⁨データクレンジング⁩関連の求人⁨22⁩選

分析屋の特長「分析して終わり」ではなく、「ビジネスを動かす分析」を。 当社は「おもてなし分析」を掲げ、データの価値を成果へと結びつけるプロフェッショナル集団です。 SHIFTグループの安定した顧客基盤を活かし、データ分析案件が急増中です。 当社のプロジェクトは、データ分析や機械学習の実装、BIツールを活用した可視化、データ基盤の構築・運用など、幅広い業務に携わることが可能です。 最新の技術やツールを活用する機会も多く、特定の領域にとどまらず、より高度なスキルを磨くことができます。 また、当社はエンジニアとしての成長機会を大切にしており、実力次第でより専門性の高い案件へアサインされる環境もあるため、スキルに応じた早期のキャリアアップも可能です。 さらに、幅広い技術領域に携わることで、特定の分野における専門性を深めることができ、経験を積むことで市場価値の高いエンジニアとしてのキャリアを築くことができます。 急成長中のベンチャーのような不安定な環境ではなく、安定した基盤のもとで、じっくりと技術を伸ばせる点も特徴です。 当社は、社員の積極的な意見や提案を大切にしています。 代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。 また、横の繋がりも強く社員同士の技術交流も活発で、勉強会やナレッジシェアの場を定期的に設けており、成長意欲のある方にとって最適な環境を提供しています。 この求人にマッチする方 ・大手では味わえないスピード感の中で、自分の成果をダイレクトに感じたい方 ・指示通りの分析に「おもしろくない」と感じている方 ・顧客や事業に踏み込んだ提案型の分析に挑戦したい方 ・自身のキャリアの幅の可能性を見出したい方 ・安定した環境で着実にスキルを伸ばしたい方 ・PythonやSQLを駆使し、統計解析・機械学習・データ基盤構築等の実践経験を積みたい方 ・クラウド環境（AWS・GCP・Azure）でのデータ分析やMLOpsに挑戦したい方 ・特定業界に縛られず、幅広い業界のデータ分析を経験したい方 ・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方 ・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方 上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。 募集背景 当社は2011年の創業以来、データ分析支援を主軸に事業を展開し、顧客の意思決定を支えてまいりました。 現在は「2034年に売上100億円」という目標に向け、大きな成長フェーズにあります。 その実現のため、「人員拡大による体制強化」「既存メンバーのスキルアップと単価向上」「人月モデルに依存しない自社サービス開発」といった取り組みを進めており、技術力を深めながらビジネス成果につなげられる人材が必要不可欠です。 現在、多くの企業では「分析はしているが、ビジネス成果につながっていない」という課題があります。 分析結果を単に報告するだけで現場任せになったり、高度な分析そのものが目的化してしまい、実際の成果に結びつかないケースも少なくありません。 そんな中、分析屋では「データ分析をビジネス成果につなげる橋渡し」を大切にしています。 当社では、データ分析の実装だけでなく、分析結果を戦略に落とし込み、改善提案まで行うことで、実際に成果を生むことに挑戦できます。 今回の募集は、事業拡大と組織強化を見据えた増員であり、ゼネラリスト的に幅広く活躍できる方、または特定分野で専門性を深めつつビジネス側へ挑戦したい方を歓迎します。 これまでの経験を土台に、新たな挑戦を通じて自身の市場価値をさらに高めていきたい方をお待ちしています。 仕事内容 データサイエンティストとしての分析スキルを高めながら、ビジネス側の経験も積み、市場価値を向上させることが可能です。 データ解析や分析業務にとどまらず、顧客の課題抽出から施策提案・実行まで幅広く関与することで、技術とビジネスの両軸を身につけることができます。 業務内容は大きく、エンジニア領域とビジネス領域に分かれご経験や志向に応じて担当範囲を調整いたします。 エンジニア領域 データを活用した課題解決に携わります。 実務を通じて分析スキルを磨きつつ、より戦略的なデータ活用にもチャレンジできます。 主な業務内容 ・データ分析のためのデータ収集・前処理（データクレンジング、ETL処理など） ・データ基盤構築・管理（データベース設計、データパイプラインの開発など） ・データ分析設計、実行（ビッグデータ分析、統計解析、機械学習モデルの構築など） ・KPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等） ・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど） 　変更の範囲：会社が指定した業務 ビジネス領域 データ分析の専門家としてのスキル

お客様の抱えるビジネス課題の解決を目指します。 コンサルティングからデータサイエンスプロジェクトの推進、データサイエンスの企業内製化支援まで、経験や知識に応じて業務をお任せします。 ■データクレンジング データを集め、必要な部分を抽出・加工し、集計します。データを理解しやすい形にし、業務に活用できるようにします。効率化できそうな業務を分析し、最終的には自動化することで業務改善も実現します。 ■データ基盤の構築・運用 分析に必要なデータを、プログラミングしながら変換し整理していきます。データを蓄積する保存場所（DWHなど）の設計、構築、実装作業を行います。 ■ビックデータの分析 データクレンジングされた情報を元にデータを分析を行います。PythonやRで組み立てたプログラムや分析ツールを使用します。分析した数値を元に、業務改善などの支援も行います。 ■分析結果の可視化 Tableau、PowerBIなどの可視化ツールを用いて分析結果をグラフなどに置き換えお客様にお伝えします。 ■データサイエンス養成講座の運用 企業向け研修の提案・研修、スクールの教材作成や講師業務を行います。 プロジェクト例 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ■導入目的 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい。 ■導入効果 ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった。 ・その結果、キャンペーンの効果(売上)が10％アップし、廃棄ロスも減少。 ■分析の流れ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討。 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする。 【IT業界某企業】 ■導入目的 多くの業種業態で取られている顧客アンケートから特徴のある顧客タイプを見つけ出し、それらをセグメント化することでそれぞれに適切な施策・戦略を打ち出したい。 ■導入効果 購入層が限定されるような商品の対象顧客についてセグメント化した結果を基に、販売促進のためのプロファイリングを実施。一見似ている顧客グループ同士でも明確な違いを見つけ出し、それぞれ異なるマーケティング戦略を打ち出すことに成功。 ■分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、単語の頻度や文章のつながりの傾向に関する分析結果から、クラスタリングによって顧客セグメント化を行う。 ・セグメント化された顧客タイプを一つの座標上で比較することで、個々のタイプの特徴を明確に示す。

私たちは、「人」と「テクノロジー」で新たな問いに挑戦し、価値を創造していく AIデジタル時代のベストパートナー を目指しています。 ワークスアイディは、AI、データ分析、ローコード支援といった時代の変化に即応した最先端のテクノロジーを駆使し、単なる「分析」や「システム実装」で終わることのない、真のDX変革を追求しています。 お客様の「変化と体験」（業務の変革と成功体験）を創造する真の伴走型パートナーとして、データサイエンスの力で変革をリードしています。 事業成果と内製化体制の構築など具体的な変革を追求したい――志高く、成長への意欲を持つ方にとって、あなたの力を存分に発揮できる環境です。 戦略を描くだけでなく、成果につなげる。それが私たちの役割です。 業務内容 「戦略から実行まで、一気通貫で変革をリード」 お客様が抱える本質的な課題をデータの力で深く特定し、解決へと導きます。 ■課題特定と分析ロードマップの設計 顧客の経営課題や業務データをヒアリングし、潜在的な課題まで掘り下げ、実行を前提とした分析ロードマップを設計。 ■データ基盤の構築・運用 DWHやクラウド環境を活用し、分析に必要なデータ基盤を設計・構築・運用。 ■ビッグデータ分析とモデル構築 PythonやRを用いて予測モデルや統計的手法を適用し、業務改善や需要予測を支援。 ■分析結果の可視化と提案 TableauやPowerBIなどのBIツールを用いて結果を分かりやすく可視化し、顧客に最適な意思決定を促す。 ■データサイエンス人材育成支援 企業向け研修や教材作成、講師業務を通じて、顧客の内製化を支援。 私たちが扱うテクノロジー / ソリューション（提案例） ■データ収集・整備 ⇒ データクレンジング、ETL処理、ログデータ収集、構造化・非構造化データの前処理 ■データ基盤構築・運用 ⇒ DWH（データウェアハウス）、データレイク、クラウド環境（AWS/Azure/GCP）、SQLによるデータモデリング ■統計解析・機械学習 ⇒ 回帰分析、クラスタリング、分類モデル、需要予測、自然言語処理（NLP）、時系列解析 ■AI・生成モデル活用 ⇒ 生成AIによるデータ拡張、予測モデルの精度向上、異常検知、レコメンドシステム構築 ■データ可視化・意思決定支援 ⇒ Tableau、PowerBI、Python可視化ライブラリ（Matplotlib、Seaborn）、ダッシュボード設計・運用 ■業務改善・自動化支援 ⇒ 分析結果を基にした業務プロセス改善、RPA連携、データ駆動型の意思決定支援 ■人材育成・内製化支援 ⇒ データサイエンス研修、教材作成、企業内データ活用スキルの定着支援 プロジェクト例 工業、製造、通信、通販、金融、保険など、様々な業界でビッグデータを保有している企業様が中心です。 【小売業界某企業】 ■導入目的 商品の特徴別や季節ごとに売れる商品などを軸として需要予測を行っていたが、さらに予測精度を高めたい。 ■導入効果 ・最適な値引き率が分かったことにより、効率的なキャンペーンの取捨選択を行えるようになった。 ・その結果、キャンペーンの効果(売上)が10％アップし、廃棄ロスも減少。 ■分析の流れ ・売上データや過去の割引データを元に、適切な統計的手法を検討。 ・予測モデルを複数構築し予測精度を検証することで、精度の高い最適な分析結果をアウトプットする。 【IT業界某企業】 ■導入目的 多くの業種業態で取られている顧客アンケートから特徴のある顧客タイプを見つけ出し、それらをセグメント化することでそれぞれに適切な施策・戦略を打ち出したい。 ■導入効果 購入層が限定されるような商品の対象顧客についてセグメント化した結果を基に、販売促進のためのプロファイリングを実施。一見似ている顧客グループ同士でも明確な違いを見つけ出し、それぞれ異なるマーケティング戦略を打ち出すことに成功。 ■分析の流れ ・テキストデータを形態素解析し、単語の頻度や文章のつながりの傾向に関する分析結果から、クラスタリングによって顧客セグメント化を行う。 ・セグメント化された顧客タイプを一つの座標上で比較することで、個々のタイプの特徴を明確に示す。 このお仕事で得られるもの ■戦略から実行まで一気通貫で主導する経験 データ収集から分析・可視化・提案まで責任を持ち、真のDX変革をリード。 ■次世代データサイエンスリーダーとしての市場価値 先端技術（AI、機械学習、クラウド）と事業成果を直結させる経験が大きな価値に。 ■組織と事業を内側から創るやりがい お客様の内製化支援や新たなデータソリューションの企画・立ち上げを主導することによる達成感。 求める人物像 私たちは、「試行錯誤を重ねながらキャリアを築いてきたが、志高く、成長したい」と願う方を歓迎します。