第二新卒 | 入社1年経ってなくてもOK！データサイエンティスト目指そうよ

現在弊社では、従業員・事業ともに規模を拡大するにあたり、データエンジニアのポジションでご活躍いただき、会社とともに成長していただける方を絶賛募集しています！ 多様な業界の案件を受注しているため、実務経験者のみならず未経験の方も積極的に採用しております。 実際に昨年は、実務未経験の方にも多くご入社いただき、「若手データエンジニア」としてご活躍いただいております。 🚩 仕事の魅力 ・エンジニアスキルに加え、データを読み解くスキルが身につく ・多種多様な業界のドメイン知識が身につく ・様々なプロジェクトで技術スキルを使うことで、多角的にスキルを習得できる ・プロジェクト成功時の達成感 ・データ活用によるビジネス促進、社会への貢献度が高い ■ 仕事内容 ￣￣￣￣￣ 研修後は下記ステップを踏まえ業務を行い、ゆくゆくは要件定義からクライアントへの企画提案まで、プロジェクトに関する一連の業務をお任せします。 ▼Step１ データ分析環境の理解 　まずはデータ分析領域の業務を行ううえで、データの理解をします。 ・どのように集められたデータか ・どんな形式のデータなのか ・どのような情報が蓄積されているものなのか ・DBの構造はどうなっているか ◆使用環境・言語・ツール 　SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど ▼Step２ コーディング 　データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ・構文は正しくコーディングできているか ・算出ロジックは間違っていないか ・テーブル等の結合条件は間違っていないか ・データの整形は要件に沿った形になっているか ・要件に沿った数値算出ができているか ◆使用環境・言語・ツール 　SQL / Python / SAS / Rなど ▼ Step３ データの可視化・分析 　データを正しく理解し扱えるようになったら、分析フェーズに移行します。 ・顧客はどんなデータを欲しているか ・精度の高いデータを出すにはどんな手法・方法がいいか ・よい分析をするためにどんな言語やツールを使うのが良いか ・データ分析の結果どんなことが言えるか、仮説の検証結果は？ ◆使用環境・言語・ツール 　Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど ▼ Step４ レポーティング・報告提案 　データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 　意思決定に必要なデータを揃え、わかりやすくまとめます。 ・分析結果から何が言えるか、どう解釈すべきか ・わかりやすく、且つ、ミスリードをしないような分析結果の見せ方は？ ・顧客からオーダーされたデータは必要十分か ◆ 使用環境・言語・ツール 　ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word ■勤務地 ￣￣￣￣ 本社(藤沢)または常駐先（東京・神奈川等※一部リモートあり） ■研修内容 ￣￣￣￣￣ 入社後１～２か月は、現在お持ちのスキルに応じた研修プログラムがあります。 ・Excel研修　 　「関数/ピボットテーブル集計」「グラフ作成」等データ集計やチャート作成業務を想定した研修 ・SQL研修 　DBからデータ抽出・加工するだけではなく、顧客からの指示を想定したシミュレーション課題等業務を想定した研修 ・Tableau研修 　グラフ化やデータ分析、ダッシュボード作成課題等、データの可視化業務を想定した研修 ・Python研修 　グラフ化やデータ分析、ダッシュボード作成課題等、データの可視化業務を想定した研修 ■求める人物像 ￣￣￣￣￣￣￣ データ分析の実務経験は不問です。 ・分析を通して、社会をよりよくしたいという考えに共感できる方 ・データエンジニア・データサイエンティストに興味・関心がある方 ■歓迎スキル ￣￣￣￣ ・基本的なITスキル （Excelでの四則演算、関数・ピボットテーブル、グラフ作成、PPTでのスライド作成など） ・データ分析やプログラミングに関する学習経験（大学時の授業やゼミ、オンライン授業、書籍学習など） ・SQLやPythonの使用経験 （あれば尚良） ～ もっと分析屋社員のことがわかるページ ～ ■分析屋のエンジニアによる技術ブログ https://note.com/bunsekiya_tech/ ■ 社員インタビュー https://recruit.analytics-jp.com/interview/ ■ポテンシャル採用通過のポイント https://onl.tw/qJcwevF ■分析屋に中途入社したデータエンジニア社員の「転職活動 回顧録」 https://onl.tw/SJP4SMC