scikit-learnscikit-learnの仕事を依頼
scikit-learnでの予測・データ分析、アルゴリズム開発、機械学習、人工知能開発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。
scikit-learnの案件例
データ分析関連業務
データの分析と可視化(グラフ化)。分析可視化に伴うデータ前処理。データのマスタファイル・対応表の作成・分析結果等の資料化。
機械学習モデルの改修
タクシーサービスに蓄積されたデータを用いてデータ解析や機械学習モデルの改修。機械学習モデルの提案/構築/評価/デプロイ/改善。
ライブラリカスタマイズ
Pythonライブラリのカスタマイズ、データ分析。回帰モデルのXAI適用および評価。教師無しクラスタリング結果に対する妥当性評価。
scikit-learnの特徴
ライブラリ
scikit-learnは、Pythonの機械学習用ライブラリです。統計学、パターン認識、データ分析などに活用され、教師あり・なし両方の学習に対応しています。
機械学習
scikit-learnは、NumPy、SciPy、および matplotlib上に構築できます。株価や未来予測などのさまざまなデータ分析が、シンプルかつ効率的に行えます。
アルゴリズム
scikit-learnは、ランダムフォレスト、k-Means、グリッド検索、特徴選択、非負行列因数分解、前処理などの豊富なアルゴリズムを備えています。
scikit-learnの人材例
年齢:31歳 性別:男性
スキル
- 工数管理におけるダッシュボード開発とデータベース構築
- 施作効果測定及び効果増進策の立案に係るデータ抽出、分析支援
- 数値集計の手順整理及びツール化、及び運用
- scikit-learn、Pandas、Python、R、Linux、SQL
年齢:51歳 性別:男性
スキル
- SalesforceやMarketo等のデータ集計・加工、データベース(GCP)からのデータ抽出
- 機械学習を活用した予測モデルの作成
- POSデータや商圏情報等のセカンダリーデータの分析
- scikit-learn、NumPy、Pandas、Matplotlib、Python、SPSS、Amos、AnswerTree、SQL(BigQuery)
年齢:32歳 性別:女性
スキル
- アプリ利用による学習効果向上有無の分析
- 機械学習を用いた新規分析プロダクト開発
- レコメンド機能・サーチ機能導入にあたり、分析・ログ設定
- scikit-learn、xgboost、keras、Python、R、Hadoop(HiveQL)、Spark、MySQL
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)