Data Science. Доработка существующего продукта. Есть готовая нейронная сеть. Для вузовского проекта нужно подробно описать, что, как и для чего сделано в коде страниц на 25. Оригинальность от 80%. Пожелания и особенности: Есть готовая нейронная сеть. Для вузовского проекта нужно подробно описать, что, как и для чего сделано в коде страниц на 25. Оригинальность от 80%.
Построение графиков в DataLans. Нужно построить графики в DataLens по рынку маркетплейсов. Требуется около 4 графиков. Пожелания и особенности: Нужно построить графики в DataLens по рынку маркетплейсов. Требуется около 4 графиков.
Data Science. Доработка существующего продукта. Нужно объяснить как разработана модель, её архитектуру и как она работает и помочь с пониманием, нарисовать диаграммы.
Настройка. Https://colab.research.google.com/drive/1V2Wm3cmWsSptA-gd5MCfK0uBOxltYkWu#scrollTo=jOiZsBAqlP7o https://doc-08-b4-prod-02-apps-viewer.googleusercontent.com/viewer2/prod-02/pdf/fe2ell5s6uhq884kjlp4hui0dneidcpo/bovhnipgve96sftdu9rtu4l68al8246r/1716595425000/3/115307858316725094067/APznzaZ0-7dBiHxXXLstj8VRl43s6koqIvObRa7Fo716hiDa-Dj68jQ66m9QeMFnxLUi1LBdXWZkkvegW_sBC1pvrxTxRtzk-Kxj_mMW92eu1zaBzDJWFh_MYnJh1IOhwG2Zky6-YZCjme-BPlZpS6cjZslOxC48KtHJYVdXiMame1VQ2cCQk9CGEFUB6Du_QpCaPUCmHxIlnfSiddR_CEM-sZ4dqIiBHL2HHXtcuMGKS_rZ-R5OjXnW8aHtfAQIyQNYnt4yXz-xMStmKLYWeoHRVqxMakgossZ-sTnfKVXqvGEtE-2RviNwezLoevtmiVKrrx55IRKTnjx1kUYyWOO13DhaROdezHiYotHcmFPDWpz-GsD3OuJInvd7dv0Whsr2ITHHZi_cSXekIk83RQehLqmynMZqXQ==?authuser=0&nonce=ttf0a21sb5ptc&user=115307858316725094067&hash=re4me9pk4fcvu4rng18amqe580fohf3d За это задание вы получите целых 3 разные оценки констатирующую, формирующую и творческую. Оценка вычисляется как сумма баллов по заданию каждого типа. Тип задания можно определить по цвету надписи. Правила: Подпишите свое имя и фамилию в Jupyter ноутбук сверху Сдавайте, пожалуйста, как colab документ Обсуждать задания можно и нужно, но обязательно подпишите с кем вы обсуждали Будьте аккуратны с копипастом, при обнаружении списывания оценка за констатирующую превратится в тыкву (ноль) и вам придется её пересдавать на устном зачете по K-Means.
Data Science. Разработка с нуля, тестирование. Здравствуйте! Я хочу обучиться python С НУЛЯ и многим другим программам и попасть в новую сферу IT. Мне нужен наставник , который поможет в этом вопросе. Немного опишу свои ожидания: На данным момент я работаю на основной работе и мне хочется плавно (насколько это возможно) перейти в сферу аналитика ( какого именно я ещё точно не могу понять, пока остановилась на аналитике данных или аналитик 1с, выбором тоже надеюсь наставник поможет определиться)), отталкиваясь от моих способностей). Все популярные онлайн школы по моим ощущениям это сливание больших денег. Индивидуально я усваиваю лучше информацию. Надеюсь, изъяснилась понятно). Знаю, что в приложение за отклик платит специалист денюжку, поэтому ставлю цену низкой, в переписке договоримся)).
Data Science. Доработка существующего продукта. Имеются датасеты с ребрами и информацией о вершинах для исследовательской работы об взаимодействии ученых (соавторство). Нужно визуализировать, граф большой, понадобится снизить размерность, сообщества выделить более большими вершинами. Также обозначить разными цветами принадлежность авторов к дисциплинам.
экзамен. Необходимо помочь в экзамене. Он включает темы по статистике, анализу данных и машинному обучению. 32 задачи. Тестовые, задачи на расчет стандартных величин, работа с набором данных. Есть куча демоверсий, примеров задач, полный список тем и тд.
Data Science. Доработка существующего продукта, Объяснение и помощь. Нужно объяснить как разработана модель, её архитектуру и как она работает и помочь с пониманием, нарисовать диаграммы.
Помочь новичку обучаться самостоятельно, построить план обучения, составить карьерный план. Старт в профессию, составить план учебы, еженедельны созвоны.
Исследовать поведение пользователей в приложении. Эта помощь нужна в рамках прохождения онлайн-обучения: нужно закрыть проект Гипотеза 1 - По идее, должна быть разница в поведении групп, которые проходят и не проходят обучение. Но так ли это? Влияет ли обучение на скорость прохождения других этапов игры? Гипотеза 2 - Кажется, повторное прохождение обучения положительно влияет на оплату, верно? Гипотеза 3 - Если пользователь сначала выбирает сложность, будет ли он потом проходить обучение? ЗАДАЧИ В рамках проверки гипотез: 1) Определить, насколько обучение сокращает время прохождения этапов игры. 2) Доказать, что успешное обучение само по себе влияет на оплату и не имеет значения то, каким этапом оно шло. 3) Определить, насколько прозрачен процесс взаимодействия с игрой. КОНКРЕТНЫЕ ШАГИ (ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ ЗАДАЧИ) 1) Сравнить время прохождения различных этапов для пользователей, которые завершили обучение, и пользователей, не начинавших обучение. Если показатель отличается, выяснить, насколько. 2) Проверить, существует ли зависимость между вероятностью оплаты вопросов и количеством обучений, которые начинал или завершал пользователь. 3) Выяснить, как часто пользователи начинают обучение после выбора уровня сложности. (Это позволит оценить прозрачность процесса взаимодействия с игрой: если пользователи после выбора уровня сложности обращаются к обучению, значит, работа с приложением непонятна.).
Анализ социологических данных в Excel. Добрый день! Международная исследовательская компания ищет аналитика данных в Excel на аусторс. В качестве тестового задания необходимо решить несколько задач из ТЗ. Пример ТЗ на обработку данных анкеты в приложении. Если вам интересно - пожалуйста, напишите мне, и я скину данные и саму анкету для того, чтобы вы смогли приступить к тестовому:) NB: конечные результаты анализа необходимо предоставлять на английском языке!.
Собрать данные. Заполнить таблицу в икселе , надо достать 6 финансовых показателя за период три года (2021, 2022 и 2023), по 50 мировым компаниям из сферы нефти и газа. В таблице компаний больше , но нужно только по первым 50.
Data Science. Разработка с нуля. Мне нужно объяснить 4 задачи на python Пример: Вам предоставлен список словарей, в котором перечислены товары. Напишите функцию sort_products_by_quantity(). Функция должна принимать на вход список продуктов и направление сортировки (атрибут должен иметь имя ascending) со значением по умолчанию False (булевое значение) и сортировать продукты по количеству в порядке возрастания или убывания. Если в функцию не передан аргумент направления сортировки, сортировка должна проходить в порядке возрастания количества товаров (от меньшего к большему). Если у продукта не указано количество, это не должно привести к ошибке, при получении значения по ключу, если ключа в словаре нет - количество должно равняться 0 (используйте метод get()). Пожелания и особенности: Мне нужно объяснить 4 задачи на python Пример: Вам предоставлен список словарей, в котором перечислены товары. Напишите функцию sort_products_by_quantity(). Функция должна принимать на вход список продуктов и направление сортировки (атрибут должен иметь имя ascending) со значением по умолчанию False (булевое значение) и сортировать продукты по количеству в порядке возрастания или убывания. Если в функцию не передан аргумент направления сортировки, сортировка должна проходить в порядке возрастания количества товаров (от меньшего к большему). Если у продукта не указано количество, это не должно привести к ошибке, при получении значения по ключу, если ключа в словаре нет - количество должно равняться 0 (используйте метод get()).
выполнение задания. Задача - изучить предоставленное API для получения биржевых данных за 1 год (любой) с 5-ти минутным интервалом по 3-м компаниям, поднять базу данных PostgreSQL для хранения полученных вами данных, произвести ручной анализ этих данных и как итог, разработанный дашборд на Power BI и автоматическая выгрузка и аналитика с использованием Apache Airflow. Итог работы: 1.Развернутый Apache Airflow и витрина (PostgreSQL) в Docker Compose (приложить скриншоты). 2. Jupyter Notebook с кодом для выгрузки данных из Alpha Vantage API и загрузку полученных таблиц в витрину. 3. Jupyter Notebook с кодом для расчетов индексов и предсказаний, а так же загрузка полученных данных в витрину. 4. Jupyter Notebook с реализацией доп. заданий, а так же загрузка полученных данных в витрину (при условия их выполнении). 5. Реализованный Power BI дашборд (файл с форматом .pbix). 6. Реализация Airflow DAGов (3-4 файла в формате .py) Подробная инструкция после отклика.
Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта, настройка. Нужно развернуть базу данных PostgreSQL на Yandex Cloud. Далее на сервере в том же облаке запустить скрипт регулярной выгрузки данных по API с двух площадок: Wildberries и Ozon. Уже есть готовый скрипт на Python по запросу данных по API. Но возможно надо будет дописать поля для расширения выгрузки.
Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать в excel формулу или макрос, для автоматического составления таблицы в указанной редакции (значения должны быть в виде формул). источник данных существующие таблицы в том же файле. есть файл примера.
Data Science. Разработка с нуля. Требуется выполнение практической части работы. Краткое описание: Работа посвящена разработке модели по распознаванию фейковых новостей в социальных сетях. Для этого сначала выдвигается гипотеза о том, что пользовательские признаки могут служить хорошим маркером для определения правдивости поста. -> берется набор данных, проводятся z-тесты, и тесты хи-квадрат, а затем строится небольшая функция ReLU, на основании результатов которой мы говорим, что, да, пользовательские признаки действительно можно использовать Далее начинается построение и обучение самой модели. Основана она, как несложно догадаться, на пользовательских признаках и пути распространения поста. 1) трансформируем и преобразуем путь распространения 2) обучаем rnn 3) обучаем snn 4) полученные на шагах 2 и 3 вектора склеиваем в один, и делаем классификацию, т.е. функцию, которая будет нам говорить, является ли эта новость фейком, или нет Все алгоритмы и формулы расписаны, датасет - Twitter15, в нем размечены деревья постов и пользовательские признаки.
Data Science. Разработка с нуля. Выполнить лабораторную в google.colab https://colab.research.google.com/drive/1J4udDU8_wXWPClC4v5zfKdc5ZlVHEC84?usp=sharing#scrollTo=UOAQJjZaMZY1 Accuracy_score - близко к 0.99 Общее время, которое потребовалось модели для предсказания всех меток из валидационного датасета - близко к 0.5.
Data Science. Разработка с нуля. Выполнить лабораторную в google.colab https://colab.research.google.com/drive/1TClWvhNbAwOAYrJjNxVYqn66Z3BKEMAK?usp=sharing Accuracy_score - близко к 0.7.
Доработка существующего продукта. Есть гугл таблица , там статусы по заявка в разрезе сотрудников и этапов. нужно визуализировать, чтобы понимать на каком этапе затык и где узкое горлышко.
Data Science. Доработка существующего продукта. Нужно проанализировать код, понять что за что отвечает, на какой архитектуре разработано и всё расписать в дипломе(можно с помощью gpt).
Data Science. Разработка с нуля. Требуется специалист знакомый с API WildBerries и OZON. Нужно забирать информацию и загружать ее в Гугл таблицы. Структуры самих таблиц и какие именно данные нужны я расскажу, покажу. Нужно именно автоматизировать процесс. Пожелания и особенности: Требуется специалист знакомый с API WildBerries и OZON. Нужно забирать информацию и загружать ее в Гугл таблицы. Структуры самих таблиц и какие именно данные нужны я расскажу, покажу. Нужно именно автоматизировать процесс.
Разработка с нуля. Необходимо проанализировать фискальные данные за 3 года. Необходимо выявить продукты которые принесли наибольший доход, выявить сезонные закономерности и тд.
Data Science. Разработка с нуля. Нужна программа по анализу прайслистов в экселе. Пожелания и особенности: Нужна программа по анализу прайслистов в экселе.
вам необходимо выбрать топ-5 объектов из HoReCa в любом регионе РФ так, чтобы в 1% запросе Brand Analytics за 12 мес., в Yandex.Wordstat за эти же 12 мес. и в TripAdvisor у этих объектов была ненулевая статистика. Постройте три диаграммы. Вам необходимо выбрать топ-5 объектов из HoReCa в любом регионе РФ так, чтобы в 1% запросе Brand Analytics за 12 мес., в Yandex.Wordstat за эти же 12 мес. и в TripAdvisor у этих объектов была ненулевая статистика. Постройте три диаграммы - в каждом из инструментов. Сравните. Сделайте выводы. Всё прислать в PDF файле.
Разработка с нуля. Добрый день ищем человека, кто хорошо разбирается в цифрах. Кто может посчитать аналитику продаж с помощью сайтов выдающих информацию. Собрать данные в xl и сделать полный отчет о продажах по определенным товарам.
Выполнить анализ. Выгрузка и изучение имеющихся данных. Выполнение операций с данными в рамках заданий проекта. Исследование данных на наличие аномалий. В Jupiter hub.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 3 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 — 146 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 146 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