめとする他開発言語の知識/スキルや周辺環境の知識/スキルが豊富であればR言語フリーランス求人・案件参画時のアピール材料にもなるため、日頃から勉強時間を確保してスキルアップを図りましょう。 ■R言語の市場動向やニーズ R言語はデータ分析システム開発、統計解析ツール開発、機械学習モデル開発、データ可視化アプリケーション開発、科学計算ソフトウェア開発、金融リスク管理システム開発、バイオインフォマティクス関連ツール開発、マーケティング分析ダッシュボード開発など幅広く開発ができることからフリーランス求人・案件の中でも多く求人が存在します。 そのためニーズは現時点でも多くあり、今後中長期的にみてもニーズは無くならないでしょう。 では、R言語エンジニアのニーズがある理由をIT市場動向から分析してみましょう。 2022年、FORTUNE BUSINESS INSIGHTが発表した世界のデータ サイエンス プラットフォーム市場は、世界のデータ サイエンス プラットフォーム市場規模は、2021年に641億4000万米ドルと評価され、2022年の814億7000万米ドルから2029 年までに4,841億7000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に29.0%のCAGRを予測しています。 また、別の市場動向から分析してみましょう。 2023年5月、IDC Japanが発表したソフトウェア市場の実績と予測では2022年の国内市場を、前年比13.9%増の4兆1548億6300万円と推定しており、国内市場は2022年から2027年にかけて年平均6.7%で成長し、2027年には5兆7459億円に達すると予測しています。 その他ビッグデータ、IoT、ブロックチェーン、6G、xR、AGIを含む人工知能などによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩に伴い、エンジニア全体の人材不足が深刻化しています。2030年までに79万人のITエンジニア不足に陥る可能性があるとも言われています。 上記観点を考慮するとIT市場の急速な成長に伴いエンジニアの絶対数が足りておらず、R言語を含むエンジニアにおいてニーズが今後も拡大していくでしょう。 R言語エンジニアとして現在活躍している方や今後活躍を検討している方はR言語の開発実務経験やR言語開発に必要なデータサイエンス開発経験を取得すると多くのR言語エンジニアの中でもフリーランス求人・案件への参画確率が上がるでしょう。