データマネタイズ向けデータ分析案件 | ITフリーランスエンジニアの求人・案件(2024/12/03更新)

下記、データ分析作業を行っていただきます。 ・要求ヒアリング・要求を踏まえた上での分析方針の設計　(基礎分析→仮説構築も含む) ・統計モデル構築方針の決定 ・統計モデルの実装 (ライブラリ利用) ・統計モデルの解釈 　(説明変数寄与度の解釈) ・分析結果のレポーティング ・追加で取得すべきデータの提案

・データ分析実務経験（分析要求ヒアリング、分析要件定義、分析作業、レポーティング） ・モデル開発の実務経験（RやPythonを使用した線形モデルの構築） ・データ前処理（異常値、外れ値、欠損値の処理やデータの標準化） ・データ操作（SQLやPythonなどを利用した、SQLにおけるJOIN、GROUP BY、CASE文、副問合せ） ・プログラミングのご経験 ・統計検定準1級レベルの知識 ・ビジネスアナリティクスの実務経験

歓迎スキル・SQL構文を用いた実務経験 ・機械学習の知識 ・Deep Learningの知識 ・RやPythonを用いた階層ベイズモデル、線形混合モデルの構築の経験

※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

精算条件 標準となる稼働時間が定められている場合、その契約上、稼働時間が上限値を超過したり、反対に下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されることになります。 ここではこのような精算のある契約を「有」、精算のない契約については「無」と表記しています。

有

精算基準時間 標準となる稼働時間の上限値・下限値です。 業務委託案件の契約上、稼働時間が上限値を超過したり、下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されます。

140時間〜180時間

支払いサイト 報酬お支払いまでの期間です。基本、月末締め翌月15日払いの15日サイトをとっています。 ※業務委託契約のみに適用 ※参画する現場により変動する場合があります。

15日