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スキル

スキル レベル 経験年数 備考
Python 5 3〜5年 大体のケースでPythonを用いており、深く精通。
webフレームワークはDjango・Flask、機械学習領域ではTensorFlow、
OpenCV、scikit-learn、chainerなどの使用経験がある。
テキストマイニング 5 3〜5年 プロトタイプはPython+Janome+scikit-learnで作成することが多い。
mecabやTensorFlowも場合によっては実装可能。
Cレイヤーからちゃんと書く際は、処理概要だけある程度固めて
仕様として投げることが多い。
画像認識 5 3〜5年 OpenCV系の馴染みの手法から近年流行りのCNN系モデル
(DeepLearningの一種)まで幅広く理解しておりその実装も可能。
実装にあたっては基本はTensorFlowをベースにすることが多い。
統計解析 5 3〜5年 DBの解析に関しても強い。
クロス集計、相関分析、回帰などのベーシックなアプローチから、
SVM,アンサンブル学習,NeuralNetなどの応用的な手法もカバー。
ビジネスインパクトを重視するため、特徴量抽出・選択の方に重きを
置くことが多い。
R 5 5年以上 最近はPythonが多いが、以前はRをメインで使用していたため、
理解レベルは高い。
MySQL 5 3〜5年 DBからデータを引き出す際に使用することが多いので、深く精通。
git 4 1〜3年
Linux 4 1〜3年
Ruby on Rails 4 1〜3年 Webフレームワークの基本的な概念は把握。文法がPythonと
似ておりややこしいため、今後は仕事としては受けない予定。
CSS 4 1〜3年 フレームワークは主にbootstrapを使用。Sassなどの記法にも慣れており、保守性の高いコーディングが可能。
HTML 4 1〜3年 HTML5を主に使用。
Ruby 4 1〜3年
Java 3 1〜3年
Perl 4 1〜3年
MS-Excel (エクセル) 5 3〜5年
Excel(VBA・マクロ) 5 1〜3年
MS-Access (アクセス) 5 1〜3年
MATLAB 4 1〜3年
C 3 1〜3年
JavaScript 4 1〜3年
自然言語処理 5 3〜5年

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