以下業務をご自身の経験に応じてお任せする予定です。 ・業務内容とデータ現状を把握しながらあるべき姿のデータ戦略とデータ利活用プランの策定 ・データ分析モデルの設計・実装 ・データ分析結果に対するコンサルティング ・データ分析に必要なデータセット整備 ・BIツール或いはPythonを用いてデータ可視化 ・複数DXプロジェクトにおいてデータ利活用の企画推進 ・業務のステークホルダーとの深いコミュニケーションによるデータ利活用の企画推進

・数学的な背景：統計学、確率論、線形代数、微積分などの数学的知識 ・問題解決能力：問題解決能力、ビジネス課題解決能力、データインサイト能力、の3つを必須スキルへ移動 ・ビジネス課題解決能力：データサイエンス観点から事業やビジネス課題を抽出し具現化してデータ分析を通じて解決策を見出す能力 ・データインサイト能力：データから複雑なパターンを読み取り、問題解決にアプローチする能力 ・統計学と機械学習：回帰分析、クラスタリング、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどのアルゴリズムを理解し、統計的手法と機械学習モデルの開発と適用できる能力 ・プログラミング能力：Pythonでの機械学習フレームワーク・ライブラリ（Scikit-learn, TensorFlowなど）を用いた教師あり学習（分類モデル・回帰モデル・時系列モデル）や教師なし学習（クラスタリングなど）の開発と業務適用経験 ・データ処理能力：SQLやNoSQLデータベースの知識を持ち、非構造又は構造データのETL処理を行い、分析可能な形式に変換できる ・データ可視化能力： Tableau、PowerBI、Matplotlib、Seabornなどデータ可視化ツール/ライブラリを用いてデータ可視化ができる ・何らかの機械学習を伴う実業務のデータ分析プロジェクトを複数経験している ・コミュニケーション能力：チームメンバーや関係ステークホルダーとのコミュニケーション能力があり、技術的な話題を説明し、議論をリードすることができる

・大規模データ処理経験：HadoopやSparkなどのビッグデータプラットフォームを利用した経験 ・リサーチ能力：最新の研究やトレンドを追って情報の収集を行い、新しいアルゴリズムや技術をキャッチアップできる能力 ・需要予測の時系列モデルの開発と業務適用経験 ・機械学習モデルの本番業務への適用の経験

・チームワークを大切にし、協力し合える方 ・問題解決に積極的に取り組む姿勢を持っている方 ・継続的な学習意欲があり、新しい技術を取り入れることに前向きな方 ・多様な意見を尊重し、コミュニケーション能力が高い