具体的な業務内容
【データサイエンティスト・アナリスト】充実した教育制度/20代活躍/データ分析・活用でキャリアアップ
データサイエンスで企業の課題解決・価値創造/
■業務概要：
クライアントの要件やご希望に合わせ、機械学習や深層学習の技術を用いたアルゴリズム構築、データ分析、前処理、特徴量エンジニアリングなどの業務や、AIを用いたデータ分析によるエンジニアリング提供を行っていただきます。
■具体的な業務内容：
・データ要件の整理、利用可能なデータ、分析環境の確認
・データ前処理
・データ分析プロジェクトの目的や各種制約条件、運用を踏まえた分析アプローチの設計
・統計解析・因果推論などの統計モデリング
・データ活用状況や新たなビジネス要求を踏まえた分析モデルの改善
・各種パフォーマンス評価・検証
・分析レポート作成、分析結果の報告 など
■案件例：
大手事業会社を始め、多種多様なプロジェクトを通してクライアントへ貢献しています。
数字やデータ、AI・機械学習を通じて、社会・ビジネスにインパクトを与えるものに特化したプロジェクトが多数ございます。
◇製薬：創薬や予防に影響のあるデータの分析・探索
◇金融：データ分析による債務回収業務の効率化支援
■活かせる経験・スキル：
◇数学・統計学の知識
データを解釈する上で、統計学や数学（線形代数・微積分）が必要になります。大学の授業や独学経験がある方は、知識を活かせます。
◇コミュニケーション
クライアントへのヒアリング・提案が求められるため、社内・社外での交渉経験を活かすことができます。
■独自の基礎研修~ESTYLE U Junior~
特にIT業界では日々新しい技術が生まれるため、自己研鑽の姿勢が欠かせません。
常に最新の技術を踏まえたサービスをクライアントへ提供する為に、独自の基礎研修では、この基本姿勢を磨くため、敢えて「自己学習」をベースとしたカリキュラムとなっています。
勿論、質問・相談はオープン&カジュアルにできる環境が整っているので、「調べても分からない」時などはすぐに先輩のサポートを受けることができます!
▼カリキュラム例
データ解析に必要となる統計学・数学（線形代数・微積分）や、データ加工・分析に必要なプログラミング（Python・SQL）など、データサイエンスに必要なスキルを身につけることができます。
変更の範囲：会社の定める業務
チーム／組織構成
