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仕事中の問題と解決メモ。

最近はPythonとGoogle Cloud Platformがメイン。株式会社ビズオーシャンで企画と開発運用、データ活用とか。 http://mstdn.bizocean.co.jp/@uyamazak https://github.com/uyamazak/

Pythonを使ったデータ解析周りのインターン生募集(最寄り東銀座)

2017/2/20追記

定員となってしまったため、受付を終了しました。お話をするだけであれば可能なのでご連絡ください。


2016年4月にできたばかりの会社でインターンとか一人もいないし、制度もないのですが、勝手に募集します。制度は後付。インターンじゃなくてもバイトとか、正社員も募集中。

やったことないことに恐怖心がない人求む。

っていうかこの業界で「やったことないから・・・うんぬん」って言い訳する人は何様のつもりなのか。新しいことばかりだし、やったことないことばかりだと思うので、なにもできないと思う。


私がどんな業務やってるのかの一部はこのブログを読んでもらえばわかると思うけど、具体的に書いておく。

  • https://www.bizocean.jp/の改修(1000万PV/月、ユーザー登録1000~2000人/日)
  • データ収集、解析、可視化プロジェクトoceanus(おけあのす)の開発(今のところ一人プロジェクト)。
  • oceanus本体はほぼPython、ビーコン周りはjavascriptなので機能追加したり、バグ直したり
  • oceanusで集めたデータをGoogle Cloud Datalab(jupyterのGoogle魔改造版)を使って分析、可視化
  • インフラはDocker+Kubernetes(GKE:Google Container Engine)で構築
  • シェルスクリプトでバッチも書くよ
  • データ解析でわかったことを活かして、商品開発、企画提案してもらえると嬉しい。
  • 社内のシステム関連の保守。Samba使ったファイルサーバーとか。情シスとかいないからね。

データは大量にあるし、アクセスもそこそこあるし、ユーザーも大量にいるし(登録数で180万)、売上も初めて聞いた人は驚くぐらいだし、何よりできたばかりでいろいろ自由なので、データ解析をやっていきたい人にはいい環境だと思う。

Pythonとか教える機会が今まで無いので、不慣れだと思うけど頑張ります。

必須

データやプログラムに対する熱い思い。

あると安心

なければ恐怖心を捨てて勉強できればおk。

勤務先

株式会社ビズオーシャンのオフィス。
最寄り駅は東銀座駅日比谷線・浅草線)。
住所的には東京都中央区築地。

営業募集のページだけど参考に。
日本最大のテンプレートサイトbizoceanの広告営業を募集!! - 株式会社ビズオーシャンのセールス中途の求人 - Wantedly

業務内容

データ解析

bizoceanのデータを使って、自分の視点で何かを見つけて可視化したり、それをもとに企画を考えてもらったり、を考え中。要相談。
会員データは200万(2017年1月現在)、ログデータは50万~100万/1日、書式も2万などデータはいろいろ揃ってきてます。

ツールとしては、Linux、Jupyter(Google Cloud DataLab)、Python2がメイン。
PythonからはBigQueryのクエリ、pandas, Dataframe、matplotlibを使うのが多そう。

データ収集

私が作ってるデータ収集プロジェクトoceanusでいろいろ開発してもらう。
https://github.com/uyamazak/oceanus

プログラムだけでなく、Dockerを使った環境構築から、インフラ的なことまで。
ツールとしては、vim、Python3、Docker、Kubernetes(Google Container Engine使う)あたり。


勤務時間

そもそも制度がないので要相談。
週何回なども要相談。学生の場合は学業優先にて。
私は10時に来て19時30分にはほぼ帰ってるのでそれ以内。

給料周り

同じく要相談。

応募方法

コメントください。
メールかなにかでやり取りして大丈夫そうだったら面接します。

募集期間

おかげさまで定員となってしまいました
2016年10月から2017年3月まで


通常の求人はこちら(Green)
Webエンジニア/プログラマ | 株式会社 ビズオーシャン | IT/Web業界の求人・採用情報に強い転職サイトGreen(グリーン) | 2016/11/24 17:07:49更新 | id:23916

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

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データサイエンス講義

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