Доработка существующего продукта. Требуется: по ТЗ и образцу переписать программу по анализу фин.отчета Wildberries. Excel, Power BI, Google sheets. Опыт работы с ВБ максимально предпочтителен. Переделать старую версию программы, либо на ее основе написать новую. Программа должна расшифровать отчет ВБ постатейно и поартикулярно, выдавать готовый результат с возможностью просмотра фин результата с глубиной до каждого размера. ТЗ даю на согласовании условий!!!. Пожелания и особенности: Excel Power BI Премия за быстроту и качество работы!!! Доп заказы в дальнейшем.
Доработка существующего продукта. Добрый день, пишу диплом в бакалавриате на ОП Социология, использую качественные методы. Требуется помощь в объяснении как правильно формулировать задачи и гипотезы, а также как анализировать данные. Ищу специалиста, который разбирается в социологии и уже проводил исследования качественным методом.
Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля, тестирование, настройка. Здрасти, нужно выполнить работы на SimInTech, распределенная обработка данных.
решить контрольное задание в Оранж. Работа с ML-студией Orange data mining Задание и рекомендации I. Задание 1.1 В рамках учебной дисциплины «Data science в бизнесе» необходимо изучить основные функции ML-студии Orange и подготовить отчет, содержащий следующие разделы: ? Введение. Краткое описание функциональных возможностей студии ? Примеры решения задач DS. Примеры решения задач по анализу данных с использованием базовых функций студии (скриншоты с комментариями) ? Моделирование. Описать процесс и результаты создания собственной модели предиктивной аналитики с использованием демонстрационных или собственных данных, а также одного из доступных методов (линейная регрессия, логистическая регрессия, решающие деревья и т.п.) ? Выводы. Что сделано, как оцениваете возможности студии, а также применимость ее функционала к выбранной вами исследовательской задаче в рамках мини-проекта «Остров» ? Приложения. Необязательный раздел. В случае необходимости в нем можно показать расчеты, диаграммы, таблицы, которые неудобно давать в основном тексте. 1.2 Требования к оформлению отчета: ? Титульный лист с указанием дисциплины (Data Science в бизнесе), задания (Работа с ML-студией Orange data mining), учебной группы (11БМ), ваших ФИО и ФИО преподавателя (Брускин С.Н.) ? Шрифт Times New Roman, 14 кегль, межстрочный интервал 1,15, выравнивание по ширине, новые разделы – с новых абзацев ? Скриншоты оформляются в виде рисунков, нумеруются и подписываются. Подпись ставится под рисунком и вместе с рисунком центрируется. Нумерация рекомендуется сквозная. ? Рисунки следует комментировать («Как показано на Рис.1, платформа позволяет построить график рассеивания, что удобно при решении . ? Общий объем документа – от 10 до 20 страниц II. Рекомендации 2.1 Для успешной работы со студией Orange рекомендуется сначала изучить ее базовую функциональность. Для этого необходимо: ? Ознакомиться с видео-инструкциями, обучающими helpфункциями и примерами ? Освоить следующие функции: ? Загрузка внешнего датасета в среду студии ? Обработка таблиц ? Применение встроенных методов прогнозирования к набору данных ? Визуализация и оценка результатов 2.2 Для модельных экспериментов рекомендуется: ? Проверить работоспособность исследуемых функций на имеющихся в студии тестовых данных ? Подгрузить собственный датасет с фейковыми данными (данные небольшого объема (от 100 до 500 строк) можно сгенерить самостоятельно, либо скачать данные из публичного доступа, например, с www.kaggle.com) ? Опция – данные могут иметь отношение к проекту «Остров», этом случае надо сформулировать, какие переменные являются факторами влияния, а какая – целевая (зависимая) ? Пройти в тестовом режиме основные этапы работы с данными в соответствии с методологией CRISP-DM. ? Определить, какие метрики качества данных и качества модели, вы будете использовать для оценки полученных результатов. ? Сформулировать гипотезу по поводу результатов моделирования (какие методы больше подойдут и на какой уровень качества прогнозирования позволят выйти). III. Примечания 3.1 Выполнение задания будет оцениваться по 10-балльной шкале следующим образом: ? Корректное описание работы студии Orange и адекватные выводы по возможностям ее применения в задачах DS – до 4 баллов ? Успешная демонстрация и комментарии по моделированию на тестовых данных с использованием встроенных методов (регрессия, деревья) – дополнительно до 2 баллов ? Разработка и демонстрация собственной предиктивной модели на реалистичных данных с описанием основных этапов DS согласно CRISP-DM – дополнительно до 2 баллов ? Взаимоувязка разработанной модели с моделью, которая дополнительно до 2 баллов.
Разработка с нуля. Модель прогнозирования временного ряда. Есть набор параметров по одному человеку за одну дату, далее есть набор параметров по этому же человеку, но уже в другую дату и тд и так по большому количеству человек (т.е. по сути имеем временной ряд). Нужно сделать модель, которая будет улавливать тренд по каждому человеку и предсказывать следующие значения всех параметров по одному человеку. Для того, чтобы было удобнее обучать модель на данных эти данные, скорее всего, необходимо преобразовать в более удобный вид: сделать так, чтобы только одна запись соответствовала одному человеку: для этого в одну запись помесить как бы всю историю изменения параметров (векторная авторегрессия). Таким образом имеем задачу прогнозирования временного ряда, которая сводится к задаче многомерной регрессии, которую нужно решить, скорее всего, деревьями решений либо нейронной сетью, либо если у вас есть какие-то идеи, то другим методом. Данные предоставлю после отклика. Пишите, если возникли какие-то вопросы по описанию задачи.
Data Science. Разработка с нуля. Спарсить данные о актуальных ( и не очень) для сравнения средств для обеспечения Информационной безопасности , готовые данные преобразовать в дата-сет в формате csv (маршрутизаторы, наборы видеонаблюдения сканнеры биометрии и т.п.).
Data Science. Настройка. Призываю дата саентистов / компьютерных лингвистов! Нужно помочь запустить следующий код: https://github.com/OlegDurandin/AuthorStyle Инструкций к нему мало, и я не могу разобраться, что за чем запускать и как справляться с ошибками. Код решает задачу классификации текстов (установление авторства текстов на русском и английском языках). Для каждого языка в коде есть свои небольшие модификации. Нужно суметь запустить код хотя бы для английского и получить в результате матрицу ошибок и метрики, которые выводятся в файле .ipynb Затем попробовать применить код к немецкому языку, датасет готовый есть. Я работаю на mac OS в Pycharm, для запуска файлов .ipynb перехожу в Jupyter Notebook прямо из Pycharm. Запустить код можно как на моём ноутбуке, так и на Вашем, если так будет удобнее. Нужен грамотный специалист, который сможет быстро разобраться в коде, нужно как можно быстрее получить результаты!.
Data Science. Доработка существующего продукта. В общем. У меня есть проектная работа, которая заключается в создании нейронный сети глубокого обучения для формирования корзины заказов пользователя. Входные данные после постобработки - это вектор заказов, где в каждом заказе есть order_id и список продуктов. Внутри каждого продукта есть product_id и вектор с характеристиками продукта (белки, жиры, углеводы, калорийность, сахар). Я уже начал ее создание и могу скинуть ссылку в гугл коллабе. Ее нужно просмотреть, оценить код и доработать его, до полной готовности.
Выполнить задание. Создать сквозную аналитику в Power BI на ваше усмотрение на основе имеющихся данных. В отчёте должна быть реализована следующая функциональность: использованы меры; есть переключатель SWITCH; использованы SHD-таблицы; есть анализ сквозной аналитики от источника до конверсии. Задание простое. Дизайн оформлять не нужно.
Разработка с нуля. Информационные статистики Построить дерево классификции по произвольным 4-м признакам из списка метрических переменных с порядковой переменной в качестве переменной типа класс, используя максимальный информационный выигрыш от объединения групп. По пяти порядковым переменным разбить индивиды отдельно на три и на два кластера. Привести значения разнообразий для кластеров и информационные выигрыши от их объединения. Классификацию нужно сделать самому, без сторонних библиотек Задание нужно сделать по этим (https://drive.google.com/file/d/1SP-5J5kV8COauPf2HhZOoeaucDHSJxiK/view?usp=sharing) данным.
Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать программу, которая бы рассчитывала, какое количество товара необходимо отправить на склад-получателя, исходя из следующих вводных: 1. Список товаров, часть из них отправлять можно, часть-нет. Часть из них может быть заменителем других 2. Остатки на складе-отправителе. Нужно поддерживать определенный запас товара 3. Остатки на складе-получателе. 4. План продаж по каждому товару.
Data Science. Доработка существующего продукта. Зравствуйте. у меня есть задача из универстета, которую нужно рещить с помощью питон. я умею это сделать через Fortran /Visual basic application, но требуется ее выпольнить в Python чтобы получить допуск к Экзамену. мне нужно специалтст, который мне поможет это решать как можно быстрее!.
Доработка существующего продукта. Используя транзакционную историю клиента разделить их на мошеннических и легитимных. Есть уже готовый пайплайн. Нужно придумать какой-нибудь новый признак и объяснить мне как все работает. Эта практическая задача является частью дипломной работы.
Записать курс. Добрый день! Нужно записать курс по Data Science с нуля до экспертного уровня по готовой программе и курсу от Udemy. Длительность курса - 31 час. Оплата: 300,000 рублей за весь курс. Оплата будет происходить по мере записи курса.
Data Science. Разработка с нуля. Здравствуйте. Нужно написать программу для столото,игра рапидо. Из архива. Есть выпадение шаров. Например цифра 1. Прочерк это тираж. И так для каждой цивры.
Настройка, Нужно посмотреть мой код и объснить в чем проблема, тестирование, доработка существующего продукта. Написаны и обучены нейросети на keras. Из сетей составлен ансамбль. Ансамбль неплохо работает на train и validate и показывает результаты лучше чем каждая из сетей в отдельности. Но на test-выборке ансамбль показывает результат чуть ниже чем каждая из сетей по отдельности. Нужно объяснить мне, в чем проблема. Возможно, проблема зарыта глубоко и придется потратить много времени, а может быть я просто тупой и вы найдете корень проблемы сразу. Возможно так же, что проблема имеет математические корни и дело в не моем умении писать код. Сразу скажу, что слить работу не получится. Я плачу не за результат на зачете, а за понимание. Будет понимание - дальше я сам справлюсь. Задача учебная, за основу взят mnist fashion. От вас требуется свободное владение базовыми иснтрументами sequential-сетей в керасе и теми методами, которые обычно использутся для ансамблирования нескольких моделей (sklearn).
Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать программу, которая бы рассчитывала, какое количество товара необходимо отправить на склад-получателя, исходя из следующих вводных: 1. Список товаров, часть из них отправлять можно, часть-нет. Часть из них может быть заменителем других 2. Остатки на складе-отправителе. Нужно поддерживать определенный запас товара 3. Остатки на складе-получателе. 4. План продаж по каждому товару.
Data Science. Доработка существующего продукта. Нужна таблица для оптимизации расчетов по разнице валют между биржами, с переменными условиями ( курс, комиссия и т.д.), сама таблица есть, но каждый час нужно вводить новые данные заменяя старые, готов рассмотреть другие варианты по типу ( бота, веб - страницы и другое).
Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля, тестирование, настройка, Системное администрирование. Обязанности: - Работа с оборудованием Dell, HP, Mikrotik, Ubiquiti; - Обеспечение бесперебойного функционирования серверного и сетевого оборудования;; - Работа в Битрикс 24; - Конфигурирование активного сетевого оборудования; - Выполнение проектов в области IT, подбор решения, внедрение новых сервисов; - Мониторинг работы IT инфраструктуры - Поддержка сетевой инфраструктуры, устранение первичных проблем; - Ведение технической документации Требования: - Опыт работы в аналогичной должности не менее 3 лет; - Соответствующее образование по специальности; - Подтвержденная запись в ТК, либо наличие аккредитации; - Знание Windows Server 2003 - 2019 и их основных служб (AD,DNS, DHCP, TS) механизмов резервного копирования; - Знание Exchange 2003, TMG 2010, SQL 2000 - 2019, 1С77 - 8.3 в серверном варианте; - Знание сетевой сетки, базовых принципов маршрутизации, WiFi технологий; - Владение ключевыми навыками: CRM Bitrix24, Ubiquiti, Windows Server, Ms Exchange Server, Wifi networks, MS SQL; - Умение работать в режиме многозадачности; - Отсутствие медицинских ограничений;.
Data Science. Настройка, тестирование, доработка существующего продукта, разработка с нуля. Обязанности: - Работа с оборудованием Dell, HP, Mikrotik, Ubiquiti; - Обеспечение бесперебойного функционирования серверного и сетевого оборудования;; - Работа в Битрикс 24; - Конфигурирование активного сетевого оборудования; - Выполнение проектов в области IT, подбор решения, внедрение новых сервисов; - Мониторинг работы IT инфраструктуры - Поддержка сетевой инфраструктуры, устранение первичных проблем; - Ведение технической документации Требования: - Опыт работы в аналогичной должности не менее 3 лет; - Соответствующее образование по специальности; - Подтвержденная запись в ТК, либо наличие аккредитации; - Знание Windows Server 2003 - 2019 и их основных служб (AD,DNS, DHCP, TS) механизмов резервного копирования; - Знание Exchange 2003, TMG 2010, SQL 2000 - 2019, 1С77 - 8.3 в серверном варианте; - Знание сетевой сетки, базовых принципов маршрутизации, WiFi технологий; - Владение ключевыми навыками: CRM Bitrix24, Ubiquiti, Windows Server, Ms Exchange Server, Wifi networks, MS SQL; - Умение работать в режиме многозадачности; - Отсутствие медицинских ограничений;.
Провести анализ оттока клиентов банка. Нужно сделать одну часть финального проекта в рамках обучения по программе «аналитик данных» на тему оттока клиентов банка. Уровень junior.
Data Science. Разработка с нуля. Необходимо написать программу на языке python для сегментации изображения с помощью следующих методов: метод опорных векторов, методы линейного и квадратичного дискриминантного анализа, метод дерева решений и «случайный лес», нейронные сети (обучить сеть).
Data Science. Разработка с нуля. Требуется рабочий проект из 2-Д перевести в 3-Д для наглядности поэтапного продвижения строительства жилого монолитного дома с обвесными стеновыми панелями. Нужна программа рассчитывающая количество и вид материалов (количество, диаметр, вид арматуры, бетон соответствующей марки), входящих в нужную или выделенную захватку в осх цифровых и буквенных. Загрузить в базу данных материалы со своими свойствами и характеристиками в соответствии РД. База данных с материалами должна давать понимание сроков затвердевания и готовности бетонных конструкций к дальнейшим работам, например время застывания бетона при определенной температуре наружного воздуха, для определения времени распалубливания застывшего бетона.
Data Science. Форматирование файла. Необходимо преобразовать файл doc в формат bibtex. Необходимые столбцы: авторы, год выпуска, название, издание. Число строк по количеству ссылок статей из файла (107).
Доработка существующего продукта. Нужно навести порядок в обучении моделей на признаках, полученых из BERT. Плюс получить результат тестирования лучшей модели.
Доработка существующего продукта. Сделать анализ датасета: https://www.kaggle.com/datasets/imranulhaquenoor/volve-well-production или другого подходящего датасета на ваше усмотрение для темы "Применение методов глубокого обучения для вероятностного прогноза добычи нефти". Необходимо сделать предобработку, построение модели глубокого обучения, обучить модель, оценка качества модели, сравнить построенные модели, использовать визуализацию Использовать python.
Data Science. помощь с домашним задание. Задачи на тему машинного обучения, агрегации, отложенной выборки, валидации, нормирования данных, логистической регрессии.
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