Корректировка резюме. Необходимо оценить резюме data scientist на HH, подсказать в чем могут быть проблемы того, что его не открывают hr и помочь скорректировать.
Data Science. Доработка существующего продукта. Техническое задание: Веб-приложение для распознавания лиц Цель проекта: Разработать веб-приложение для распознавания лиц, которое предоставит пользователям веб-интерфейс для выполнения функций аналогичных существующему локальному проекту по распознаванию лиц. Основные функции: 1. Формирование датасета: • Реализовать функционал для загрузки пользователем изображений через веб-интерфейс. • Позволить пользователям маркировать и категоризировать загруженные изображения для формирования датасета. 2. Распознавание лица: • Обеспечить возможность загрузки изображений для немедленного распознавания лиц на них. • Возвращать результаты распознавания, включая обнаруженные лица и соответствующую метаинформацию (например, вероятности совпадений). 3. Обучение: • Предоставить функционал для обучения модели распознавания лиц на основе сформированного датасета. • Возможность переобучения модели с новыми данными. 4. Исключения: • Разработать систему для обработки исключений и ошибок в процессе загрузки изображений, распознавания и обучения.
Data Science. Разработка с нуля. Написание кода на Python В общем хотелось бы код на Python, в котором будут реализованы различные варианты нейронных сетей. В этот код хотел бы загружать данные карты на основе физических наблюдений и точки где известно истинное значение и на основе них мне нейронная сеть выдавала бы вероятностную оценку сходимости этих данных.
Решение практических задач. Необходимо решить несколько практических задач на питон с использованием основ анализа данных. Пожелания и особенности: Необходимо решить несколько практических задач на питон с использованием основ анализа данных.
Тестирование. Тестируем новый курс в онлайн школе , необходимо решить составленные нами задания и дать фидбэк. Пожелания и особенности: Тестируем новый курс в онлайн школе , необходимо решить составленные нами задания и дать фидбэк.
Data Science. Доработка существующего продукта. Нужно создать сервис на FAST API по рекомендации постов пользователям в рамках учебного курса. Алгоритм следующий: 1. Загрузка данных из БД в Jupyter Hub, обзор данных. 2. Создание признаков и обучающей выборки. Например, могут быть использованы признаки о пользователе, тексты постов и прочие статистики. 3. Тренировка модели на Jupyter Hub и оценка ее качества на валидационной выборке. 4. Сохранение модели. 5. Написание сервиса: загрузка модели -> получение признаков для модели по user_id -> предсказание постов, которые лайкнут -> возвращение ответа. Важно: для того, чтобы чекер отработал, необходимо загрузить и сервис, и модель одновременно. 6. Загрузка в LMS (личный кабинет курса) в чекер. Некоторые шаги алгоритма будут отдаваться на проверку системе, проверка осуществляется автоматически, а не экспертом. Есть наработки, но не получается правильно загрузить модель.
Разработка с нуля. Необходимо написать ПО для распознования лиц. У каждого лица должен быть ID в формате GUID. При вызове данного ПО с аргументом фотография или видеопоток - программа должна определить взаимодействовал ли данный человек с программой или же это новый пользователь. Если взаимодействовал - то поднять ID-шник из локального хранилища, если нет - то создать новую запись.
Проанализировать ответы в опросах в рамках диагностики корпоративной культуры и написать свое заключение. Будет дано несколько таблиц Exel, где присутвуют ответы сотрудников на опросы, проводимые в рамках диагностики корпоративной культуры. Нужно по каждому опрос дать небольшое заключение, а в конце объединить это в один итог.
Data Science. Разработка с нуля. Необходимо запрограммировать модель с помощью которой будет считаться транспортная задача по исходным данным , учитывая около 5 условий.
Data Science. Разработка с нуля. Разработать скрипт, при помощи которого можно будет объединять данные из двух csv файлов для анализа торговли на бирже. Два CSV файла: один с историей ордеров (ордера на вход и выход из сделок, включая рыночные и лимитные ордера) и другой с историей P&L (прибыль и убытки по каждой сделке). Формат данных ордеров включает столбцы: название контракта (тикер), направление (BUY/SELL), тип ордера (Market/Limit), количество, цена исполнения, цена ордера и время транзакции. Формат данных P&L включает столбцы: название контракта, тип сделки (BUY/SELL), количество, цена входа, реализованная P&L и время исполнения/закрытия сделки и время создания. Нужно привести к табличному формату, в котором будут заполняться следующие столбцы: 1. № сделки (генерируется автоматически), 2. Название тикера 3. Дата входа - дата первого рыночного ордера, открывающего сделку 4. Дата закрытия - Дата последнего лимитного ордера, закрывающего оставшийся объём монет по сделке 5. Реализованная P&L - суммарная прибыль по всем ордерам, участвующим в сделке История формирования ордеров в моём файле следующая: проводится вход в сделку при помощи рыночного ордера по направлению SHORT или LONG на определённую сумму монет. Далее по данному ордеру выставляется 5 равных по сумме лимитных ордера на исполнение (в историю входят только исполненные). Далее могут быть следующие варианты: 1. Закрыты все цели (т.е. на 1 рыночный ордер приходятся 5 лимитных в противоположном направлении и по общей сумме равные рыночному) 2. Закрыты часть целей и есть лимитный ордер, который закрывает всю оставшуюся сделку. Например, открыт рыночный ордер на 1000 монет, сработало 2 лимитных ордера по 200 монет и 1 на 600 3. После открытия ордера сначала сработало 1-4 лимитных ордеров в противоположном направлении, а затем сработал ещё 1-5 лимитных/рыночных ордеров в направлении изначального ордера, после чего сработал 1 лимитный/рыночный ордер в противоположном направлении на всю оставшуюся сумму. Так происходит, когда цена актива идёт в противоположном от ожидаемого направлении и приходится усредняться. Например, был осуществлён вход в сделку через рыночный ордер OCEAN на сумму 500 монет в направлении BUY, далее было исполнено 3 цели (лимитных ордера SELL) по 100 монет. После чего цена отклонилась от прогнозируемой и было докуплено ещё 200 монет лимитным ордером в направлении BUY. По итогу последний ордер на закрытие сделки был осуществлен в направлении SELL на сумму 400 монет В результате хочется видеть скрипт, которым я потом смогу пользоваться сам. Т.е. хорошо, если он будет структурирован по ООП с комментариями. Во вложении прикрепил два исходника с историей, а также дневник в том виде, в котором хочу видеть конечный результат с примером заполненных на основе истории торговли сделок.
Data Science. Разработка с нуля. Есть 1. Файлы на ЯД которые имеют постоянные ссылки 2. Несколько разных Гугл таблиц Что надо: 1. Сделать чтоб файлы с Яндекс диска загружались в нужные таблицы и в нужные листы (можно не автоматически, но через какой то один понятный макрос) 2. Связать между собой разные Гугл таблицы: чтоб подтягивались данные из нужной колонки по критерию (например: - есть список в 3000 строк и 5 колонок - в первой колонке 5 повторяющихся текстовых значений в разном порядке - надо чтоб в другую таблицу автоматом загружались данные из всех 5 колонок НО только 3х из 5и текстовых значений).
Доработка существующего продукта, настройка. Необходимо настроить и обучить нейронную сеть на базе Raspberry pi или Jetson Nano определению и слежению за определенными объектами.
Data Science. Разработка с нуля. Мне нужно поднять собственный скоростной VPN-сервер на Amazon'e для личного пользования, чтобы просто через open vpn или другой софт его использовать на всех своих устройствах. Иностранная карта для оплаты есть. Номер для регистрации ЛК тоже есть.
Data Science. Разработка с нуля. Добрый день! У меня есть одноканальное 16-битное tiff изображение, содержащее карту некоторого участка местности. Сам участок не является идеальным четырёхугольником, а представляет собой неправильный многоугольник (это контур поля), поэтому часть пикселей на фото не несёт никакой информации и их значение равно 0, поэтому их нужно игнорировать. Мне нужна программа на Питоне, которая разделит этот снимок на участки примерно по 10 гектар (с возможностью отклонения в 1-3 гектара) по признаку максимальной схожести значений внутри одного участка. Участки должны быть прямоугольными (если только это не границцы с чёрными участками). Если граничные с чёрным участки площадью меньше 7 гектар, то они должны быть объединены с соседним максимально похожим участком. 1 Пиксель в длину (и ширину) соответствует реальному расстоянию в 10 метров. На выходе мне нужен код программы, в котором указывается путь к изображениюи программа выдаст и расчерченное изображение, и координаты сетки.
Data Science. Доработка существующего продукта. Нужна доработка индикатора по SMT дивергенции на TradingView Ищу программиста на постоянное сотрудничество, так как работы много Вот ТЗ №1, которое было реализовано - сейчас так работает индикатор https://nnnnnnnnnnnn.notion.site/1-Hand-by-SMC-SMT-Diver-b495b11dc78a42e7902d65bbf087d72e?pvs=4 Вот ТЗ №2, которое нужно реализовать https://nnnnnnnnnnnn.notion.site/2-Hand-by-SMC-SMT-Diver-5e2eb992fca944399c65aee710f7fad3?pvs=4.
Разработка с нуля. Есть размеченный датасет с данными о клиентах. Необходимо проанализировать данные и построить модель, позволяющую классифицировать клиентов. Также необходимо будет ответить на все вопросы относительно проведенного анализа.
Data Science. Разработка с нуля. 1. Модуль для обработки текстов отчетов. Загружаются 20 отчетов (число наугад), они попадают в модуль обработки, там из отчета выделяются ФИО студента, курс (и др информация, для которой есть поля в бд), текст отчета проходит предобработку (нижний регистр, разбиение на слова, приведение к общей форме, в общем все по стандарту предобработки Естественного языка, чуть подробнее могу рассказать позже, если нужно), далее необходимо либо с помощью модели для выделения навыков студентов из текста выделять их навыки, либо с помощью какого-либо собственного алгоритма (к сожалению, просто составить словарь нельзя). Далее результаты модуля должны в формате |id студента - id навыка| попасть в БД в таблицу связи СтудентыНавыки. Необходимо реализовать обработку и выделение навыков студентов из отчетов.
Data Science. анализ исторических данных с мосбиржи. Мне необходимо скачать ежедневные исторические данные с мосбиржи в эксель и произвести с ними некоторые преобразования уже в эксель.
Data Science. Настройка. Есть 3 спортплощадки. Есть гугл.календарь под каждую из них. Нужно настроить в календаре бронирование площадок, со стороны пользователя.
Data Science. Доработка существующего продукта, тестирование, настройка, разработка с нуля. Вот основные обязанности и необходимые навыки: необходимо следить за скриптами, за их работоспособностью. Выполнять задачи, связанные с программированием на python, знать библиотеки телеграма. Надо перенести существующие рабочие скрипты на другой сервер Готовы рассмотреть предложение?.
Помощь с анализом данных количественного исследования. Я - психолог, провожу количественное исследование. Нужен человек, который разбирается в статистике, анализе данных и умеет работать с программами jamovi или SPSS. Данные собраны в таблицу Excel. Нужна помощь с выбором методов анализа (корреляционный анализ, регрессионный анализ и тд).
Data Science. Настройка. Добрый день. Нужен вебхук, который будет с определенной периодичностью подгружать сделки и Лиды (определенные поля) в Гугл таблицу. Если сможете еще и скрипт для Гугл таблиц написать, который зациклит это дело - будет здорово. Стоимость обсуждается.
Помощь с решением задач/выполнением проектов по обучению. Нужен аналитик, который сможет в короткий срок помочь со сдачей проектов. Темы: "Исследовательский анализ данных", "Статистический анализ данных".
Data Science. Разработка с нуля. 1. Необходимо использовать язык программирования, который поддерживается платформой TradingView, такой как Pine Script. 2. Написать скрипт, который будет получать данные о цене биткоина в реальном времени, например, используя API криптовалютных бирж. 3. Программа должна содержать логику для определения условий, при которых необходимо выставить индикаторы на графике цены биткоина. 4. Далее необходимо программно создать индикаторы и разместить их на графике в соответствии с условиями, определенными в скрипте.
Разработка с нуля. Нужна платная консультация и возможно реализация задачи 1. Есть данные в виде текстов 2. Нужно дообучить произвольную модель (лучше openchat) и заставить ее отвечать на произвольные вопросы по тексту. (В данный момент это реализовано через промпты, но так как есть ограничение на токены, тексты перестали помещаться, мы явно выбрали не тот путь :) 3. Нужно изолировать ответы сети только в рамках контекста текстов.
Нужна помощь по конкретному короткому проекту о создании визуализировании информации в виде nodes and connections network. Нужна помощь по конкретному короткому проекту о создании визуализировании информации в виде nodes and connections network. Пожелания и особенности: Нужна помощь по конкретному короткому проекту о создании визуализировании информации в виде nodes and connections network.
Разработка с нуля. Нужно сделать расчет ЛТВ и САС по клиентам и ученикам. Объем данных: 350 клиентов, 40.000 учеников, 5 лет. Нужен быстрый, внимательный и гибкий исполнитель. Срок выполнения задачи - неделя.
Тестирование, настройка, доработка существующего продукта, Проверить правильность заполнение таблиц EXCEL, в соответствии с задачами указанными в WORD. Проверить заполнение таблиц, в соответствии с задачами.
Разработка с нуля. Разработать модель управления хранением материалов учебных курсов в системе Moodle, ориентированную на использовании метаданных о хранимой информации. Реализовать механизмы импорта, экспорта и восстановления контента.
Доработка существующего продукта. Типовые модели и инструменты бизнес аналитики. Обзор решений. 1. Знакомство с предиктивным моделированием. 2. Практика построений предиктивных моделей с использованием Orange DM.
Data Science. Тестирование, настройка, доработка существующего продукта. В компании есть IP ATS. Нужно провести аудит и настройку. Целевая задача сделать записи входящих и исходящих звонков.
Data Science. Настройка, тестирование. В компании имеется IP ATS нужно провести аудит и настроить ATS. Целевая задача настроить запись входящих и исходящих звонков.
Сравнение двух документов. Сравнить 4 образовательные программы (старого образца с новым) по всем разделам в виде таблицы. Например, программа такая-то раздел … было так - стало так. Программы пришлю.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 4 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 — 164 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 164 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