業務委託
1,000,000 ~ 1,500,000円/月額
Pythonにてデータクレンジング/標準化(例:Zスコア)/マッピングの設計~実装を自走 品質ばらつき前提のRaw/Bronze相当データを補正し、分析・ロジック実装可能な状態へ整備 時系列データを考慮した分析・判定ロジック/アラート判定等のロジック実装 Fact/Dimを意識したデータモデル観点での分析ロジック実装支援
Pythonでの実務開発経験 Notebook環境での開発経験 アジャイル開発プロジェクト経験
クラスタリング(k-means等)実装経験 ルールベースのラベリング設計経験 スコアリング/指標統合ロジック実装経験 時系列差分(WoW等)/アラート判定ロジック経験 SCD Type2等の履歴管理実装経験 Microsoft Fabric Notebook利用経験 Power BI Service連携前提のデータ設計経験
WEBサービス
品質ばらつき前提のRaw/Bronze相当データを補正し、分析・ロジック実装可能な状態へ整備するため。
言語:Python ツール:Notebook環境、Microsoft Fabric Notebook(尚可)、Power BI Service(尚可) その他:アジャイル、Raw/Bronze、Fact/Dim、時系列(WoW等)、SCD Type2(尚可)
140時間〜180時間
2026/09
09:00-18:00
フルリモート
1回
オンライン
あり
なし
2026/03/03 14:45:48
データ分析基盤の整備は、ビジネスにおける意思決定の質を向上させる上で不可欠です。 本案件は、品質のばらつきがあるデータを分析可能な状態に整備することで、より精度の高いインサイト抽出を可能にします。 Pythonとデータモデリングのスキルを活かし、データドリブンな組織への変革に貢献できるやりがいのあるプロジェクトです。

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