平川 拓実

東京都
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平川 拓実

スキルチャート

スキルチャートの見方

棒グラフの数値は、比較対象ユーザーがスキルを保有する割合です。%が高いほど人気、低いほど希少なスキルといえます。

25〜29歳, 経験年数3年の機械学習エンジニア 29名との比較です

スキル

仕事で使える開発言語

Python

100%

SQL

20%

MATLAB

17%

C++

15%

JavaScript

12%

Java

10%

TypeScript

10%

C

8%

Dart

6%

HTML

6%

C#

5%

Kotlin

5%

Rust

5%

CSS

3%

PHP

3%

R

3%

Shell

3%

Swift

3%

Go

1%

VB.NET

1%

VBA

1%

仕事で使えるAPI技術

REST

20%

JSON API

17%

gRPC

5%

GraphQL

5%

WebSockets

1%

仕事で使える仮想化・コンテナ・サーバーレス技術

Docker

50%

Amazon ECS

18%

WSL2

13%

Kubernetes

8%

AWS Lambda

8%

Cloud Functions

6%

Cloud Run

6%

Azure Functions

6%

Red Hat OpenShift

1%

AWS App Runner

1%

Cloudflare

1%

仕事で使えるミドルウェアサービス・製品

MySQL

22%

PostgreSQL

20%

Airflow

8%

SQLite

6%

Nginx

6%

MongoDB

5%

Elasticsearch

3%

Apache Hadoop

3%

Google Cloud Pub/Sub

3%

Oracle Database

1%

MariaDB

1%

Redis

1%

Amazon Aurora

1%

Apache HTTP Server

1%

Argo Workflow

1%

AWS Step Functions

1%

扱えるモニタリング / オブザーバビリティツール

Datadog

3%

Prometheus

3%

Elasticsearch

3%

Amazon CloudWatch

3%

Google Cloud Operations Suite

3%

New Relic

1%

Grafana

1%

Splunk

1%

OpenTelemetry

1%

仕事で使えるAI開発プラットフォーム・製品

Amazon SageMaker

17%

Azure Machine Learning

15%

Vertex AI

13%

IBM Watson

1%

仕事で使えるデータプラットフォーム製品・ベンダー

MySQL

22%

Google BigQuery

13%

PostgreSQL

12%

Amazon Redshift

1%

Snowflake

1%

Microsoft Azure Synapse Analytics

1%

Oracle

1%

Teradata

1%

Databrics

1%

仕事で使える BI ツール

Tableau

15%

Microsoft Power BI

6%

Redash

3%

Domo

1%

Looker Studio

1%

Salesforce CRM

1%

仕事で使えるデータ統合 / 変換 / 管理ツール

Apache Airflow

5%

Apache Spark

5%

Google Cloud Data Fusion

5%

Google Dataflow

5%

Prefect

5%

Apache Hadoop

3%

luigi

3%

dbt

1%

Google Cloud Data Catalog

1%

英会話のレベル

ビジネス会話

17%

日常会話

15%

初歩的な会話

12%

ネイティブレベル

3%

全くできない

1%

仕事で使える英語

資料の読解

46%

メールのやり取り

37%

文書作成

32%

会議での発言・議事録作成

24%

商談・交渉

13%

情報関連学位

修士

34%

学士

10%

博士

3%

競技プログラミング: AtCoder

灰〜茶色（0〜799)

3%

緑〜水色（800〜1599）

6%

青〜黄色（1600〜2399）

1%

競技プログラミング: TopCoder

競技プログラミング: Codeforces

Specialist/Expert（1400〜1899）

1%

持っているIT資格

基本情報技術者試験

10%

応用情報技術者試験

5%

ITパスポート試験

1%

情報セキュリティマネジメント試験

1%

TOEFLのスコア（iBT基準）

70〜79点

3%

90〜99点

1%

110〜120点

1%

TOEICの点数

550〜595点

1%

600〜645点

1%

650〜695点

3%

700〜745点

1%

750〜795点

3%

800〜845点

3%

850〜895点

6%

900〜945点

5%

950点以上

1%

IELTSのスコア

6.0〜6.5

1%

8.0〜9.0

1%

英検の資格

3級

5%

2級

5%

クラウド系認定資格

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals

1%

Google: Professional Cloud Developer

1%

Kaggle Competitions Tier

Contributor

3%

Expert

3%

持っているデータサイエンス系資格

G検定

6%

統計検定1級

1%

統計検定2級

1%

E資格

1%

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

1%

データサイエンス関連の国際会議における論文採択の数

2〜5

10%

1

5%

持っているデータベース関連の資格

働いたことがある業界

情報通信（Web/モバイル）

24%

教育・研究

18%

情報通信（基盤/SI/パッケージ）

13%

コンサルティング・調査

8%

広告・販売促進

6%

医療・製薬

5%

自動車・重機

5%

インフラ・エネルギー

5%

人材・介護・サービス

3%

建築・不動産・住宅

3%

エンターテイメント

3%

家電・電子機器・精密機器

3%

物流・運送・旅客

3%

公官庁・団体

3%

レジャー

1%

外食・フードサービス

1%

化学・鉄鋼・製紙・素材

1%

携わったプロダクト・サービスの種類

BtoB

34%

BtoC

18%

携わったプロダクト・サービスの段階

導入期

34%

成長期

22%

成熟期以降

12%

経験したプロジェクトの契約形態

自社開発

37%

受託開発

18%

直接マネジメントしたことのある人数

1〜9人

24%

10〜49人

5%

50〜99人

1%

経験のあるデータ関連業務

予測モデルの構築

60%

データ加工

50%

データ収集

44%

要件定義

39%

デプロイ

32%

定性調査

29%

モニタリング

29%

定量調査

27%

効果検証

27%

施策立案

18%

レポーティング

18%

保守・運用

15%

KPI設計

13%

分析経験のあるデータ形式

画像データ

58%

テーブルデータ

50%

テキストデータ

41%

時系列データ

39%

動画データ

20%

音声データ

17%

地理空間データ

10%

ネットワークデータ

3%

経験のあるデータ分析技術

機械学習

77%

深層学習

72%

コンピュータービジョン

50%

自然言語処理

46%

統計分析

37%

時系列解析

37%

強化学習

29%

音声・信号処理

24%

異常検知

22%

数理最適化

22%

情報検索

15%

グラフ・ネットワーク分析

8%

情報推薦

6%

経験した開発ライフサイクルモデル

スクラム

25%

ウォーターフォール

24%

カンバン

10%

XP

1%

スパイラルモデル

1%

経験のあるポジション

機械学習エンジニア

43%

データサイエンティスト

32%

リサーチャー

13%

データアナリスト

8%

チームリーダー

8%

数理最適化エンジニア

5%

コンサルタント

5%

プロジェクトマネージャー

5%

テクニカルリード

5%

ソリューションアーキテクト

1%

エンジニアリングマネージャー

1%

CTO

1%

現在の役職

一般社員

31%

主任・リーダー

8%