Data Science. Разработка с нуля, тестирование. Меня зовут Игорь. Я ген директор девелоперской компании. Хочу взять несколько уроков по программированию и настройки Битрикс24.
Data Science. Тестирование. Требуется оформить 3 онлайн теста в EXCEL с прошивкой ключа(результаты) для тестирования группы людей: Тест Бойко Тест Маслач Тест Спилберга-Ханина И анализ результатов в диаграммах.
Data Science. Доработка существующего продукта, тестирование, Развернуть проект на своём компе. Нужно развернуть готовый проект pgadmin (6 таблиц и по несколько атрибутов).
Data Science. Помочь и объяснить, как это работает. Необходимо создать код, чтобы нарисовать вот этот график. Помогите решить задачу и расскажите мне, как это сделать.
Data Science. Доработка существующего продукта, Платежи в ODOO. Нашей компании требуются 2 модуля интеграции ODOO (Community, last release); 1. Эквайринг (интернет и торговый) ПСБ, 2. Банк-клиент ПСБ. Примерные ТЗ во вложении. Интересуют предложения с указанием примерных сроков и стоимости этой работы.
Data Science. Разработка с нуля, Обучение. Добрый день. Мне 32. Самостоятельно учусь на Джуна Python. На данный момент на начальном уровне. Ищу человека, который является действующим программистом и поможет проанализировать уровень знаний, а также скорректирует направление по дальнейшему изучению. Мой уровень знаний на данный момент: - ввод обработка и вывод данных; - понимание типов данный; - знание структур принятия решений и булевой логики; - понимание работы циклов; - знание принципа работы функций; Готов заниматься каждый вечер! Ищу специалиста, который также поможет разобраться с: - работой с файлами; - работой со списками; - словарями и множествами; - с графическим пользовательским интерфейсом; - SQL; - Git; Если вы внимательно ознакомились с данным запросом и собираетесь откликнуться, просьба в отклике написать словосочетание: 'Hello, Vlad!' Спасибо и хорошего дня!.
Data Science. Написание экзамена. Необходима будет помощь с написанием экзамена по питону. Темы, которые будут на экзамене: 1. Логический тип данных и условный оператор 2. Цикл while 3. Цикл for 4. Методы 5. Неупорядоченные типы данных 6. Вложенные структуры данных, сортировки 7. Создание функций 8. Текстовые файлы и таблицы 9. Скрейпинг.
Нужно изменить имеющийся код под новые данные. Данные - таблица, где содержится информация об патентах, публикация организаций. В итоге должно получится два графика - статистический и динамический. Первый зависимость патентов от года, второй зависимость финансирования от количества патентов. Код написан на python
Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Нужна помощь с выполнением лабораторных работ. Работы не сложные. Темы: Построение имитационных моделей Регрессионные модели Метод максимального правдоподобия.
Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо сделать анализ и прогнозирование фондового рынка в рамках учебного проекта. Проект почти доделан, осталось совсем немного. В основе лежит нейронка по методу LTSM. Все api к базам данных бирж имеются и прописаны. Необходимо сохранить модель, чтобы в дальнейшем не переобучать каждый раз. ( С этим возникли большие трудности, если возможно объяснить то буду очень рад) Привести код в нормальный вид, раздробить всё на функции (чтобы глаз радовался) ) Сделать прогноз на будующее. На графике должны выводиться данные по настоящее время с прогнозом на будующее. ( Сейчас модель находиться в обучающем режиме с тренировочными и проверочными данными) Вывести всё на streamlit. (Сейчас вывод только действующих акций, без прогноза) ( Не обязательно) По возможности разобраться и понять почему в "анализе" разных методов не выводится последний график и данные плохо считаются test.py - основной код streamlit'a pipu.py - основная модель анализа на основе LTSM. Prophet.py - "анализ" 5 методов (сделал криво и не красиво, не ругайтесь) Код написан на Python 3.9.1.
20.12 решить контрольную по питону: knn, svm, decision tree random forest + классификаторы - это то что будет на контрольной. Работа на час. 20.12 необходимо решить контрольную работу по питону. Что будет в заданиях: knn, svm, decision tree random forest + классификаторы.
Data Science. Доработка существующего продукта, настройка. Есть таблица с названием улиц и гегографическими координатами. Правый левый столбец это счетчик координат. В каждую строчку с уникальным значением поместить одну координату представляющую собой 3 точки(lat,long,h). Например у улицы отрадной 75 координат. Я уже создал 74+1 ряда для каждой координаты. В первую строчку нужно поместить первую координату и проиндексировать id_1_75. Во вторую строчку нужно поместить вторую координату и проиндексировать id_2_75. Сложность в том, что там есть улицы с 600 уникальными координатами.
профильный специалист. Ищем профильного специалиста для консультации.Кратко: ООО собирается строить карьер. Жители трех деревень против. Предполагаем корруционную составляющую. Какая возможность проверить законность и правильность всех правоустанавливающих документов. Имеем данные лицензий (только перечень). Имеется видеоролик.
Тестирование. Я написал статью связанной с машинной обучении на счёт распознавания эмоций на лицо, отправил в журнале, рецензент написал мне 11 замечания, основные из них: 1) Исследование интересно, но сама статья требует существенной доработки. Статья очень тяжело читается с точки зрения русского языка, местами совершенно непонятно, что имеется в виду. Перед повторной подачей статьи автору рекомендуется обратиться к русскоязычным коллегам. Перечень рекомендуемых доработок: 2) Изображения в обучающем корпусе не сбалансированы по классам, следовательно, для оценки эффективности модели лучше использовать показатель качества невзвешенной средней полноты (Unweighted Average Recall). Также рекомендуется добавить в статью матрицы спутывания (confusion matrix), тогда можно будет убедиться, что предлагаемая модель действительно эффективнее других моделей.
Data Science. Решить задачи в экзамене. У меня сломался компьютер, я не успею выполнить задания к дедлайну. Задачи две в конце, но нужно ещё ответить на тестовые вопросы и вписать их на лист.
Data Science. Помощь на тесте по предмету Data Science. Примеры вопросов (нейронные сети). Всего таких вопросов будет 2 2. На сайте http://playground.tensorflow.org/ соберите и обучите нейронную сеть, решающую задачу регрессии, в ответ пришлите ссылку на скрин построенной нейронной сети с сайта и поясните, почему построенная Вами нейронная сеть является эффективной. P.C. Для загрузки скриншотов используйте этот ресурс: https://ru.imgbb.com/ Или Придумайте пример нейронной сети , где входные параметры и выходные переменные имеют тип данных, при комбинации которых высок риск ошибки в прогнозе. Поясните Ваш ответ.
Data Science. Доработка существующего продукта. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Перенести психологический тест с бумаги в онлайн Всего 11 вопросов. В каждом вопросе 3 ответа. Использовать Гугл-форму.
Data Science. Доработка существующего продукта. Необходима помощь в доработке студенческого проекта в python. 90% кода готово (слайд 1), необходима помощь в доработке (слайд 2).
Data Science. Доработка существующего продукта, настройка, тестирование. Восстановление базы данных из постгреса, после одновременного запроса из двух контейнеров.
Доработка существующего продукта. Надо сдать зачет по машинному обучению Есть уже созданный блокнот в Colab. в нем решены задачи по созданию, обучению и сравнению моделей машинного обучения в библиотеках scikit-learn. Надо дополнить - в задаче классификации для наглядности матрицу ошибок - AutoML (в задании - h2o-3 (веб интерфейс Flow, localhost 54321, сделать скриншоты в Word), AutoGluon, PyCaret. Провести прогнозирование ответа лучшей модели на новых данных.
Доработка существующего продукта. Согласно с ТЗ обработать данные и построить модели машинного обучения в Python + ответы на вопросы в файле. Должно занять 1-3 часа (если вы разбираетесь в машинном обучении) Задачи идут с раздела Parts. Ссылка: https://colab.research.google.com/drive/1jrry1kqiXexeO4NDgsd1FTNLUcyIl58Q?usp=sharing.
Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Согласно ТЗ построить модели машинного обучения в python и дать ответы на вопросы. https://colab.research.google.com/drive/1RjE7oCmw55lKM7ZkZJDd8EfZQTpn1Pf7?usp=sharing.
Разработка с нуля. Есть датасет, необходимо сделать решение на 4 известных подходах и сделать аналитику по точности каждой модели. При вопросах проконсультировать меня. CSV вышлю после того как детально пообщаемся по конечному результату. CSVшка - 111 столбцов, 20т строк. Датасет взят из челенжа kaggle.
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