Data Science. Разработка с нуля. Работа с блокчейном Solana. Необходимо написать скрипт, который 1. по API будет подключаться к блокчейну, выгружать оттуда кошельки, взаимодействующие с определенным контрактом монеты. Адрес монеты должен быть изменяемым (перед каждым запускам скрипта должен быть запрос на ввод адреса контракта) 2. Далее необходимо выгружать все кошельки в excel, взаимодействовавшие с контрактом и данные по ним. 3. после производить анализ покупок с результатом в файле excel. Сколько токенов было куплено / продано, сколько переведены на другие кошельки. Какой итоговый PNL в SOL.
Data Science. Настройка, доработка существующего продукта, разработка с нуля. Есть отрывки из видео ,из них нужно нужно взять только звук и записать на флешку мини ,которая встроена в модуль ,создать файл и перекинуть туда звук этой записи.Всего записей будет 4 штуки около 30 секунд.Инструкция как все это делать прилагается ,но мне нужно успеть до 13 февраля ,сама не умею ,выручайте пожалуйста.
Разработка с нуля, Готова принимать участие в развитии проекта. Ищу человека, который разбирается в анализе данных на языке python и умеет работать с текстовыми файлами (гуманитарной направленности). Сроки выполнения проекта ориентировочно в июне, но, скорее всего, будут и промежуточные точки контроля. Примерные необходимые навыки на скриншотах.
Подготовка данных, выгрузка из источников, составление таблиц данных. Пожелания и особенности: Пример: взять данные из MySQL и соединить из 1с, получить сборку по тз Требуется понимание основных терминов (себестоимость, прибыль и тп).
Тестовое задание для работы. Контекст: Первый день новый сотрудник проходит много важных организационных моментов: оформление, получение техники, погружение в процессы компании. Цель команды онбординга – сделать первый день новичков понятным и комфортным. Поэтому мы опрашиваем всех новых сотрудников, а на основе их ответов качественно дорабатываем процесс. Задание: Проанализировать массив данных по опросу «Первый день в Авито» (во вложении), визуализировать так, чтобы объемная информация была наглядной и, по возможности, простой в изучении (в Excel). Собрать информацию по департаментам помесячно (в Excel): -процент и абсолют новых сотрудников в каждом департаменте, -доля сотрудников, прошедших удаленное или офисное оформление, -средний процент по впечатлению от оформления, получения техники, получения доступов и впечатлению первого дня в Авито (где 100% – «Очень приятно, все понравилось», а 20% – «Неприятное», шаг ответов 20%). Проанализировать данные и составить презентацию с выводами и предложениями по улучшению (в PowerPoint).
Data Science. Разработка с нуля. Требуется сделать программу, которая будет извлекать персональные данные из текста, и вставлять их в обработанный текст обратно; Т.е. шаги: 1) Найти персональные данные в тексте, заменить их на что-нибудь (часть этой задачи) 2) Обработать текст с подмененными данными (обработка отдельно, не входит эту задачу) 3) В полученный после обработки текст вставить обратно извлеченные в п.1 перс данные. Смысл этого всего - не передавать на обработку персональные данные, для их защиты и нераспространения Типы персональных данных: • ФИО • Дата рождения • Место рождения • Пол • Номер паспорта • Дата выдачи и орган выдачи паспорта • Адрес регистрации, пребывания и проживания • ИНН ФЛ • СНИЛС • Телефон • Эл. почта • Место работы и учебы • Состав семь и семейное положение (брак есть или нет) Пишите, буду рад сотрудничеству!.
Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Написать скрипт на Python, который будет распознавать аудиозаписи с использованием библиотеки https://pypi.org/project/SpeechRecognition/ с использованием ОФФЛАЙН-модели Vosk или OpenAI whisper. А затем на основании регулярного выражения будет определяться имя звонящего.
Data Science. Обучение. Добрый день! Я ищу преподавателя Python для себя, имею начальные знания, но чувствую, что немного застряла. Хочу работать в сфере big data в будущем, но фокус в обучении хочу сделать на фундаментальных навыках программирования, а не на использовании отдельных библиотек.
Разработка с нуля. Необходимо решить задачу линейной регрессии с использованием программы Orange (в других программах выполнение не допускается. Обязательно хорошее понимание того, как работает Orange либо похожие программы для анализа данных. Датасет будет направлен отдельно исполнителю.
Разработка с нуля, тестирование, настройка. ТЗ отчёта https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_yioe4ypSqtB2blxdliJuYvk2i6HvaJEZPyprN5HAe4/edit?gid=0#gid=0.
Data Science. Автоматизация процесса. Пожелания и особенности: Вопрос: Какой может быть вариант автоматизации для следующей цепочки действий в Notion? Контекст: Есть 3 базы данных. 1 - база кораблей по отработке конкретного ордера (она создается под каждый ордер снова, ордер — заявка на перевозку) 2 - база компаний-судовладельцев 3 - база флота (у каждого судна есть идентификационный номер — IMO, к каждому судну в нашей базе данных прикреплен relation на компанию судовладельца) Каждый корабль из 3 базы через рилэйшн прикреплен к соответствующей компании-судовладельцу, которая данным кораблем владеет. При отработке ордера происходит следующая цепочка действий: • из файла csv копируется таблица со списком флота в notion • название каждого корабля я копирую, через поиск нахожу его во 2 таблице (там есть столбец с рилэйшнами) • нахожу компанию, которая владеет этим кораблем • возвращаюсь в таблицу отработки ордера, там прикрепляю название компании через рилэйшн И так повторяется для каждого корабля. Главный вопрос — как можно автоматизировать этот процесс?.
Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Необходимо выполнить прогноз на основе аддитивной и мультипликативной моделей в Python через Jupyter Notebook. Есть данные по обороту продаж, необходимо спрогнозировать оборот на год вперед помесячно. + необходимо построить графики. Желательно с объяснениями, мне необходимо разобраться в принципе работы.
Анализ и сравнение данных в таблицах. Пожелания и особенности: Есть несколько таблиц с информацией по ДМС (цифры), необходимо выявить основные отличия и прописать. Оплата по ссылке или счету.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Цена договорная. Указанная цена предварительная. Требуется специалист со знанием C++ или пайтон.
Data Science. Настройка. Пожелания и особенности: Настроить ВБ Яндекс в 1 с(часть настроена) нужно настроить склад, управления остатками, настроить Честный знак в 1с , полная автоматизация, сейчас все делается в ручном режими.
Data Science. Нужно помочь мне сделать Яндекс диск или как там, чтобы сформировывать там ссылки с материалами и отправлять их в дальнейшем людям. Нужно помочь мне сделать Яндекс диск или как там, чтобы сформировывать там ссылки с материалами и отправлять их в дальнейшем людям.
Data Science. Разработка с нуля. Необходимо написать 5 правил (под 5 CVE), которые находят описанные cve на codeql (Linux Ubuntu 22.04.4, Visual Studio Code). Эти правила должны быть сами по себе универсальными (то есть, не должно быть так, что они ищут по названию переменных, например, сами cve. Для этого используется например tainted flow анализ). Используется расширение в VSCode для codeql. Проект Ffmpeg n6.1. В правилах должно быть как можно меньше false-positive или их вообще не должно быть. Примеры поиска уязвимостей, а также репозиторий с файлами для написания правил представлены ниже. Ссылка на стандартные правила: GitHub - github/vscode-codeql-starter: Starter workspace to use with the CodeQL extension for Visual Studio Code.
Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта. Селлеру необходим специалист по разработке аналитических отчетов, дашбордов по АПИ с маркетплейсов Wildberries и Ozon на платформе Datalens.
Data Science. Необходима помощь с проектом. Основная задача - на основе алгоритмов машинного обучения обучить модель предсказывать результаты дебита скважин. Код есть, но нужна помощь.
Доработка существующего продукта. Требуется консультация по архитектуре и работе с данными в SQL Server Мы ищем внешнего специалиста для консультации и выстраивания эффективной работы с данными на базе SQL Server. Основные задачи: - Разработка архитектуры базы данных с учетом наших бизнес-процессов и требований к производительности. - Оптимизация хранения и обработки данных, изменение подхода к работе с данными. - Построение дата-инженерии: организация потоков данных, ETL-процессов, интеграция с внешними источниками. - Консультация по лучшим практикам, отказоустойчивости и масштабируемости решений. Будем рады обсудить детали и возможные варианты сотрудничества.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Есть небольшая база данных SQLite на 19 тысяч строк (74,8 МБ). В каждой строке записаны все сообщения одного пользователя в чате (19 тысяч пользователей получается примерно). С помощью нейросети нужно выделить параметр по контексту сообщений - какая ниша бизнеса у пользователя чата. Только нужно, чтобы на это не тратилось 40 часов, а чтобы быстро было с помощью асинхронных запросов или вроде того.
помощь в подготовке к контрольной работе. Решение задач по векторам и матрицам в экселе, решение функций в R Studio. В работе 3 задания, первое в экселе, где надо найти вектора или решить матрицы. Остальные два задания в R Studio: поиск нулей функций и еще что-то связанное с функциями. Пример задания пришлю.
Data Science. Доработка существующего продукта. При редактировании сайта задели ранее прописанный код, который прописан на выполнение изменения цены в карточке товаров в зависимости от выбора того или иного товара. Сайт на на конструкторе креатиум , с выгрузкой из таблицы.
Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать отчетную таблицу, где заполняются данные на ежедневной основе и собираются в отчет за неделю/за месяц и в сводную по году.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Добрый день умельцы кода! Ищу человека, который поможет с реализацией моей задачи. Задача: Создать интеграцию с API букмекерских контор, статистических сервисов и новостных агрегаторов для аналитического Telegram-бота. Бот должен получать, обрабатывать и анализировать данные, чтобы выдавать прогнозы на основе общей картины из полученных данных. Функционал: ✅ Получение данных о коэффициентах – сбор информации из нескольких букмекеров, сравнение линии, поиск валуйных ставок. ✅ Автоматический анализ статистики – использование данных из FootyStats, SofaScore и других источников. ✅ Мониторинг новостей и изменений – отслеживание инсайдерской информации о травмах, дисквалификациях, составах. ✅ Подключение машинного обучения – алгоритмы прогнозирования на основе данных. ✅ Создание API-сервера – для передачи информации в Telegram-бот. ✅ Автоматизированное обновление данных – коэффициенты, изменения в линии, новости. ✅ Формирование прогнозов – с учётом статистики, аналитики и вероятностей. Требования: Разработать API-коннектор для сбора данных из букмекерских контор. Подключить статистические сервисы (FootyStats, SofaScore и т.д.). Настроить обработку новостей через ESPN, BBC Sport, Twitter. Реализовать алгоритм автоматического анализа с ML/AI. Обеспечить скорость обновления данных (не менее 1 обновления в минуту). Создать Telegram-интерфейс для запроса прогнозов. Внедрить систему логов и мониторинга. Ожидаемый результат 📌 Полностью автоматизированный аналитический бот, выдающий прогнозы на основе реальных данных. 📌 Минимизация ошибок – автоматический пересчёт вероятностей. 📌 Максимальная скорость обработки данных – лайв-аналитика. 📌 Упрощение работы – прогнозы в один клик. Интеграции: 1. API букмекерской линии BetAPI – предоставляет коэффициенты, линию, лайв-данные. 2. API статистики и аналитики FootyStats API – детальная статистика футбольных матчей. SofaScore API – лайв-обновления по матчам + статистика. WhoScored API – аналитика по командам и игрокам. SportsRadar API – полная база данных о спорте. Opta Sports API – статистические данные + продвинутая аналитика. FlashScore API – быстрые обновления по матчам. 3. API новостей и прогнозов ESPN API – новости + аналитика. BBC Sport API – последние обновления по игрокам и командам. The Guardian Sports API – спортивная аналитика. Twitter API – отслеживание новостей через аккаунты инсайдеров. 4. API для искусственного интеллекта и машинного обучения OpenAI API – обработка данных и текстов. TensorFlow API – анализ данных с использованием ML. PyTorch API – глубокое обучение и нейросети. Оплата обсуждается. Жду предложений от профессионалов! Если готов взяться за проект – пиши!.
Анализ данных по клиенту и разработка документации (по готовому шаблону). Проводить анализ полученных сведений по Клиентам, на основании предоставленных им ресурсов, а также полученных из открытых источников (НБКИ, ОКБ, ФССП и др.) В число проверяемых сведений могут входить (включая, но не ограничиваясь, по усмотрению Исполнителя): ● наличие просрочек по действующим и закрытым кредитам; ● количество обращений Клиента в кредитные организации за последние 30 дней; ● наличие исполнительных производств в отношении Клиента; ● совокупный объем финансовой нагрузки Клиента; ● нахождение имущества Клиента под залогом; ● наличие в списках неблагонадежных Клиентов; ● наличие и количество активных кредитных счетов Клиента; ● наличие Клиента в списках действующих индивидуальных предпринимателей, учредителей и руководителей юридических лиц. 1.2.2 Выявлять фактические негативные для кредитования Клиентовфакторы. 1.2.3. Подготавливать план повышения статуса Клиентов, как заемщиков кредитных ресурсов 1.2.4. Разрабатывать персональную кредитную программу Клиентов. 1.2.5.Осуществлять поиск потенциальных кредиторов для Клиентов.
Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта. Нужен на постоянную основу в масштабный проект специалист, который разбирается в создание бигдата. Смысл-говорить видеоматериалом из головы. Соединить notion с obsidian, по методике/аналогу зетелькастен. Давайте поговорим, расскажи, что вам нужно, чтобы выполнить указанное и есть у вас опыт в этом, а потом я устрою созвон с руководителем.
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 май 2026 года — 134 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 май 2026 года опубликовано 134 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