Data Science. Доработка существующего продукта. Несколько практических заданий на анализ текстово файла по типу посчитать среднее кол-во слов используя Spark (уровень студента 1 курса, в большинстве это корректировка уже имеющегося кода).
Data Science. Разработка с нуля. Нужно написать скрипт для мониторинга параметров потребления электричества в доме и вычисление устройств по потреблению, типу нагрузки и тд. Описание: Данные берем с счетчика электроэнергии - напряжение, потребление пофазно. Анализируем потребление электроэнергии, вычисляем изменения, записываем в таблицу, вычисляем повторяющиеся изменения, создаем список потребителей. Так мы можем определить список потребителей в доме, далее дать им названия и знать время включения, выключения, продолжительность работы и процент потребления в общем потреблении.
Data Science. Настройка. Наложить на карту сдаваемых в аренду объектов Циан на тепловую карту Озон. Ссылка на карту Озон https://pvz-map.ozon.ru/?ysclid=loh02baqs4471127716.
Data Science. Разметка данных. Наша компания ищет квалифицированного специалиста по разметке данных для участия в нашем новом проекте машинного обучения. Задача данной должности заключается в обработке и разметке первичной бухгалтерской документации (акты, счёт-фактуры и пр.) для последующего использования в алгоритмах машинного обучения. Работа в офисе, т.к. документы конфиденциальны. Если вы готовы принять вызов и внести значимый вклад в развитие интересного проекта, присоединяйтесь к нам и станьте частью нашей успешной команды! Обязанности: Осуществление разметки первичной бухгалтерской документации (акты, счёт-фактуры и пр.) в соответствии с предоставленными инструкциями и указанными требованиями Корректировка и обновление разметки данных при необходимости Требования: Образование не ниже среднего специального Опыт работы с разметкой данных или аналогичными задачами будет являться преимуществом; Знание основных принципов и техник разметки данных; Опыт работы с программными инструментами разметки данных; Знание компьютерных программ и умение оперировать различными системами; Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде Внимательность к деталям и высокая степень ответственности Условия: Работа в офисе (г. Москва) График 5/2 с 9 до 18 Испытательный срок – до конца текущего года Оклад (на испытательном сроке) – 40 000 (на руки) Проект рассчитан на 9 месяцев (примерно до июля 2024г).
Data Science. Доработка существующего продукта. Настроить мониторинг устройства с использованием SNMP для получения информации о состоянии системы Особенности: Комплекс с кастомизированной сборкой ОС Buildroot/Linux: версия builroot 2018.08 Ядро Linux 3.18.0+ Система установки и управления пакетами отсутствует. Дополнительная установка любого ПО посредством пересборки образа или через ручное размещение необходимых каталогов, библиотек. Установлен пакет NET-SNMP version: 5.7.3 Задачи: Настроить мониторинг устройства с использованием SNMP для получения информации о состоянии системы, для следующих параметров системы: На рисунке №1 указан полный список данных, которые необходимо мониторить по средством SNMP сервиса. По возможности реализовать полный список данных для мониторинга 2. Написать скрипт запуска для init.d 3. Разработать скрипты: 3.1 Добавления новых OID 3.2 Редактирования комьюнити-строки для доступа (по умолчанию "public"). 3.3 Ограничения доступа по IP-адресам. 3.4 Перезапуска службы 4. Выпустить инсталлятор для установки настроек службы и скриптов 5. Развернуть тестовый snmp-сервер, проверить работу мониторинга для каждого созданного элемента данных 5.1 Убедиться, что данные успешно собираются и отображаются в сервере мониторинга.
Data Science. Доработка существующего продукта. Ищу Python разработчика, знакомого с amocrm api. Нужно писать скрипт, который заполняет поля AmoCRM (по id поля). На вход получает id поля и текст, на выходе - заполненное поле в AmoCRM. Только Python. Другие языки не интересуют.
Разработка с нуля. Привет! Я бы хотела пообщаться с тобой про опыт работы Азбуки Вкуса с DataGO! Рассматриваем для своей компании схожее партнерство, интересно, как у вас прошли процессы настройки.
Data Science. Настройка. Настроить среду для запуска задач машинного обучения на gpu (установить необходимые пакеты в anaconda, запустить пробное обучение в jupyter notebook).
Data Science. Разработка с нуля. Написать код для прогноза продаж, Создаем код на 2-3 вариантах ( случайный лес, регрессия, итп) добавляем возможность для настройки оптимального обучения сравниваем лучшую модель, выводим результат , сравниваем с фактом, формируем отчет анализ отклонений База данных :клиент артикул заказ дата колво сумма цена.
Data Science. Настройка. С февраля по сентябрь все работало, видимо после автообновления (стала другая иконка на смартфоне) с середины сентября прекратился просмотр архива, выскакивают надписи "нет событий", а сейчас вообще стал запрашивать код верификации устройства для расшифровки (???). Хотя на телевизоре (по видеовходу HDMI) и архив и живое видео можно просмотреть.
Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Необходимо собрать модель машинного обучения с рядом фич: Легко и явно должны редактироваться - Набор данных для обучения и теста - Тип модели машинного обучения и ее основные характеристики При этом вычисляется точность предсказания превышения относительного значения. Также вычисляется (и/или регулирует) и время, за которое до наступления данного превышения было сделано (будет сделано) предсказание.
Разработка с нуля, настройка, тестирование, доработка существующего продукта. Создать алгоритм прогнозирования движения финансовых инструментов по входящим данным. Выбрать подходящую методику сравнение точности результатов. Техническое задание направлю лично.
Разработка с нуля. Собрать данные по недвижимости в таиланде за последние 10 лет: Как менялась цена на м2, спрос, кто покупает, и т д. Так же, соотношение тайской валюты к рублю и доллару за такой же период. Всё это поместить в таблички.
Разработка с нуля. ИТОГОВОЕ ЗАДАНИЕ (НАЧАЛЬНЫЙ УРОВЕНЬ) 1. Выбрать индивидуальное задание: можно использовать “свои” данные или использовать датасеты с Kaggle https://www.kaggle.com/datasets?fileType=csv или взять любой датасет из PyCaret (https://colab.research.google.com/drive/1kXxUEBiG3Zc7fM73vLc34- rAk0vsGjij?usp=sharing , https://pycaret.org/get-data/) 2. В Colab (или используя платформу Data Science and Machine Learning - любую на выбор: Loginom (легко использовать визуализаторы статистика, качество данных), Knime, RapidMiner) выполнить консолидацию данных кейса, если кейс состоит из нескольких таблиц (пример на pandas: https://colab.research.google.com/drive/1dfFXMdk_X0JY6- JbkMtaHkQ8jqwe8eSz?usp=sharing, ссылка на датасет с дубликатами и пропущенными значениями https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jjbT6CZGkj3OduClesmnqHHolxMTB1Er/edi t?usp=drive_link&ouid=115645456076953951741&rtpof=true&sd=true, очищенный датасет https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jjbT6CZGkj3OduClesmnqHHolxMTB1Er/edi t?usp=drive_link&ouid=115645456076953951741&rtpof=true&sd=true); провести очистку, трансформацию данных (ETL), выполнить preprocessing данных (https://www.sv-europe.com/crisp-dm-methodology/), провести EDA с использованием любой библиотеки python (легко использовать библиотеки python автоматизации EDA Dataprep, Autoviz: пример использования https://colab.research.google.com/drive/1PIigDvYLxRVYzcBkcJ_ZQDqF4cLBWzhf? usp=sharing), библиотеки bamboolib, mitosheet, d-tale пример использования https://disk.yandex.ru/i/nAWgDzty2n1zZw). Платформы BI: На выбор любой из 1 2, 3 пунктов. В любой из BI-платформ: 1. Подключившись к BigQuery (или использовать подготовленный датасет или работать с исходными “сырыми” данными (обработать их в Power Query), создать в Power BI Desktop выражения KPI с использованием выражений анализа данных (DAX), разработать несколько отчетов в Power BI, опубликовать его в корпоративном облачном сервисе Power BI. 2. В Tableau Public (используя подготовленный датасет из предыдущего задания) построить дашборды, выявить инсайты, оформить истории (Story), опубликовать в своем аккаунте в Tableau Public, внедрить интерактивные отчеты в Colab. 3. Создать интерактивный отчет в Looker Studio https://lookerstudio.google.com/navigation/reporting (используя подготовленный датасет из предыдущего задания) и внедрить в Colab.
Разработка с нуля. Добрый день! Ищу специалиста на парсинг данных следующих моделей MacBook: MacBook Air 13 m1/8/256 MacBook Air 13 m1/8/512 MacBook Air 13 m1/16/256 MacBook Air 13 m1/16/512 MacBook Air 13 m2/8/256 MacBook Air 13 m2/8/512 MacBook Air 13 m2/16/256 MacBook Air 13 m2/16/512 MacBook pro 13 m1/8/256 MacBook Pro 13 m1/8/512 MacBook Pro 13 m1/16/256 MacBook Pro 13 m1/16/512 MacBook pro 13 m2/8/256 MacBook Pro 13 m2/8/512 MacBook Pro 13 m2/16/256 MacBook Pro 13 m2/16/512 Нужно провести анализ цен с платформы Avito на вышеперечисленные модели в состоянии: БУ, Новое, Практически новое. Под БУ подразумевается: до 100 циклов зарядки без дефектов. Под новый подразумевается: не активированный ноутбук с запечатанной коробкой без следов вскрытия. Под практически новое подразумевается: устройство до 8 циклов зарядки без дефектов с полным комплектом. Цена услуги? Время выполнения услуги?.
Имеется готовый сет нужно обучить алгоритм машинного обучения, который будет определять значения. Обучить алгоритм машинного обучения, который будет определять значения: • Модуль упругости при растяжении, ГПа; • Прочность при растяжении, МПа. 2. Написать нейронную сеть, которая будет рекомендовать: • Соотношение матрица-наполнитель. 3. Написать приложение, которое будет выдавать прогноз, полученный в задании 1 или 2.
Доработка существующего продукта, Помощь с нахождением ошибок/недостатков в модели. Мне нужна помощь в файн-тьюнинге модели на основе трансформера T5ForConditionalGeneration. Я взяла модель с Hugging Face, обученную на русских данных, пофайнтьюнила ее, но получаю непонятный для меня результат. Нужна помощь с интерпретацией результата и, возможно, с улучшением модели. Цена договорная.
Разработка с нуля, настройка, тестирование. Необходимо написать программу сборщик данных с парсера в боте, вносить данные нужно будет на веб-страницу с авторизацией, в определенные поля. Вносить данные нужно сразу после получения сообщения от парсера. Результат нужно сохранить на веб-странице.
Data Science. Разработка с нуля. Создание шаблона логистического проекта (возможно в Excel) с возможностью анализа и расчета показателей(сроки,затраты итд),оценкой рисков и визуализацией. Желательно личная встреча в СПб.
Data Science. решение алгоритма. Нужно помочь решить следующую задачу: В школе у Коли проходит турнир по баскетболу, а самому Коле нужно набрать команду: он ведь капитан. Каждый ученик набрал определнное число баллов за четверть, поэтому Коля знает, сколько стоит баллов каждый ученик. Тренер случайным образом перемешивает учащихся, ставит их в линюю и разрешает набирать к себе в команду учеников либо слева - либо справа из линии. Также, учитывая силу капитана, тренер требует, чтобы команда (за исключением самого капитана) имела суммарно определенное число очков. Помогите Коле собрать наименьшую команду с заданным числом очков, либо скажите, что ему не удастся этого сделать. На вход подается два числа n и Q - число учащихся в линии и необходимая сила команды. Далее n строк, в каждой из которых написан балл учащегося. Необходимо вывести мнимальное число учениов, которые соберут необходимую команду по заданным правилам, либо -1, если это невозможно. Входные данные записаны в файле input.txt. Результат необходимо написать на поток вывода stdout.
Разработка с нуля. Создание регламента по работе отдела менеджеров по маркетплейсам: -должностные инструкции -распорядок дня -струкутура отдела -чек лист запуска новых продуктов -чек лист ежедневного контроля менеджеров для начальник отдела Всё это структурировать и связать.
Разработка с нуля. Посмотрите пожалуйста ТЗ. Необходимо - присутствовать на встречах с руководителем - фиксировать запросы клиента - проводить аналитику по продуктов - создавать инновационные продукты на основе запроса и аналитики данных.
подготовка к собеседованию. Нужна помощь в следующем: 1) оценить текущий уровень знаний SQL, Python 2) помочь подготовиться к собеседования на позицию Junior аналитик баз данных 3) по возможности помочь с составлением резюме.
Анализ вакансий на сайте trudvsem.ru по городу. Анализ вакансий на сайте trudvsem.ru по городу, нужно проанализировать данные по сфере деятельности и по профессиям( в общем) и посмотреть долю двух параметров.
Data Science. извлечение данных. Нужно найти способ быстро скачать инфу о всех моих поездках (около 5000) в приложении Яндекс про (или хотя бы посмотреть со стационарного компа). Сейчас они доступны только с телефона через приложение и могут быть сохранены только в виде скриншотов, это крайне неудобно.
Доработка существующего продукта. Помощь с проектом по А/B тестированию в Яндекс практикуме (совместный разбор в формате репетиторства). Дистанционно онлайн.
Сделать экзаменационную работу. Здравствуйте. У меня очень пикантная ситуация. Я поступила в университет в Австралии на бизнес-специализацию. Один из курсов -- дата аналитика. Оказалось, что мой гуманитарный мозг все же не способен обучаться этой области, по крайней мере в нужном темпе. А курс очень нужно пройти и сдать ассесменты (экзамены). Подскажите, могли бы вы помочь сделать экзаменационные работу: - задание 2 (предварительный бизнес-отчет) и задание 3 (финальный отчет)? Вот здесь можно увидеть гайд и датасеты, а также примеры работ и то, что я сделала для задания 1 (план разработки), которое нужно сдать уже в эту пятницу: https://drive.google.com/drive/folders/1gVdlzpAsee1WuwEJGEpV2QlBaKHuf5LT?usp=sharing В гайдлайне описан кейс. Наша задача оценить cross-boarder сервисы за 2017-2021 года между Китаем и Сша, между Китаем и Англии. В датасете гораздо больше стран, но нужно рабоатать только с Китаем (репортер) и двумя ее партнерами (Англия и США). На то, как я сделала первое задание не ориентируйтесь, я его сделала очень примитивно и возможно глупо, и еще в процессе. Скорее всего я получу низкий бал за него. В папке "Примеры" -- не примеры от универсетата, а то, как выполнила похожее задание студентка прошлого потока и получила 70 баллов из 100. Мне будет достаточно 60) Я до этого 3 недели занималась с репетитором по дата-аналитике на английском языке, но из этого ничего хорошего не вышло. Я занималась несколько раз в неделю, но времени хватало только обсудить общие понятия и проверить данные. Мне видится более эффективным, чтобы отчет сделал понимающий в данных и аналитике человек и натренировал меня в том, чтобы я понимала что, как и почему было сделано. Я видела, что вы работали в консалтинге, поэтому мне кажется, вы относительно быстро разберетесь с этим заданием. Единственное, вся информация на английском, но я могу объяснить все, что необходимо. И еще в работах можно использовать только эксельевские графики (другие программы нельзя в этом курсе). Так же скоро будет дополнительная информация по предстоящим заданиям 2 и 3. Если вы готовы взяться за этот проект, подскажите, пожалуйста, сколько это будет стоить.
автоматизация анализа данных. Необходимо автоматизировать процесс анализа однотипных файлов в excel (sql или python). Требуется создать макрос (написать код), который бы вмещал в себя примерно 18 простых операций с данными, которые ранее делались вручную. При этом основное требование к автоматизации - возможность использования на других однотипных файлах (файлы для анализа отличаются только конкретными значениями. Архитектура, названия столбцов и др совпадают). Как альтернативу могу рассмотреть варианты анализа через sql или python.
Доработка существующего продукта. - Создание системы сбора и обработки основных маркетинговых показателей и данных - Создание и развитие системы сквозной аналитики - Проведение комплексного анализа данных, включая показатели эффективности кампаний, конверсию, анализ потребительского поведения и другие релевантные метрики - Визуализация данных и формирование регулярных отчетов - Взаимодействия в командой маркетинга.
Анализ имеющихся данных. Необходимо проанализировать текст, собранный из разных ресурсов. Сфера "Услуги в области дизайна интерьера". Необходимо пронализировать собранные цитаты, найти общие смыслы, про что это, сгруппировать по смыслам в виде таблицы и расписать ключевые моменты, то что встречается чаще всего и в каком % соотношении.
Data Science. Доработка существующего продукта. Пошарю гугл щитс, созвонимся по зуму и надо будет сделать когортный анализ (прошу не откликаться если для вас это не расплюнуть) и предложить общие улучшения в таблицу, основываясь на бизнес-логике, которую я расскажу. Кажется, задача на 1,5 часа совместной работы по зуму.
Data Science. выполнение базового домашнего задания в универе. Необходимо систематизировать данные с сайта зоомагазина, первое домашнее задание в рамках курса, базовое. Необходимо написать код в R- studio и дать объяснение к каждому действию. При отклике будут отправлены другие подробности.
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 май 2026 года — 268 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 268 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