Data Science. Тестирование. Нужна помощь и урок (или несколько) по решению задачи для новичка в NFT. Есть некоторые знания Питона, Пандаса и т.д. (если это пригодится). Уроки и решение задачи необходимо ко вторнику (завтра) позднему вечеру. Спасибо Перевод задачи на русский, ниже оригинал: Дан Ethereum address: 0x66b870ddf78c975af5cd8edc6de25eca81791de1 Пользователь проводил несколько тысяч транзакций, взаимодействуя с DeFi. Как оценить ценность портфолио этого пользователя, посчитать прибыль или потери по разным протоколам с момента создания кошелька? Указатели: https://etherscan.io/address/0x66b870ddf78c975af5cd8edc6de25eca81791de1 https://debank.com/profile/0x66b870ddf78c975af5cd8... Оригинал: Ethereum address: 0x66b870ddf78c975af5cd8edc6de25eca81791de1 The address has interacted with Decentralized Finance (DeFi), several thousands of transactions How would you evaluate the value of the portfolio, and compute the profits and losses on different used protocols since the inception of the wallet? Pointers: https://etherscan.io/address/0x66b870ddf78c975af5cd8edc6de25eca81791de1 https://debank.com/profile/0x66b870ddf78c975af5cd8edc6de25eca81.
Data Science. Доработка существующего продукта, Помощь в проведении регрессионного анализа для тестирования гипотез исследования. Необходимо проконсультировать по регрессионному анализу в Rstudio для тестирования гипотез по аналитической работе.
Data Science. Доработка существующего продукта. Проект учебный. Естт база в SPSS на 209 респондентов. Проверяется взаимосвязь семейного положения и отношения к мигрантам. Задачи: 1. Определить доверительные интервалы для генеральной доли 2. Сделать анализ среднеквадратичной ошибки, проанализировать результаты 3. Сделать дисперсионный анализ 4. Вычислить коэффициент Спирмана и Пирсона Все в спсс.
Data Science. Парсинг с сайтов Exist, Zzap. Нужно разработать программу для парсинга всей необходимой информации в автоматическом режиме с сайтов Zzap, Exist и Авто-питер. Как итог должна выдаваться таблица формата Excel с ценами и наименованием.
Data Science. Доработка существующего продукта. Требуется программист хорошо владеющий Python, для парсинга нетабличных значений с сайта Утконос, данные должны синхронизироваться так чтобы впоследствии ваша работа могла лечь на бота в Телеграм. Половина парсера уже написаны на Silenium, нужно только убрать ошибки. Для подробного обсуждения ТЗ пишите в Whatsapp.
Data Science. Доработка существующего продукта. Есть озеро данных(flask, docker, mongoDB, MinIO), в качестве источника данных используется телеграмм-бот, нужен программный брокер сообщений, который будет загружать в озеро данных данные с метаинформацией сообщения по заданой архитектуре.
Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. В выходном файле есть два столбца, нумерация первого начинается с нуля, а нужно сделать с единицы. Также есть второй кейс, в котором нужно поменять склейку данных.
Data Science. Репетитор. Обучение XML/XSD, JSON Иду на собеседование, имею общие знания о данных технологиях, но нет практики. Ищу преподавателя который на расскажет, покажет, научит Спасибо за внимание!.
Data Science. Разработка с нуля. Сверстать: Простейшая вёрстка. Платформа: HTML. Есть макет. Есть два Интерфейса А и Б Нужно их перевести в html, чтобы у каждого была конкретная ссылка. На каждой версии сделать кнопки панели инструментов, отдельно все версталь не нужно, можно просто на каждую кнопку в пнг сделать кликабельность, будто пользователь их выбирает. Далее по нажатии чтобы формировался .csv файл и результаты каждого пользователя записывались: время, ip, выбранная кнопка, можно браузер ещё Получается лучше с каждым интерефесом сделать одинаковые вещи Только показать мне то, какие номера к какой кнопки было присвоены Итог мне нужны обновляемые csv файлы с данными и кликабельность панели инструментов.
Data Science. Разработка с нуля. Работа над проектом по Machine Learning на Питоне Что сделать: выбрать любой датасет и применить любых 2-3 метода, но FROM SCRATCH Кратко обсудить выводы Подробнее объясню в сообщениях.
Data Science. Доработка существующего продукта. Специализированное программное обеспечение (ПО) комплексной системы эндоскопирования (КСЭ) Язык: С++ Среда разработки: Microsoft Visual Studio Инструменты: Qt (через расширение Qt VS Tools для Visual Studio), SQLite (для ведения базы данных), OpenCV (для работы с изображениями) ПО является связующим звеном между пользователем и КСЭ. Основные функции – управлением модулями КСЭ, а также прием, обработка и визуализация данных. Обмен данными с Блоком Согласования КСЭ производится посредством интерфейса Ethernet со скоростью 1 Гбит/с. Исчерпывающая информация по существующей программе есть в прилагаемом отчете автора. Диаграмма классов существующего ПО представлена ниже. Задачи: 1. Обработка изображений: реализовать и отладить алгоритм автоматического измерения хорды лопатки по изображениям, полученным в результате съёмки лопаток в режиме валоповорота. Получение изображений производится модулем EthernetImageReceiver. Алгоритм может выполняться как в режиме реального времени, так и после прохода оборота. Можно решить задачу как классическими методами обработки изображений, так и машинным обучением. Реализацию рекомендуется представить отдельным модулем программы, вызов которого производится внутри ModulesMediator, но это необязательно. Алгоритм может состоять из следующих шагов: 1.1 Поиск кромок лопатки. 1.2 Выделение сечений, по которым измеряется хорда. То есть выбор пар точек, на входной и выходной кромках, расстояние между которыми может характеризовать хорду. 1.3 Измерение хорды в пикселях. 1.4 Приведение величины хорды от пикселей к реальным величинам (миллиметрам). 2. Запись результатов измерений (по задаче 1) в базу данных. База данных уже подготовлена – модуль BladesDatabase 3. Если изменится протокол и порядок общения с Блоком Согласования – поправить 4. Общая отладка ПО. 5. Корректировка Руководства Оператора.
Data Science. Доработка существующего продукта. На основе образца готового кода написать API ( с использованием веб сервера на Flask) для предобученной модели нейросети Real-ESRGAN Продемонстрировать в работе через swagger.io Передать код в виде архива.
Data Science. Доработка существующего продукта. Есть скрипт модели (модель формирования речного стока HBV) и скрипт калибровки модели, но необходимо доработать и отладить код калибровки (часть кода на фото).
Data Science. Разработка с нуля. Написать код на Python для анализа дата сета Китсуне(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Kitsune+Network+Attack+Dataset).
Data Science. Разработка с нуля. У меня есть готовый датасет текстов. Ваша задача - написать для него код на Pyrhon, который сможет представить каждый из текстов в векторном формате при помощи предобученных моделей эмбеддингов (нужны fasttext, Bert, elmo, которые есть на сайтах rusvectores и deeppavlov, но я не понимаю, как их использовать), а после как-то справиться с проблемой большого веса этих данных и написать нейронную сеть, решающую задачу регрессии на основе этих векторных представлений. Кстати, входными данными для нейронки будут не сами эмбеддинги, а рассчитанные на их основе пословесные матрицы схожести пар текстов из моего датасета. Таким образом матрицы, подаваемые на вход нейронной сети, разного размера (в силу того, что тексты разной длины), а решаемая ей задача - прогнозирование коэффициента схожести двух текстов. Архитектуру самой нейронки Вам не нужно будет придумывать, я попрошу какую-то простую с возможностью изменения слоев в дальнейшем (стандартные conv2d, batch normalization, dropout, pulling, activation...для меня главное, чтобы сеть изначально могла принимать на вход разноразмерные матрицы в рамках одного датасета). Подводя итог, размер датасета - чуть больше 21 тыс. матриц, средний размер которых 139×2642, максимальные значения достигают 2276 и 3114 соответственно. Если знаете, как решить проблему большого веса этих данных и разной формы матриц при их подаче нейронке, Вы - тот, кого я ищу! P.S. В качестве результата работы необходим будет полностью работающий код, обязательно на Python, который я смогу сама запускать на компьютере. Код очень желательно написать к [Телефон скрыт].
Data Science. Разработка с нуля. Нужно сделать скрипт, который будет в реальном времени брать с 2х разных сайтов меняющиеся цифры и сравнивать разницу в %.
Data Science. Разработка с нуля. Доброго времени суток, приятно с вами познакомиться. Я Анастасия Орешонок, рада вам написать. В исследовательском центре компании Huawei в Академгородке (проспект Лавреньева 6/1) я помогаю формировать команды разработчиков по разным направлениям, в том числе и исследованиям. Ваша кандидатура потенциально интересна, но у меня нет актуального резюме о вас и информации о вашем текущем статусе по работе, поэтому прошу меня извинить, если я некорректна или доставляю вам неудобства своей комунникацией. Александр, если у вас есть потенциальный интерес к сотрудничеству, пожалуйста, дайте обратную связь об этом.
Data Science. Разработка с нуля. Есть большой (4 гб) csv-файл. Нужно прочитать его с помощью pandas или dask и выполнить два условия: 1. выбрать строки, значение которых равно 'F' в одной из колонок 2. среди строк из первого пункта найти те, значения которых в одной из колонок встречаются больше 1 раза (допустим, в колонке 6 есть повторяющиеся значения 'value' и 'name', нужно их вычленить и записать строки с ними в новый файл) Саму csv-шку скину по запросу.
Data Science. Разработка с нуля. Нужно создать базу данных. Требования: 1 - нереляционная БД (Neo4j, MongoDB, Redis, ElasticSearch) 2 - красивая структура БД 3 - интерфейс позволяет класть, доставать, удалять данные (проводить операции CRUD - Create, Read, Update, Delete) 4 - два действия помимо CRUD (сортировка, группировка, агрегация, ...) 5 - зависит от БД: Redis - использование ключей, хешей, ...; Neo4j - нахождение путей не только к соседним вершинам, операции с графами; MongoDB, ElasticSearch - работа с текстами или географией.
Data Science. Разработка с нуля. Требуется написать скрипт на питоне, который берёт данные с одного сайта. Например значения столбца value из https://kusama.subscan.io/account/GxuEngysAC4a5SZX9w7eTVY4iye8RRxVVXbzfSxXzJ8Nf3Y?tab=reward.
Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо настроить зависимые выпадающие списки в гугл таблице учёта финансов. В зависимости от статьи расходов должен меняться выпадающий список категорий.
Data Science. Расчет прогноза. ДЗ: Предоставить Прогноз спроса для product_rk, store_location_rk на декабрь 2019 года Данные с декабря 2016 по ноябрь 2019 Есть эксель, в котором 3 листа: test, train и sample_submission train: product_rk, store_location_rk, period_start_dt, demand и 6 предикторов test: id и аналогичные product_rk, store_location_rk, period_start_dt, demand sample_submission: id, predicted Задание: надо построить прогноз по листу train, сопоставить с id из листа test. Затем из листа test удалить лишние столбцы, чтобы остались только id и predicted (как в примере на листе sample_submission).
Data Science. Разработка с нуля. Интересует разработка программы для парсинга интернет магазинов Окей, Лента, Дикси, Семишагофф, Впрок Время парсинга одного сайта - не более 30мин С сайтов необходимо получать наименование товара и его стоимость На выходе должна получаться excel таблица с данными (сортировка приветствуется) Язык написания скрипта - С# Срок выполнения: по договоренности.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 1 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 — 214 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 214 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