機械学習の分野では、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データエンジニア等、様々なポジションで活躍しています。 また、広告配信・ECサイトの予測システムなど、機械学習が活躍すると言われている分野は最先端技術でありながら、私たちの生活に深く根差しています。 ＊エンジニアとして最先端技術に関わってみたい ＊大学などで勉強した数学の知識を活かしたい ＊機械学習についてしっかり学び、プロジェクトに関わりたい そんな意欲のある皆さんのエントリーをお待ちしています！ 【研修内容】 ＜1ヶ月目：統計学／エンジニアリング＞ 統計学 - データの可視化と数値要約 - 確率と確率分布 - 統計的推測 - 統計的仮説検定 - 単回帰分析 エンジニアリング - SQL基礎 - python基礎 - pandas基礎 - Git基礎 ▼ ＜2ヶ月目：多変量解析と機械学習＞ - 機械学習の基礎 - 機械学習の基本的な手法 　・線形回帰モデル 　・主成分分析 　・k-means法　など - 機械学習の発展的な手法 　・ロジスティック回帰モデル 　・ハイパーパラメータ最適化 　・決定木 　・ランダムフォレスト 　・線形SVM　など ▼ ＜3ヶ月目：機械学習の実践＞ - Numpy,Pandas演習 - AWS EMRを用いたHive演習 - ロジスティック回帰を用いた演習 - リッジ回帰、Kerasを用いた演習 - 推薦システムについての演習 【プロジェクト例】 - インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 - 決済サービスにおける顧客データ分析 - AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 - ウェアラブルデバイスを通した画像認識の実装 -LLM、生成AIを利用したWebアプリケーション開発　など 【開発言語】Python、SQL、C++、MATLAB、Scala、R言語、Java、JavaScript 【フレームワーク】Django、Flask、TensorFlow、Chainer、Caffe、Tornado、Pyramid、Pylons 【AI・データ分析】BigQuery、Elasticsearch、Apache Hadoop、Apache Spark、Keras、PyTorch、pandas、scikit-learn、Jupyter Notebook、Matplotlib、NumPy、Dataflow 【クラウド】AWS、Azure、GCP、Firebase 【データベース】MySQL、PostgreSQL、MongoDB、DynamoDB 【プロジェクト参画後のサポート】 エンジニアデビュー後は個別でキャリアサポート担当が付き、エンジニアとして成長していくにあたっての定期的な1on1も実施しており、スキルアップ・キャリアアップについての相談やアドバイスをしています。 また社内報や社内イベントで先輩エンジニアのキャリアについて知る機会も多くあり、ITエンジニアとしてキャリアアップしたい意欲がある方に対してBREXA SOLVIAは全力でサポートします！