戸田 拓弥

戸田 拓弥

愛知県 名古屋市
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戸田 拓弥

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。

35〜39歳のデータサイエンティスト 24名との比較です

スキル

仕事で使える開発言語

Python

85%

SQL

57%

JavaScript

21%

C++

19%

CSS

19%

HTML

14%

R

14%

C

12%

C#

10%

Java

10%

MATLAB

8%

TypeScript

8%

VBA

8%

Julia

4%

PHP

4%

PowerShell

4%

Dart

2%

Go

2%

Kotlin

2%

Swift

2%

Visual Basic

2%

仕事で使えるAPI技術

REST

21%

JSON API

14%

WebSockets

4%

gRPC

2%

仕事で使える仮想化・コンテナ・サーバーレス技術

Docker

29%

AWS Lambda

14%

Amazon ECS

12%

Cloud Functions

10%

WSL2

6%

Vercel

6%

Kubernetes

4%

VMware vSphere/ESXi

4%

containerd

2%

Cloud Run

2%

Netlify

2%

仕事で使えるミドルウェアサービス・製品

MySQL

34%

PostgreSQL

25%

SQLite

14%

Oracle Database

12%

Apache Tomcat

6%

Microsoft SQL Server

4%

Redis

4%

Apache Hadoop

4%

Microsoft IIS（Internet Information Services）

4%

Apache HTTP Server

4%

Nginx

4%

Google Cloud Pub/Sub

4%

Amazon SQS（Simple Queue Service）

4%

Airflow

4%

MariaDB

2%

MongoDB

2%

Elasticsearch

2%

Amazon Aurora

2%

Digdag

2%

扱えるモニタリング / オブザーバビリティツール

Datadog

6%

Grafana

4%

Elasticsearch

2%

Amazon CloudWatch

2%

仕事で使えるAI開発プラットフォーム・製品

Vertex AI

19%

Amazon SageMaker

10%

SAS

8%

IBM Watson

4%

Azure Machine Learning

2%

仕事で使えるデータプラットフォーム製品・ベンダー

MySQL

29%

Google BigQuery

25%

PostgreSQL

21%

Treasure Data

8%

Amazon Redshift

4%

Oracle

4%

Databrics

4%

Amazon Athena

4%

Teradata

2%

仕事で使える BI ツール

Tableau

23%

Looker Studio

14%

Redash

12%

Looker

12%

Microsoft Power BI

6%

Domo

2%

Salesforce CRM

2%

仕事で使えるデータ統合 / 変換 / 管理ツール

Apache Airflow

4%

Apache Spark

4%

Google Dataform

4%

AWS Glue / AWS Glue Data Catalog

2%

dbt

2%

embulk

2%

Google Cloud Data Catalog

2%

Amazon Kinesis

2%

digdag

2%

英会話のレベル

日常会話

17%

初歩的な会話

14%

ビジネス会話

14%

仕事で使える英語

メールのやり取り

42%

資料の読解

38%

文書作成

29%

会議での発言・議事録作成

12%

商談・交渉

8%

情報関連学位

修士

17%

学士

8%

博士

8%

競技プログラミング: AtCoder

灰〜茶色（0〜799)

2%

緑〜水色（800〜1599）

2%

競技プログラミング: TopCoder

競技プログラミング: Codeforces

持っているIT資格

基本情報技術者試験

17%

応用情報技術者試験

10%

ITパスポート試験

6%

ネットワークスペシャリスト試験

2%

TOEFLのスコア（iBT基準）

90〜99点

2%

TOEICの点数

500〜545点

2%

550〜595点

2%

600〜645点

2%

650〜695点

2%

700〜745点

4%

750〜795点

2%

800〜845点

2%

850〜895点

8%

900〜945点

4%

950点以上

4%

IELTSのスコア

7.0〜7.5

2%

英検の資格

3級

2%

2級

4%

準1級

2%

1級

2%

クラウド系認定資格

Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals

4%

Microsoft Certified: Azure Fundamentals

2%

Google: Professional Data Engineer

2%

Kaggle Competitions Tier

Novice

2%

Contributor

2%

Expert

2%

持っているデータサイエンス系資格

G検定

8%

E資格

6%

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

6%

統計検定準1級

4%

統計検定2級

4%

統計検定4級

2%

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

4%

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）

17%

情報通信（基盤/SI/パッケージ）

17%

教育・研究

17%

金融・保険

14%

医療・製薬

8%

家電・電子機器・精密機器

8%

流通・小売

6%

コンサルティング・調査

4%

メディア・出版

4%

エンターテイメント

4%

公官庁・団体

4%

化学・鉄鋼・製紙・素材

4%

広告・販売促進

2%

外食・フードサービス

2%

食品・飲料・農林水産

2%

物流・運送・旅客

2%

インフラ・エネルギー

2%

携わったプロダクト・サービスの種類

BtoB

40%

BtoC

27%

CtoC

4%

CtoB

2%

携わったプロダクト・サービスの段階

導入期

29%

成長期

23%

成熟期以降

14%

経験したプロジェクトの契約形態

受託開発

27%

自社開発

23%

直接マネジメントしたことのある人数

1〜9人

34%

10〜49人

12%

経験のあるデータ関連業務

データ加工

78%

予測モデルの構築

68%

データ収集

55%

レポーティング

48%

要件定義

46%

デプロイ

38%

モニタリング

38%

保守・運用

38%

効果検証

31%

定性調査

25%

施策立案

25%

KPI設計

23%

定量調査

23%

分析経験のあるデータ形式

テーブルデータ

65%

時系列データ

44%

テキストデータ

36%

画像データ

36%

動画データ

19%

地理空間データ

14%

ネットワークデータ

8%

音声データ

6%

経験のあるデータ分析技術

統計分析

63%

機械学習

63%

時系列解析

29%

深層学習

27%

自然言語処理

25%

コンピュータービジョン

19%

異常検知

17%

数理最適化

14%

音声・信号処理

10%

グラフ・ネットワーク分析

10%

強化学習

6%

情報検索

6%

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

27%

ウォーターフォール

25%

カンバン

6%

リーン開発

6%

スパイラルモデル

2%

経験のあるポジション

データサイエンティスト

48%

データアナリスト

31%

機械学習エンジニア

19%

リサーチャー

12%

チームリーダー

12%

プロジェクトマネージャー

10%

プロダクトマネージャー

8%

数理最適化エンジニア

4%

コンサルタント

4%

テクニカルリード

4%

ソリューションアーキテクト

2%

エンジニアリングマネージャー

2%

現在の役職

一般社員

27%

主任・リーダー

8%

係長

4%

課長・マネージャー

4%

部長

2%