SPSS、SQL

・データ分析実務経験者
・コミュニケーションスキル
・ドキュメント作成能力
・上記業務を1人称で行える方
・自然言語処理の知見のある方尚可
・RもしくはPythonの経験ある方尚可

・統計解析の知識
・データ解析実務の経験
・データマイニング実務経験
・モデリング（データへのモデル適応）経験
・SQLでのデータ収集、集計作業
・RもしくはPythonの経験
・コミュニケーションスキル（面談で判断）

・ECサイトの分析経験を有すること（Webサイトのログ解析）
・データ分析スキルを有すること
　－R言語、SQL、Apache Hive、Python
・Linuxのコンソールオペレーションができること
・基礎集計スキル
（ExcelやCSV生データから、どういうデータが含まれているかを半日程度で取りまとめられる）
・コミュニケーション能力が高く、齟齬を発生させない
・分析結果レポートの作成とプレゼンテーションができること

全てを網羅している必要はありません。

【機械学習】
・AWS（EC2,S3）
　EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと
・Linux
　Linux環境で苦なく集計作業ができること
・Redshift
　列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること
・SQL
　分析関数（窓関数）が使用できること
・Apach Spark
　分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、
　もしくは調べながら習得することができること
・Python
　Pandasを利用したプログラムを実装することができること

・マート設計／実装　パフォーマンスチューニングができること
・テーブル設計／実装　テーブル定義、ER図が書けること
・ジョブ設計／実装　DataPipeLine を使用できるとより良い
・Shell設計／実装　例外処理、エラー処理を作成できること

【アナリスト】
・AWS（EC2,S3）
　EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと
・Linux
　Linux環境で苦なく分析作業ができること
・SQL
　分析関数（窓関数）が使用できること
・Python
　機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること
・機械学習
　Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること

・需要予測のご経験
・モデリングのご経験

・SASを使ってデータ抽出・加工、集計・分析ができる
・分析だけではなく、分析結果の解釈及びビジネス的な意味だしを行い、施策提言まで

・ＳＱＬでのデータ抽出、集計作業が出来る方
（複雑なＤＢチューニングなどは不問）
・Ｅｘｃｅｌでスピーディーに数字のグラフ化、帳票化、見える化が出来る方
（Ｒスキルがあれば尚良し）

・機械学習によるデータ解析、実装の経験
・Python経験

SPSS,python,SASでのデータ解析経験

・ビジネス、技術の調査をしつつ、ビジネス観点の話を理解しつつ、ディスカッション出来る方
・機械学習の経験/知見
・受け身の方はNGで自律的に動ける方（今すぐ何をどうして欲しいという要件があるわけではないため）

・業種を問わず大規模データ分析経験を業務で行ってきた方
・分析用ソフトウェアの利用経験がある方
・Python経験

・システム開発経験1年以上　(オープン系尚可)
・SASデータ分析経験（RやPython経験者も大歓迎です。）
・SQL、Oracle経験1年以上
・データマイニング（分析）に興味をお持ちの方
・勤怠、コミュニケーションに問題の無い方

・機械学習での開発経験
・Pythonでのプログラミング
・アルゴリズムの実装経験

・Pythonでの開発経験（1年程度）
・オブジェクト指向言語での開発経験（2年以上）
・数学、統計に抵抗がない
・積極的に質問できる方（抱え込まないタイプが良い）
・Linuxの基礎知識（ssh、Bash）

・Python経験
・もしくは他言語の豊富な経験

ビックデータ基盤に関する知識
データマイニング、分析系システムの経験
データ抽出の経験
BIツール関連に関する知識

データ解析に関する専門的な知識経験および実績

統計的知見をもって広告関連の業務に携わった経験

①GoogleAnalytics
②SQLクエリ(SQLServer)ガリガリ書ける方
※①か②どちらかは必須です。
・toC向け案件の経験
・コミュニケーション力

① マーケター/1人
必要スキル：
・プロジェクトマネージメントの経験がある
・マーケティング企画に関する経験がある
・広告（特にweb広告）に関する知識がある
・データを活用した分析・企画等の経験がある
・DMP（データマネジメントプラットフォーム）の理解がある
※3つ以上が当てはまることが条件となります。

② データエンジニア/1人
必要スキル：
・ログデータの加工/集計経験がある
・Python/R等を活用したデータ加工経験がある
・Pythonでのツール開発経験がある
・SQLを用いたデータ抽出/加工経験がある
※2つ以上が当てはまることが条件となります。

③ データアナリスト/1人
必要スキル：
・統計/データ分析の経験がある
・python/Rでのデータ加工/集計/分析経験がある
・ログデータの加工・集計経験がある
※2つ以上が当てはまることが条件となります。

④ GA/GTM関連/1人
必要スキル：
・javascript使用経験1年程度
・GTM/YTMの仕組みを理解している
・GTM/YTMの設定経験がある
・GAを活用した集計/分析/レポーティング経験がある
※2つ以上が当てはまることが条件となります。

・データベース分析の経験

・セキュリティ、メンテナンス性を考慮したWebアプリケーションの
　開発実務経験が２年以上ある方
・要件定義・設計フェーズからの開発実務経験が4年以上ある方
・PHP5、MySQL、XHTML+CSS　の基礎知識、及び開発実務経験がある方

SQLを柔軟にかけること

・Microsoft Office 　Excel（関数が使えること）、powerpoint ,word
・Adobe Analytics （Reports&Analytics、Report Builder、Ad Hoc Analysis、DataWharehouse)
・2年以上のアクセスログ分析業務に従事
・下記業務経験がある
・KPI設計
・レポートフォーマット作成
・レポートビルダーの設定
・抽出数値に対してのコメント記載
・レポートに基づいた改善提案

データクレンジング・機械学習の経験・知見
R/Pythonの経験・知見・理解
社会に対し価値の提供をしたいというマインド
しっかり手が動く方
※すべてを満たしている必要はございません。

◎統計学・機械学習に関する専門知識（以下3つのうちいずれか1つ）
1.統計学、計量分析、機械学習、数理計画、最適化などに関する専門知識
2.顧客データ、購買データ、アクセスログなどの集計/分析知識
3.データマイニングに関する基礎知識

◎エンジニアリング技術に関する基礎知識（アルゴリズム実装/コーディングなど）
・R、SAS、SPSSなど分析ツールの利用経験

指定なし

・統計、線形代数などの数学能力
・Python、Rによるデータ分析力
・機械学習/深層学習アルゴリズムの使用経験
・Python
・Linux
・SSH

・WEBディレクション経験
・GAを使用したデータ解析経験

上記内容に必要な知見・経験

・Pythonを使い機械学習の実験を行なった経験を有する（Pythonについては1年以上の経験を有する）
・RNNに関する論文、別途案内するRNNを使って実験を行なっている研究者のBlogを英語で概ね理解することができる
・XML及びSVGに関しての、一般的知識を有するか、XMLのスキーマを書いたことがある
・Inkscapeを使ったことがあるか、プロジェクト期間内で利用（閲覧、svgのソース編集程度）できる
・指導教官のガイダンスに従った作業ができる
・開発環境としてAWS（またはAZURE）を使える

・マーケティングデータ分析経験(分析手法の提案等が出来る方歓迎)
・統計学の知見
・SQL、Excel、Tableauなどを利用したデータ分析経験
・SPSS Modelerの利用経験
・リレーショナルデータベース(PostgresもしくはOracle)の利用経験
・勤怠良好で成長意欲があること
・マーケティングの知見

・R/SQL
・統計知見

・SPSS Modeler経験
・機械学習経験
・分析プロジェクトにおける上流～の経験

・R又はPythonでデータ解析を行った経験
・統計の知見
・SQL
・顧客折衝及びパワポでの資料作成経験

必須スキル ：
デジタルマーケティング領域に関する知識・経験
資料作成スキル(PPT)

python、機械学習を用いたモデル構築

・画像認識
・組み込み、C言語の経験

・数学（統計・微積・線形代数）の知識
・機械学習の知識
・Linux環境の利用経験
・機械学習システムのプログラミング経験
・Deep Learningに関する基礎的な知識
・論文を読むことに抵抗が無いこと
・論文の英語が読めること

Python、機械学習経験

・データからビジネスの課題発掘・解決、分析からモデル構築の実務経験
・データマイニング、数理統計モデリングの実務経験
・R（又はPython）、SQLが使える事

（下記のいずれか1つ必須）
・機械学習を用いた分析の実施経験
・画像認識もしくはOCRの実装経験
・音声での対話システムの構築経験

・SQL（縦横変換、olap関数等の複雑な構文が使いこなせること）
・RDB設計の知識　経験
・ExcelVBA
・顧客折衝能力

・機械学習の豊富な経験
・Python経験

・SQLでの集計
・エクセル経験
・ログの解析経験

・R、Python等を使用したデータ解析経験（Azureの経験が無くても大丈夫です）
・SQL

・保険業務け機械学習の経験
・R/Pythonによるデータ解析経験

・使用する製品は「SAS Enterprise Guide」
・SAS以外に使う可能性があるのは、Tableau、Power BI
・その他、Accessなども理解できている必要

・統計解析、機械学習等の手法を用いたビジネス経験
・数学や統計解析に関する深い知識
・Python、R言語等の分析ツールの使用経験