NumPyNumPyの仕事を依頼
NumPyでのデータ分析、深層学習、機械学習などの外注先探しはお任せください。プロ人材のチームを編成し、業務遂行をサポートします。
NumPyの案件例
機械学習/深層学習の研究
機械学習/深層学習の研究/アルゴリズム実装。大手企業と連携した研究/ソリューション開発、自社プロダクトの開発。機械学習における実装。
データ分析支援
電力の需要/発電予測等に関連するデータ分析作業。収集されたデータをもとに作業。Numpy等を利用した分析。機械学習モデルを構築。
データサイエンティスト支援
ユーザーの行動/心理に関する仮説検証。A/Bテストによる施策の効果検証。統計的因果推論による施策の効果検証。自由記述データの自然言語処理。
NumPyの特徴
モジュール
NumPyは、Pythonの拡張モジュールです。Pythonで多次元配列オブジェクトと多数の演算関数や操作関数など効率的に行うことができます。
高速
NumPyは、C言語で実装されています。計算の大半はC言語で実行されるため高速で動作します。膨大なデータ処理に役立つライブラリです。
柔軟性
NumPyは、配列の扱いが柔軟です。for文を使わずに、高速で処理します。柔軟な配列操作が可能で、シンプルなコードが作成できます。
NumPyの人材例
年齢:29歳 性別:男性
スキル
- 最適化・予測・分類予測モデルの開発・構築、PoC、実装
- アプリのログ解析
- Tableau ダッシュボード周りのデータ運用保守
- NumPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learn、SQL、Python
年齢:29歳 性別:男性
スキル
- 顧客折衝を含む要件定義~設計~実装~テスト
- 需要予測モデル開発、自然言語解析
- LLMのファインチューニングおよびAPI化
- NumPy、Python、C言語、Swift、Go、scikit-learn、Pandas
年齢:26歳 性別:男性
スキル
- BIツール、Pythonを用いた分析
- 分析の要件定義~分析~可視化~提案
- ダッシュボード構築
- NumPy、Python、SQL、JavaScript、HTML、CSS、pandas、matplotlib、sklearn、Flask
ご発注までの流れ
- 1お問い合わせ
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サイト上のフォーム、よりお問い合わせください。
オンラインMTGやお電話にて、サービスの詳細をご案内します。
プロ人材の活用方法や報酬単価の目安などお気軽にご質問ください。
- 2要件の整理
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課題やチーム状況、想定するタスクをお伺いしたうえで、依頼内容を整理します。
作業場所(常駐 or 在宅/リモート)、稼働時間、人数などの条件もヒアリングいたします。
必須スキル・経験などについてご要望があれば弊社スタッフまでお伝えください。
- 3ご提案
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ご依頼の内容にマッチする形でプロ人材の活用方法やチーム編成を提案します。
チームへの参加を想定するプロ人材の職務経歴やスキルを記載したレジュメを送付しますので、商談を行うかの判断をおねがいします。
要望に当てはまるプロ人材がすぐに見つからない際は、メディアに案件情報を掲載し、対応可能な方の募集を行います。
- 4商談
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提案内容にご興味を頂けましたら、プロ人材を含めた商談を実施します。
お客様からは事業内容や課題をお話しいただき、プロ人材からは得意な業務やこれまでの経歴・スキルを説明します。
プロ人材との商談は無料です。依頼内容の調整やすり合わせを都度おこない、マッチングの精度を向上していきます。
- 5オファー
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チームへの参加を依頼したい場合は、作業内容や報酬金額などの詳細を調整し、オファーを頂きます。
お客様とプロ人材の双方がプロジェクト内容に合意し、チームを編成する契約の締結について了承を得た場合は発注手続きをおこないます。
プロ人材がオファーに了承しない場合は、発注とはなりませんのでご注意ください。
- 6ご発注
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プロ人材がお客様のチームに参加するオファーに合意した際は、依頼内容を書面にし、発注の手続きをおこないます。
ご注文の契約内容に従ってプロジェクト内での作業を実施します。
プロ人材が業務委託による支援を開始した後も弊社運用チームによるサポートは継続しますのでご安心ください。
料金・費用や事例についてなど、お気軽にお問い合わせください。
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(平日9:00~18:00)