Data Science. Разработка с нуля. Школьник, учусь в яндекс.лицее первый год. есть небольшой опыт программирования на питоне. хотел бы к 18 иметь хороший уровень.
Разработка с нуля. 1 Загрузите в колаб файлы по оценкам (ratings) и фильмам (movies) и создайте на их основе pandas-датафреймы Сформировав общий топ фильмов в прошлой практике, мы хотим сделать шаг вперед и начать советовать пользователю те фильмы, которые могли бы быть для него наиболее интересны. Наша цель - научится предсказывать оценку фильма пользователем. Для тестирования модели найдем пользователя, который поставил больше всего оценок 2 Средствами Pandas, используя dataframe ratings, найдите id пользователя, поставившего больше всего оценок Отберем фильмы, которые оценил данный пользователь 3 Оставьте в датафрейме ratings только те фильмы, который оценил данный пользователь Для построения модели нам нужны признаки. В качестве таковых будем использовать: Год выхода Жанры Общее количество оценок Суммарную оценку 4 Добавьте к датафрейму из задания 3 столбцы: По жанрам. Каждый столбец - это жанр. Единицу записываем, если фильм принадлежит данному жанру и 0 - если нет столбцы с общим количеством оценок от всех пользователей на фильм и суммарной оценкой от всех пользователей 5 Сформируйте X_train, X_test, y_train, y_test 6 Возьмите модель линейной регрессии (или любую другую для задачи регрессии) и обучите ее на фильмах 7 Оцените качество модели на X_test, y_test при помощи метрик для задачи регрессии 8 Загрузить данные в spark 9 Средствами спарка вывести среднюю оценку для каждого фильма 10 Посчитайте средствами спарка среднюю оценку для каждого жанра 11 В спарке получить 2 датафрейма с 5-ю самыми популярными и самыми непопулярными фильмами (по количеству оценок, либо по самой оценке - на Ваш выбор).
Data Science. Настройка. В компании имеется уже настроенный PBI и много отчетов. Нужен сотрудник на аутсорс для администрирования корпоративного PBI, оперативного устранения возможных ошибок, возможно дополнительное создание новых отчетов или внесение изменений в действующие. Также есть большая задача (проектная работа) по созданию единого дэшборда в PBI - отделы работают в разных it-системах и данные из них нужно выгружать в единый дэшборд и на основе их настроить необходимые графики, таблицы. Уже проведен некоторый анализ по возможности выгрузки данных в PBI, осталось корректно настроить. Уровень оплаты согласуем после обсуждения деталей.
Разработка с нуля, Консультации. Для проекта в сфере EdTech необходим эксперт в области искусственного интеллекта с целью доработки части стратегии, описания технологии и дальнейшей реализации на продукте. Продукт - маркетплейс дошкольного образования.
Data Science. Консультация. Необходима консультация со специалистом по данным формата DICOM. Разрабатываем модель сегментации инсультов на снимке КТ. Нужно понимать, как технически происходит предобработка КТ скана. Если вы знаете техническую часть работы Radiant Dicom Viewer - отлично.
Доработка существующего продукта. Необходима консультация по размещению бота на любом из доступных хостингов. Бот уже написан, под него также требуется загрузить большую базу данных и сама программа довольно тяжёлая, это алгоритм на tensorflow по распознаванию естественного языка. Как я вижу формат вашей помощи? - в виде часовой консультации в Зуме как вариант.
Data Science. Разработка с нуля. Нужно создать фид товаров для рекламы в Яндекс директ. https://yandex.ru/support/direct/feeds/requirements.html До 60 товаров.
Data Science. Разработка с нуля. Написать нейросеть в python-е по теме: "Применение нейросети для идентификации атак в корпоративных информационных сетях".
Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Специалист по работе с эксель (гугл и ворд), для создания сводных баз и форм, автоматизирующих процессы расчета.
Помощь в написании проекта. Нужна консультационная помощь в написании проекта "Анализ бизнес показателей" (когортный анализ, расчет метрик, юнит-экономика) на языке Python, курс "Анализ данных" от Яндекс.Практикум. Есть теоретические материалы и решения похожих заданий на курсе, необязательно идеально правильное решение - ревьюер поправит ошибки.
Хотела бы разобраться с заданием. Хотелось бы разобраться с заданием (есть ТЗ) В целом, задания не сложные (в стиле разбить столбец на два, "почистить" данные и тд).
Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Обязанности: Сбор требований от внутренних заказчиков Описание и согласование пользовательских историй, концепций реализации с внутренними заказчиками и стейкхолдерами Опрос пользователей на выявление пользовательского опыта Согласование пользовательских историй и концепций с бизнес подразделениями Формирование требований к пользовательскому интерфейсу, взаимодействие с дизайнером Формирование заданий на реализацию (карточки для подгруппы разработки) Участие в планировании проектов, взаимодействие с командой разработчиков Участие в приеме разработанного функционала Проведение презентаций новых версий продуктов перед бизнес пользователями Участие в создании обучающей документации к продуктам Требования: Опыт написания пользовательских историй, USM диаграмм Опыт работы в роли бизнес-аналитика, участие в проектах разработки бизнес приложений – от 2х ле Навыки сбора и формализации бизнес- требований, написания технической документации Коммуникабельность, аналитический склад ума, нацеленность на результат, системность Будет преимуществом: Опыт работы по методологии Agile Высшее техническое/математическое образование Уверенное владение английским языком Знакомство с технологиями и архитектурой веб-приложений, знание SQL Опыт реализации web-приложений или мобильных приложений Опыт управления проектами Понимание рынка EdTech, образовательных услуг Знакомство с SciVal, InCites Будет преимуществом: Высшее техническое/математическое образование Уверенное владение английским языком Знакомство с технологиями и архитектурой веб-приложений, знание SQL Опыт реализации web-приложений или мобильных приложений Опыт управления проектами Понимание рынка EdTech, образовательных услуг Знакомство с SciVal, InCites Условия: Официальное трудоустройство График работы: гибридый (возможно удаленный), 5\2 с 10:00 до 19:00, Офис в шаговой доступности от м. Юго-Западная Современное оборудование и ПО на выбор Отличные перспективы карьерного и профессионального роста Молодой дружный коллектив, лояльное руководство Премиальные вознаграждения за результативность в работе.
Data Science. Разработка с нуля. Использование API telegram для определения каналов на официальной рекламе в telegram (Telergam ADS) из русскоязычного сегмента.
ТЗ прикрепляю в файле. Необходимо разработать алгоритм автоматической фильтрации негативных комментариев для группы ВКонтакте с использованием модели машинного обучения. Задача алгоритма – распознать, подлежит ли данный комментарий к удалению, а также подлежит ли автор удаляемого комментария блокировке в сообществе. Обучающий датасет есть.
Разработка с нуля. Необходимо создать шаблон финансового квартильного и годового отчета, в формате exl. Вывести все необходимые данные, настроить формулы.
Анализ недвиимости. Ищу аналитика для составления отчетов и таблиц в сфере недвижимости Требования: опыт работ с большим объемом данных, знание Excel, умение делать выводы на основании фактически полученных данных. Предпочтительно математическая специальность. Условия: анализ сайтов недвижимости, работа 2-3 часа в день, удаленно, на связи быть 5/2, оклад 10 тыс р в месяц Для отклика заполнить анкету https://forms.gle/J6GfQbc5YeR9Dc9y8.
Data Science. Разработка с нуля. ЛР3. Задание. 1. Запустить полученную программу классификации изображений, использовав полученный набор данных MNIST. 2. Создать набор данных зашумленных изображений графиков функций / геометрических фигур, опираясь на результаты ЛР2. В наборе данных 6 классов. В каждом классе 600 изображений и меток в обучающем множестве и 100 - в проверочном. Первые два класса формируются в соответствии с вариантом N, реализованным в ЛР2. Последующие классы формируются по заданиям, отвечающим вариантам N + 1 и N + 2. Варианты 29 и 30 заменяются на варианты 1 и 2. 3. Адаптировать использованный в п. 1 задания классификатор на для работы с созданным в п. 2 набором данных. 4. Оформить отчет в электронном виде. Замечание. На занятии а аудитории достаточно выполнить п. 2 и 3 применительно к набору данных с двумя классами, сформированными в соответствии с вариантом N, реализованным в ЛР2. Разделы отчета. 1. Титульный лист. 2. Описание набора данных MNIST. 3. Состав нейронной сети (классификатора). Выводится посредством model.summary(). 4. Результаты обучения нейронной сети на MNIST. 5. Описание созданного в п. 2 задания набора данных (6 классов). 6. Описание модификаций классификатора (при наличии таковых) при его адаптации к работе с созданным набором данных. 7. Результаты обучения нейронной сети на созданном наборе данных.
Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Доброго времени суток. Необходимо отредактировать или изменить код по теме курсовой работы: "Применение нейросети для идентификации атак в корпоративных информационных сетях".
Data Science. Разработка с нуля. В предоставленный промежуток времени произошло ухудшение конверсии к completed заявкам, что негативно повлияло на выручку компании. Необходимо разобраться чем обусловлено такое падение и найти «корень проблемы». Для выполнения задачи необходимо всю выборку сначала перенести в базу данных (представьте, что вы работаете с реальной SQL таблицей) и затем уже работать с SQL таблицей. Также постройте отчет в Power BI и визуально отобразите следующее: • Количество заявок в разрезе дней, недель и месяцев (это должны быть иерархии • Метрику Completed rat • Таблицу (матрицу) в разрезе дней где будут с иерархией отображены отношения up_stage, mid_stage, page_status, sub_stage к количеству заявок (см. скрин ниже как пример отображения https://1297-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/axenik_1297_ru/EdSaeEq5Uk1AqKxe13kQ9fUB8TAt-ksFPx61xLJft1dZIg?e=U3nmhq.
Поставить себе задачу рассчитать метрику в редаш. На курсе Карпова задание: поставьте себе задачу по метрикам - анализируйте, постройте графики, сделайте выводы по определенному датасету. Нет идей.
Data Science. Разработка с нуля. Требуется через Excel запустить Python, который возьмет две цифры с одного сайта, рассчитает процентное изменение и скопирует все обратно в Excel. Всё.
Разработка с нуля. Это итоговое задание для курса Аналитик данных в онлайн школе Нетология. Необходимо проработать задания в Colab google, а так же предоставить сопроводительную документацию (текстовый редактор или word-документ) ~= 7-15 страниц, также нужно будет сделать презентацию (power point или googlе-презентации) ~= 7-12 слайдов, для демонстрации работы и защиты.
Data Science. Разработка с нуля. Нужен отдельная платформа с сайтом и сервером На основе выгрузок данных с wildberries сделать возможность считать продажи с расходами На основе выгрузок или апи сделать модель прогнозирования бюджета, расходов, остатков.
Разработка с нуля. Нужно проанализировать нишу по маникюру и педикюру 1. Тренд с 20219 года по 2022 по спб 2. Консолидация и доли по спб 3. Потенциал доли рынка 4. Динамика прироста.
Data Science. консультирование. Изучаю DS. Еще не профи, но хочу побыстрее реализовать задачу, поэтому готов оплатить консультации. Есть временные ряды. Их загрузил, сделал фичи, нормализовал. Хочу засунуть данные в сеть на LTSM (Keras) и в одномерную сверточную сеть и посмотреть где будет лучше точность предсказаний. LTSM сеть написал - в этом ничего сложного, но при подаче денных сеть ругается на shape. Нужно чтобы вы: 1. подсказали какую shape нужно сделать у входных данных (образцов и меток) чтобы сеть заработала. 2. подсказали конфигурацию сети и параметры для лучшей точности. 3. п. 1 и 2 - для LTSM и сверточной сети. Предлагаю работать онлайн (в Зуме или др.) - вы подсказываете, я прогаю. Думаю, мы за 2 часа управимся. Готов залатить 6000р за 2 часа консультаций, если понадобится больше - готов доплатить. Если работать вместе будет конструктивно и эффективно - можно будет еще поработать вместе (есть еще задачка - связанная с написанием кастомной функции потерь - она сложнее и за нее готов заплаить больше).
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 1 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 июнь 2026 года — 250 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 июнь 2026 года опубликовано 250 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