Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Есть последние 40 тиражей лото и есть от одной до двадцати строк по 40 чисел нулей и единиц: 1100 1110 1010 1010 1011 1101 1011 1010 1111 1111 0111 1000 1110 0110 1000 0101 1111 0010 0110 1011 и т.д. нужно чтобы программа из всех тиражей с нулями нашла бы цифры которых нет из 49 цифр выпадающих в лото. Для каждой строки Все цифры из 49 которые которые есть в "нулевых"лото как бы уничтожаются и остаются только те что не выпадали, обычно их бывает от 6 до 12 последнему (свежему) тиражу лото соответствует 1я цифра в строке и так до 40го который был 40 недель назад.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: Python. Напишите нейронную сеть по классификации пчёл и ос, БЕЗ использования библиотеки Keras (используйте только TensorFlow 2.0).
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: Python. Задача: Есть трёхмерное координатное пространство (для упрощения можно в начале взять двумерное). В пространстве расположен космический корабль (далее объект). У объекта есть 6 параметров: - X, Y, Z - координаты - Vx, Vy, Vs - вектор скорости Система рассматривается во времени на интервале от 0 до Т с фиксированным шагом дискретизации dt. На корабле есть датчик, позволяющий в каждый момент времени измерять положение и скорость корабля. Но у датчика ограничена точность: - точность определения координаты: 0.5 метра, - точность измерения скорости: 1 м/с. Известна (надо задать) функция зависимости ускорения от времени (управляющее воздействие): - ax(t), ay(t), az(t) Точность 0.1 м/с2 Определить положение объекта в момент времени T с точностью, превышающей точность параметров. Оценить точность.
Data Science. Обработка данных опроса, построение регрессий. Язык программирования: Stata. Данные по 200+ респондентам, по 52 показателям, необходимо построить несколько регрессий для описания данных (информация по типу регрессий и точному заданию обсудим лично) Короткие сроки.
Есть три документа на английском языке и нужно объяснить их смысл. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Есть три документа на английском языке и нужно объяснить их смысл.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Создание программы для автоматизированной оценки публикаций сми по заданным характеристикам.
Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: Python. Основная идея проекта - создать простую сверточную нейронную сеть с 1-2 сверточными слоями, которая сможет распознавать совпадения слов из разных баз данных. У меня есть файл .csv с разными названиями из баз данных в верхнем регистре , которые содержат буквы латинского алфавита, кириллицу и цифры (пример: ZIEB_342TI_90837; IRON_SURV23 и т. Д.). На первом этапе требуется создать массив данных, включающий в себя 26 букв латинского алфавита, 33 букв кириллицы и цифры от 0 до 9 и пронумеровать каждый символ по порядку (должно получиться 68 полей). Длина каждого названия берется не более 50 символов. Это делается для того, чтобы каждый символ в слове сравнивался с символом в массиве, и при совпадении зажигался соответствующий нейрон (например, в названии DUSX4359 первая буква D, в массиве она пронумерована цифрой 4 , что означает, что для первой буквы данного слова зажигается четвертый нейрон, а все остальные - нули), и это происходит для каждого последующего символа.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: Python. Обработка числовых рядов,статистических данных,подготовка данных (склейка), выделение закономерностей, их сравнение с разными параметрами (например,с распределением гаусса), моделирование случайного поведения в будущем (метод монте-карло и др). Затем алгоритмизация процесса. Формализация понятий,данных на основе анализа в цифровой код.
Доработка существующего продукта. Язык программирования: Python. Нужна помощь в организации обучения трансформеров. Есть обученые модели - Fast Text. Есть тексты специфические. Нужна помощь, созвониться и в реальном времени помочь и настроить обучение трансформеров на PyTorch.
Data Science. Доработка существующего продукта. Язык программирования: spanner. Чтение и запись в Spanner Цель данного задания - проверить 2 факта: чтение данных происходит гораздо быстрее записи; эта разница более заметна в мульти региональных instances. Действительно, в большинстве хранилищ экосистемы BigData чтение работает быстрее (это продиктовано подходом “write once, read many”). Но почему в мультирегиональном instance это более заме но? При создании Spanner instance можно выбрать 2 типа Instance: Regional Multi-regional Создайте 2 instance, один из которых regional, другой multi-regional. В каждом instance должно быть не менее 3 нод. В обеих instance создайте таблицы для данных movielens. В обеих instance выполните следующее: Запишите в таблицу movies 1 фильм, а в таблицу ratings 1 оценку для этого фильма. Сделайте SELECT таблицы ratings (с 1 записью). Замеряйте время записи и чтения на обоих instances. В результате прогона должна получиться табличка:.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Для оптовой компании нужна простая программа для логистики . Пользователи : менеджеры -склад -логист . Данные: кому , куда , сколько , сроки , контакты. Можно усложнить задачу , например : с приложениями на телефон для водителей , можно с интеграцией из 1С, можно с загрузкой прайсов из транспортных компаний . Ждём ваши предложения !.
Разработка ПО. Data Science. Доработка существующего продукта, Запустить и протестировать нейросеть на основе готового кода в TensorFlow. Язык программирования: Python. Знание фреймворков Caffe /Matlab, библиотеки Tensorflow опыт работы с ResNet язык программирования Python, библиотека Flask.
Data Science. Разработка с нуля, тестирование. Язык программирования: Language R programming. Необходимо понять базовые навыки использования R programming и возможность применить их для создания синтетической контрольной группы.
Data Science. Доработка существующего продукта. Язык программирования: SPSS statistics. Нужно из эксель переместить данные в SPSS и рассчитать корреляции.
Data Science. Доработка существующего продукта. Язык программирования: spss. Нужно перенести данны из эксель в spss statistics и рассчитать 3 корреляции.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Необходимо создать нейронную сеть, благодаря которой производители смартфонов смогут получать прогноз успеха девайса на рынке гаджетов. На вход в сеть будут поступать основные технические характеристики топа смартфонов за 2019, 2020 и 2021 год. Также основным параметром будет оценка этих смартфонов пользователями, т.е. нейронной сети нужно будет сравнить характеристики смартфона, который стоит на первом месте по рейтингу с остальными смартфонами и присвоить каждому из характеристик коэффициент значимости. После обучения, при вводе в программу характеристик планируемого к выпуску гаджета, система должна выдать предположительную оценку этого смартфона.
Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Добрый день, есть база данных в Access, постоянных пользователей 20 сотрудников, последнее время участились сбои в работе. Хочу либо оптимизировать имеющуюся базу, либо создать аналогчную в облаке.
Data Science. Разработка с нуля. Мне для практической части дипломы нужно выполнить следующее. Тема Ансамбли деревьев решений на примере биржевого робота 1. Найти исторические биржевые данные за какой-то уже прошедший период времени.(https://kaggle,https://data.world/ и прочие банки данных) Провести описательный анализ данных. 2. Разделить временной ряд данных на две части, на первой части обучать алгоритмы полученные методами стекинга, беггинга и бустинга, на второй части тестировать данные алгоритмы, оценить полученные результаты различными метриками машинного обучения, построить графики прогноз-факт. 3. Сравнить полученные 3 модели и используя лучшую модель предложить алгоритм действий бота, на основе прогнозов этой модели, рассчитать экономическую эффективность полученного алгоритма, т.е. нужно просто смоделировать действия бота на отложенном временном ряде биржевых данных (тестовой выборке) и посчитать,.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Добрый день. Нужно сделать базу данных - для грузоперевозок. Сейчас мы сидим в гугл таблицах эксел, в них заносим маршруты, цены, даные водителей.. таблицы считают оборот, расход, проценты по налогам, зарплаты и тд.. В экселе все может удалиться, форматы вечно другие копируют, статистика кривая и тд, в целом готов написать и показать как все работает и написать тз. Задание в общем: Нужна программа на базе экселе, акцесса или чего-то еще - облачная на несколько пользователей, чтобы менеджеры могли работать в своей базе и видеть свою статистику, а руководство видеть общую картину со всеми расходами и тд.
Data Science. Настроить интеграцию Zvonobot с Bitrix24. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Задача: Объединить Zvonobot с Bitrix. Цель: Клиенту после попадания в Bitrix делал звонок Zvonobot и возвращал ответ в Bitrix.
Data Science. Доработка существующего продукта. Язык программирования: vba. Здравствуйте, есть такая задача: есть форма в Access, которая отображает данные о кандидате. Нужно сделать кнопку, при нажатии которой будет производиться подстановка определенных данных в документ Ворд.
Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Разработка искусственного интеллекта для биржи. Алгоритм есть, нужна помощь с разработкой робота.
Data Science. Объяснить программирование с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. 1. Объяснить программирование 2.Помочь закрыть сессию.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Необходимо создать облачную систему определения автомобильных номеров.
Data Science. Разработка с нуля. Постановка задачи для программирования на Python: 1. Прочитать два массива данных (числа с двумя знаками после запятой длинной от 200 до 10000 значений) 2. Вычислить относительный прирост (посчитать натуральный логарифм) 3. Настроить вычисление динамического параметра и сравнивать его с таблицей критерия Стьюдента 4. Выводить признак в отдельную колонку 5. В вышеописанный алгоритм в 4й шаг подставить, как второй вариант значение найденное линейной регрессией методом МНК 6. Прочитать ещё два массива такой же длинны, как в пункте 1 7. На базе новых данных построить еще одну линейную регрессию 8. В дополнение к пунктам 1-7 построить графики 9. Средствами питон построить авторегрессию. Ответственность, пунктуальность, стремление и возможность регулярно сотрудничать.
Data Science. Сделать проверочную работу Power Bi. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Дан файл с котром надо поработать и вытащить по пунктам некоторые данные. Это задание препода.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: Power BI. Разработка Дэш бордов с понятной бизнес аналитикой деятельности компании (финансы, продажи, склад).
Data Science. Доработка существующего продукта. Язык программирования: Python. Разработка etl пайплайнов, рефакторинг и перенос кода из джупитер ноутбуков в прод.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: SQL. Создать базу данных для предметной области «Рок-группы», наполнить данными и реализовать выборки(запросы) 4шт, представления 4 шт и триггеры 1 шт Объем данных должен составлять не менее 10 экземпляров для каждой из стержневых сущностей и 20 экземпляров для каждой из ассоциативных.
Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Язык программирования: Knime. У меня есть видео инструкции, как пользоваться данным ПО, само ПО бесплатное, открытый код. Нужно написать достаточно простую программу по сбору, анализу и обработке данных. Варианты обсуждаются. В голове: собрать данные из пдф файлов, преобразовать их, чтобы они внеслись в ехсель, или в самом knime обработались по формулам Эксель, просто исходный файл с автоматизированными расчётами в Эксель уже есть, нужно показать, что данные автоматически обрабатываются и краем выдаёт их взаимосвязи между собой или диаграммы автоматически обновляющиеся. Необходимо продемонстрировать работоспособность блоков Knime.
Data Science. предсказание столбца. Язык программирования: Python. Обучите модель, которая может предсказать метку класса из столбца «y». Используйте набор данных «data.csv» и как минимум 3 различных алгоритма машинного обучения. В результате предоставьте: Скрипт Python.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: Python. Нужно разработать программу для автоматического считывания номеров вагонов с последующим сохранением информации в базу данных. При этом должен иметься счетчик вагонов в составе.
Data Science. Разработка с нуля. Постановка задачи для программирования на Python: 1. Прочитать два массива данных (числа с двумя знаками после запятой длинной от 200 до 10000 значений) 2. Вычислить относительный прирост (посчитать натуральный логарифм) 3. Настроить вычисление динамического параметра и сравнивать его с таблицей критерия Стьюдента 4. Выводить признак в отдельную колонку 5. В вышеописанный алгоритм в 4й шаг подставить, как второй вариант значение найденное линейной регрессией методом МНК 6. Прочитать ещё два массива такой же длинны, как в пункте 1 7. На базе новых данных построить еще одну линейную регрессию 8. В дополнение к пунктам 1-7 построить графики 9. Средствами питон построить авторегрессию. Ответственность, пунктуальность, стремление и возможность регулярно сотрудничать.
Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Нейросеть для обрезки фона вокруг объектов (одежды) на фотографии. Необходимо: Разработать нейросеть (требования ниже) Упаковать в docker-контейнер под управлением Kubernetes Предоставить метрики на тестовом датасете Предоставить результаты в виде docker-container Требования к сервису и нейросети: Нейросеть должна обеспечить семантическую сегментацию (semantic segmentation) Нейросеть должная являться свёрточной с архитектурой U-net (либо другой по согласованию с Заказчиком) На вход сервиса должны подаваться изображения из онлайн-магазинов (изображения вещей), на выходе должны быть обрезанные фотографии вещей в формате .png. Точность нейросети должна быть не ниже 92% Pixel Accuracy не ниже 90%. IoU не менее 80%. Проверка будет осуществляться на нашей тестовой выборке вещей на белом фоне. Обучение выполняется на мощностях Исполнителя. Промежуточные результаты: Согласование с Заказчиком обучающего датасета. Согласование архитектуры нейронной сети.
Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Программист для написания программы сопоставления прайсов на основе нечеткого поиска и словарей синонимов. Программист для написания программы сопоставления прайсов на основе нечеткого поиска и словарей синонимов.
Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: Python. Нужно написать программу на Python со следующими правилами: 1. при запуске программы должно появиться окно с кнопкой "Загрузить данные", которая должна загружать данные из выбранного файла; 2. После выбранного файла, нужно выбрать лист, с которым дальше будем работать и вывести все показатели, которые есть на листе; 3. Далее должна появиться кнопка "Что прогнозировать?", где выведен список всех показателей и нужно отметить те показатели, которые прогнозировать (например выручка, себестоимость и тд, а может сразу несколько, еще должен быть выбор "Выбрать все"); 4. Далее выбранные показатели должны прогнозироваться 4 методами 1) модель простого экспоненциального сглаживания Брауна, 2) линейная модель Хольта, 3) модель Хольта-Уинтерса с мультипликативной сезонностью, 4) модель Хольта-Уинтерса с аддитивной сезонностью. (прогноз делать на 10 лет) 5. Потом выводится сводная таблица спрогнозируемых данных и с параметрами оценки прогноза.
Data Science. Создание переменных на основе имеющегося набора данных. Язык программирования: R. Имеется база данных, на основании которой нужно сконструировать переменные (файл 'Variables to be created'). Переменные должны храниться в файле вида 'GrindEQ_Math_Utilities_2020'. На выходе нужен файл с переменными и код в R, с помощью которого были сконструированы переменные. Во вложении можно найти: - пример вида переменных на выходе (файл 'GrindEQ_Math_Utilities_2020') - список и описание переменных, которые необходимо сгенерировать Исходные данные и данные по примеру вышлю по запросу. Данные и файлы, указанные в задании, вышлю по запросу.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 8 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 — 226 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 226 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