≪ 27卒 ｜ 東京勤務・転勤なし ≫ 6期連続200％増収、需要増で今後も安定成長が見込める企業 ｜ データ分析のエキスパートとしてクライアントの課題を解決 ｜ 土日祝完全休み ｜ データアナリティクスラボ

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企業名	データアナリティクスラボ株式会社
業　種	IT / 情報処理 / DX / コンサル
役　員	代表取締役　近藤 雅彦 取締役　谷川 昭雄 取締役　森谷 和弘
上　場	非上場
設　立	2019年4月26日
資本金	2,000万円
社員数	185名（単体）、220名（グループ全体）
採用実績校	＜大学＞ 大阪大学、京都大学、名古屋大学、関西大学、学習院大学、関西学院大学、上智大学、明治大学、立命館大学、同志社大学、 もっと見る 青山学院大学、茨城大学、熊本県立大学、慶應義塾大学、専修大学、東京工業大学、東京農業大学、東京理科大学、東北大学、豊田工業大学、一橋大学、北海道大学、武蔵大学、早稲田大学、東京大学、東京医科歯科大学、千葉大学、中央大学 ＜大学院＞ 大阪府立大学、京都大学、神戸大学、筑波大学、東京工業大学、東京大学、福井大学、大阪大学、名古屋大学、一橋大学、北海道大学、明治大学、早稲田大学、慶應義塾大学、東北大学

データをビジネスに活用し、イノベーションへとつなげるためには、そのプロセスをカバーする専門的なスキルと知識、経験が必要となる。データアナリティクスラボでは、データ収集および前処理から統計・機械学習モデルの構築、成果の可視化まで広く支援可能なプロフェッショナルサービスを提供する。

【 数理モデルの構築と分析 】
多変量解析などの統計的手法による数理モデルの構築と分析を行う

【 機械学習モデルの構築 】
AIシステム開発のための機械学習モデル構築を行う

【 分析基盤の構築と事業KPIの可視化 】
社内外のデータ活用のためのデータパイプラインの開発と事業成長のためのKPIの可視化を行う

【 先端理論の実装 】
論文のリサーチと先端理論の実装を行う

【 データ処理の高度化 】
データ分析の精度・性能を最大限に高めるためのデータ前処理作業（クレンジングや欠損処理、外れ値処理などのデータクレンジング、アノテーション）を行う

DXを実効性のある形で推進するには「自社事業への理解」と「データ活用スキル」の両方が必要。外部リソースに頼るだけはなく、企業内で専門人材を育成し、持続可能な体制を構築する必要がある。データアナリティクスラボでは、お客様の全社的なデータリテラシー向上と専門人材育成のための研修を提供している。

【 研修パッケージ 】
①データリテラシーコース
データ分析の基礎を身につけられる

受講後の姿：
データサイエンスの全体像を把握し、必要な数学的基礎を習得できている
ExcelやBIツールを用いて統計に基づいた分析や効果的な可視化を実現できる

②機械学習実践(Python)コース
機械学習や統計モデルを含めた分析専門人材を育成できる

受講後の姿：
Pythonを用いてデータの処理・可視化ができる
基本的な機械学習モデル・統計モデルを理解し、Pythonを用いて実装評価ができる

【 事例 】
某大手総合建設会社様
①データリテラシーコース 受講

課題・背景：
E-Learningの環境を導入していたが、人によって進捗や取り組み内容や理解度にばらつきがあり、スキル定着の実感も沸いていない状態だった。
全社的にDXを推進していく上で、まずはDX推進部がデータ活用の全体像や考え方の基礎を身に着ける必要があった。
研修効果：
対面での一斉研修により、受講者間の理解度やスキルのばらつきが解消され、共通理解が得られた。
DX推進部はデータ活用の基礎を理解し、エンジニア組織・ビジネス組織、両方との共創に必要な言語を習得することができた。

某化粧品メーカー様
①データリテラシーコース + ②機械学習実践(Python)コース 受講

課題・背景：
今年DX推進部が立ち上がり、まずメンバの基本理解を底上げする必要があった。
ECサイトのデータの処理や操作は簡単なものは対応できていたが、データサイエンスや統計の知識はなく、効果的な分析はできていなかった。
研修効果：
データサイエンス全体像の把握が進み、今後さらに取り組むべきスキルアップテーマが明確になった。
ECサイトのデータも統計的に分析することで説得力のある施策の振り返りができるようになった。

某大手生命保険会社様
②機械学習コース + カスタマイズ研修 受講

課題・背景：
データサイエンス部に新規配属されたデータ分析未経験者を体系的に育成するOff-JT研修を必要としていた。
知識のインプットは最低限E-learningでできていたが、実際に手を動かして業務を行える状態までのギャップを埋める必要があった。
研修効果：
分からないところを研修の場で質問して解決できるので、置いていかれることなく基礎を理解できた。
技術面の基礎を固めたことでOJTでの実業務にスムーズに移行できた。

購買データやホームページへのアクセスデータなど、企業がもつ大量なデータを分析して売上げアップなどの経営改善につなげる。

業界問わず、大手・外資系企業とのお取引があるため、様々な案件に対応できるジェネラリストを目指すことができる。

≪業務内容≫
・データ分析業務の概要
・統計学の基礎
・SQLの基本操作
・Pythonを使ったデータ処理　など

≪活かせる経験≫
・学生時代の分析経験やマーケティングの経験
・統計学に関する基礎的な知識

本社（東京）（地図）
もしくは東京23区内のプロジェクト先

※希望や通勤時間などを考慮の上、配属は決定します。
※転居を伴う転勤はありません。
※在宅勤務（リモートワーク）にも対応。

給　与	250,000円（大卒）、260,000円（院卒） 入社時の想定年収：大卒、年収350万円 / 院卒、年収364万円
勤務時間	9:00～18:00（実働8時間） ※配属プロジェクトにより多少、異なる場合があります。
賞　与	年2回（6月 / 12月）
昇　給	年2回（4月 / 10月）
休　日	完全週休2日制（土日） / 祝日 / 年間休日120日
休　暇	年末年始休暇 / 慶弔休暇 / 有給休暇 / 産前・産後休暇 / 育児休暇 / 介護休暇 ※5日以上の連続休暇も取得OK
諸手当	残業手当 / 交通費支給（月3万円まで） / 資格手当 / 役職手当
保　険	健康保険 / 厚生年金 / 労災保険 / 雇用保険 / 介護保険
福利厚生	時短制度あり / 服装自由 / 健康保険組合適用制度（宿泊施設割引・旅行関連割引・スポーツ関連施設など） / 資格取得補助制度（当社の資格手当一覧に該当の資格を取得すると受験費用一部補助） / 自己啓発研究費支援 / ラボ活動支援（有志のDS社員によって構成され、技術研究を通して社内の技術支援や横断的な情報提供を目的とする組織。生成AI、量子技術、強化学習、スポーツ・ヘルスケアなど） / フリーフード・フリードリンクの環境あり / 社内部活動制度（補助金あり） など
研修・教育	新卒社員研修（ビジネスマナー・データサイエンティスト研修） / メンター制度あり / キャリアコンサルティング制度あり / 1on1 など

■ 日時
4/6（月）16:00～17:00
4/8（水）10:00～11:00
4/14（火）15:00～16:00
4/17（金）11:00～12:00
4/20（月）14:00～15:00
4/23（木）10:00～11:00
4/28（火）12:00～13:00

⚠少人数開催のため先着枠埋まり次第満席になる可能性有
※日程が合わない方は、応募フォームより「別の説明会日程を希望する」を選択ください。決まり次第ご連絡します。

■ 内容（共通）
会社説明会（約40分）
・事業内容
・設立背景
・役員紹介
・研修について
・働き方
・福利厚生　
・社内雰囲気
・選考フロー　など

※予約数によって座談会を開催（開催の場合は約10分程実施予定）

■ 参加URL
応募後、アスキャリ公式LINEより連絡

■ 持ち物
筆記用具

1．エントリー
2．会社説明会
3．一次面接（web / 人事採用担当）
4．現役データサイエンティスト社員との面談会
5．オンラインテスト（適性検査）
6．最終面接（web or 対面 / 取締役）
7．内々定