Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта, тестирование, настройка, лединг. Нужно найти партнеров для уже купленного бизнеса+сделать лединг+запатентовать название+постоянное продвижение в яндекс достаке и диливери.
Data Science. Разработка с нуля. Ищу простую программу без наворотов. Задача найти совпадение чисел в столбце по выделенным строкам, вывести на печать. 1 - симптом - [Телефон скрыт]. 2 - --------------- - 3.4.13.15.17. 3 - --------------- - 6.8.10.14. 4 - --------------- - 4.7.10.13.64. 5 - --------------- - [Телефон скрыт]. всего 300 строк выделил 1.3.5. три симптома получил результат 8 - лекарство - 1- симптом 3 - -------------- 5 - -------------- 4 - ------------------ - 1 - симптом 5 - --------------- отправил на печать.
Настройка. В datastudio подтягиваются данные из таблицы google. Данные по квартирам застройщиков: статус(в продаже, продано, забронировано), стоимость квартиры, стоимость за кв. м. и тд. Статус квартир обновляется каждую неделю и может меняться. Необходимо добавить в datastudio график с проданными квартирами на текущей неделе, а так же среднюю цену за кв.м этих проданных квартир.
Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Надо написать 2 небольших макроса excel: 1ый добавляет дублирует количество строк в зависимости от значения в столбце 2ой с помощью функций индекс+поиск поз вставляет значение по нескольким критериям из одного документа в другой.
помощь в выполнении курсовой работы. Нужна помощь в выполнении итоговой работы по направлению дата аналитика. консультация и разбор проекта, что бы можно было самому решить поставленную задачу.
Data Science. Разработка с нуля. Добрый день! У меня есть массив данных об объектах, у каждого объекта есть координаты. Также у меня есть отрисованные геошейпы (kml и json). Необходимо написать код, который бы определял, в какой шейп попадают координаты объекта и присваивал ему название этого шейпа.
Data Science. Импорт данных из txt в таблицы. Импорт данных из txt в Google таблицы / Excel. Необходимо чтобы из txt экспортировалось имя и содержимое. ПРИМЕР ТАБЛИЦЫ: Столбец 1 - Столбец 2 Файл 1 - Содержимое 1 Файл 2 - Сорержмое 2 Файл 3 - Содержимое 3.
Разработка с нуля, Data analytic. Занимаюсь по курсу Data Scientist на SkillBox. Но хотел бы иметь возможность задавать вопросы в процессе и получать ответы в моменте.
Доработка существующего продукта, настройка, разработка с нуля, тестирование. Основные функции, должностные обязанности ? Интеграция с системой сбора данных АСУТП/SCADA/IIoT, позволяющий в режиме реального времени получать данные для расчета диагностических моделей. ? Конфигурирование и уточнение диагностических моделей на основе данных эксплуатации для оборудования ТЭЦ и его модификаций, а также для уточнения параметров моделей с учетом индивидуальных особенностей конкретных единиц оборудования ? Визуализация данных в дашбордах и понятной графике ? Анализ массива исходных данных, характеризующий режимы эксплуатации оборудования: оценка полноты и качества данных, наличия пропусков; оценка выбросов в данных (аномальные показания) ? Оценка степени связей между измеряемыми параметрами; оценка временных характеристик изменчивости параметров (характерные масштабы процессов, необходимая дискретизация, анализ стационарности и пр.) ? Создание тестовых и промышленных предиктивных моделей оборудования ? Проведение расчетов модели с внесенными искажениями внутренних параметров, характерными для того или иного дефекта ? Организация хранения результатов диагностических расчетов.
Разработка с нуля. Необходимо написать ТЗ на разработку геоинформационного портала. основные сущности - достопримечательности и туристические маршруты на Яндекс картах. Пользователь может оценить достопримечательности и готовые маршруты, оставить комментарии, добавить достопримечательность список того, что он хочет посетить или в список того, что уже посетил. Пользователь может составить свой маршрут из существующих достопримечательностей. У достопримечательностей и маршрутов должны быть тэги для фильтрации (тип и значение). Подробнее буду готов описать на встрече(видеконференции или созвоне).
Data Science. проверка стат. гипотез в R. Мы проводили эксперимент, в котором участники с помощью слайдера оценивали слова по шкале valence (самые негативные получили индекс -0.5, а самые позитивные - 0.5) Данные представляют собой список из 280 слов с индексами по шкале valence (среднее, мужское, женское, оценки мужчин за женщин, оценки женщин за мужчин). Что нужно сделать: 1) проверить, зависят ли полученные оценки от частотности в языке (данные есть); построить корреляционную/регрессионную модель и сказать, есть ли значимость + добавить визуализацию с двумя прямыми (женские и мужские ответы) 2) проверить, зависят ли полученные оценки от возраста усвоения (данные есть); построить корреляционную/регрессионную модель и сказать, есть ли значимость + добавить визуализацию с двумя прямыми (женские и мужские ответы) 3) расчитать SD для каждого слова и проверить гипотезу: самые позитивные (или негативные) слова, в отличие от нейтральных, имеют меньшее SD + посмотреть ст. значимость 4) проверить гипотезу о том, что мужчины дают больше экспрессивных реакций, чем женщины + проверить ст. значимость 5) сравнить полученные индексы с индексами для английских эквивалентов (но вот тут нужно будет сначала уровнять шкалы, потому что они немного разные); проверить гипотезу: для переводных синонимов оценки будут примерно похожи между собой. Перед тем, как приступать, можем коротко созвониться на 10 минут в зуме - я покажу данные и еще раз прокомментирую все пункты. Также буду признательна, если по завершении работы исполнитель сможет созвониться со мной, разжевать всё как для чайника и поотвечать на мои профанские вопросы. Большое спасибо заранее!.
Разработка с нуля. Выполнить задание (python) и объяснить мне, как оно выполнялось и с помощью каких инструментов и функций. Задание: "Дан открытый набор транзакционных данных train_set.csv Обратите внимание на поле «mcc» – это категория сервисной точки, в которой была совершена транзакция. Для дальнейшей обработки данных рекомендуется категоризовать транзакции (на 87 категорий) согласно файлам 87_categories.tsv и mcc2big.cs Задача: спрогнозировать, будет ли у клиента трата в категории «Рестораны» в следующем месяце (методы и метрику качества выберите самостоятельно). Визуализируйте результаты работы." Важно: Мне нужно решение задания до 03.10. Однако мне также нужно понять и вникнуть, как оно было сделано и что для этого использовалось. Думаю, потребуется созвониться за объяснения задания. Важно: 1. Выполнить задание, используя python на базовом уровне (не углубленно, чтобы я могла понять) 2. Во время созвона не отвлекаться на сторонние темы.
Data Science. Доработка существующего продукта. Преподаватель нам дал два файла: первый файл, в нём есть описание задачи.(graph coloring greedy algorithm) второй файл, в нём есть код задачи написан на с++, но решение плохое не оптимальное.
решить тестовый кейс. Кейс в Excel, нужно сделать несколько сводных таблиц, построить к ним графики, и сделать выводы/дать рекомендации. Файл вышлю по запросу.
Data Science. Разработка с нуля. Нужно написать код, который будет разделять эксель файл на несколько эксель файлов по признаку из столбика "наименование компании", каждый файл должен быть назван, как слово из "наименование компании".
Анализ и прогнозирование данных. Kaggle.показать как работать с файлом с данными: проверить наличие пропусков, выполнить нормализацию; классификация логистической регрессией; классификация методом k ближайших соседей.
Data Science. Доработка существующего продукта. Есть такой код, который преобразует таблицу к "почти" нужному виду, нужно дописать код так, чтобы шапка таблицы (значения 'P' и т.д) перешло в столбец (желательно, чтобы создался первый столбец перед 'diaphragm'), а строка "date"(1,2,3,4...) стала шапкой таблицы? from ast import parse import pandas import openpyxl import numpy x=[] data = pandas.read_csv('data.csv', sep = ';') result = pandas.read_csv('result.csv', sep=';') result1 = pandas.read_csv('result1.csv') data_result = pandas.pivot_table(data, index=['skv','date', 'diaphragm']) df = data_result.reset_index() date = list(df['date']) df["date"] = df.groupby("date").ngroup()+1 df1=pandas.pivot_table(df, values=['P', 'gas flow rate', 'cumulative selection', 'P dowhole', 'P pipe'], index=[ 'date', 'diaphragm', 'skv'], columns='date').reset_index() df1=pandas.pivot_table(df1, values=['P', 'gas flow rate', 'cumulative selection', 'P dowhole', 'P pipe'], index=['diaphragm', 'skv']) df1.to_csv('result1.csv', sep=";", encoding='utf-8') В общем нужно дописать код, чтобы из таблицы result1 данные перенеслись в таблицу result либо чтобы таблица result1 перестроилась под result.
Data Science. Доработка существующего продукта. Нужно разработать алгоритм управления ценой товаров Ozon. Есть Гугл таблица с прибылью по товарам, нужно менять цену в зависимости от прибыли по товарам и искать оптимальную цену, при которой прибыль по товарам максимальная. Нужно знать: 1. Библиотеку gspread для обмена данными с гугл таблицами 2. Уметь работать с API (requests).
работа с табличными данными. Часть А. Есть две таблицы, из которых нужно вытащить определенные данные и затем объеднить их. 1) первую таблицу, где есть ответы мужчин и женщин, разделить на две отдельные (для М и Ж) 2) затем в таблице с ответами мужчин оставить только те ответы, где мужчина отвечал за противоположный пол (там есть определенный тег) + соответственно в таблице с ответами женщин оставить только те данные, где женщины отвечали за мужчин 3) абсолютно все участники оценивали определенный список слов как положительное/отрицательное. То есть кол-во строчек с id участника равно кол-ву слов, которые он оценил. В каждую такую строчку нам нужно добавить в соседний столбец среднее значение оценки, которое дали участники противоп. пола. Это среднее значение нужно взять из второй таблицы. Таким образом, нужно сделать 2 таблицы такого вида (для М и Ж). Вот пример мужской таблицы: id_участника1_М// стимульное слово А// оценка_уч1_М// средняя оц_жен id_участника1_М// стимульное слово Б//оценка_уч1_М// средняя оц_жен id_участника1_М// стимульное слово В//оценка_уч1_М// средняя оц_жен id_участника1_М// стимульное слово Г//оценка_уч2_М// средняя оц_жен id_участника2_М// стимульное слово А//оценка_уч2_М// средняя оц_жен id_участника2_М// стимульное слово Б//оценка_уч2_М// средняя оц_жен id_участника2_М// стимульное слово В//оценка_уч2_М// средняя оц_жен ... id_участника79 Часть Б. На основании полученной таблицы нужно посчитать точность ответов для каждого участника (насколько его личная оценка была близка к средней оценке противоположного пола + учесть все слова) Перед выполнениям заказа готова оперативно созвониться в зуме и все пояснить!.
Data Science. Доработка существующего продукта. Приветствую! Мы ищем программиста, хорошо владеющего питоном. Необходимо доработать парсер (создание с нуля не нужно!), ИСПРАВИВ ПАРУ ОШИБОК И ДОБАВИВ НОВЫЕ ДАННЫЕ В СУЩЕСТВУЮЩИЙ ПАРСЕР. По всем вопросам пишите в WhatsApp, там же скину сами файлы.
Помощь с домашним заданием по Python. Сейчас изучаем Python, нужен специалист, который сможет помочь мне сделать домашнее задание и объяснить всё, желательно при личной встрече, но можно и онлайн. Нужно проанализировать Dataset.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 2 предложений о работе за сегодня в тематике data scientist
🔸 Работа и подработка на бирже фриланса от прямых заказчиков, которым нужна помощь специалистов по профилю data scientist уже сегодня!
🔸 Свежих заказов на data scientist в России для фрилансеров на июнь 2026 года — 224 шт.
Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю data scientist в России?
Вы специалист по data scientist и ищете проекты и заказы на удалёнке в России? Нам всегда есть что вам предложить. Ежедневно мы публикуем новые проекты и заказы по вашей специальности. Найдите интересную работу уже сегодня
Сколько проектов для IT-специалистов по профилю data scientist в России?
На июнь 2026 года опубликовано 224 предложений удалённой работы от прямых заказчиков для исполнителей по специализации data scientist
Сколько можно заработать выполняя проекты по data scientist?
Специалисты по профилю data scientist зарабатывают от 0.00 рублей с заказа. Хотите больше? Выполняйте как можно больше заказов и зарабатывайте сколько пожелаете