Подработка для репетиторов по Python в России

Q: Как мне найти учеников по профилю python в России?

Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на май 2025 года составляет 2019

Q: Какие требования к преподавателям на вашем сайте?

На нашем сайте приветствуются преподаватели с любым уровнем квалификации. Мы рекомендуем указать все свои сертификаты и образование, чтобы увеличить шансы на нахождение учеников

Q: Могу ли я установить гибкий график работы?

Вы полностью контролируете свой график и можете обсуждать его напрямую с учениками, чтобы найти удобное время для обеих сторон

Q: Каков потенциальный заработок для репетитора Python?

Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 1169.45 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход

Найдено вариантов подработки — 1202

🔸	Преподаёте Python и ищете подработку в России?
🔸	У нас можно найти работу или подработку, выбрав из более чем 1202 вакансий
🔸	Заявки от прямых заказчиков, которым нужно подтянуть знания по Python
🔸	Актуальных предложений на май 2025 года — 11

Категория

.NET 1С:Битрикс ActionScript AJAX Android Angular.js Arduino ASP.NET Assembler BASIC C# C++ CCIE CCNA CCNP Clojure Delphi Django Drupal Flask Fortran Haskell iOS Java Javascript Joomla jQuery Kotlin Labview Laravel Lazarus Lisp Lua Microsoft Visual Studio Node.js Pascal Perl PHP Prolog Python React Roblox Studio Ruby Ruby on Rails SAP ERP Scala Scheme Scratch Spring SQL Swift UX-UI дизайн VB.NET VBA Verilog Visual Basic Vue.js Wordpress веб-программирование вёрстка веб-страниц КуМир машинное обучение обучение Construct обучение FastAPI обучение Git обучение Pandas обучение TypeScript обучение Unity3D обучение Unreal Engine обучение компьютерному зрению обучение нейрофотосессии обучение параллельному программированию обучение работе с нейросетями обучение созданию нейросетей обучение фронтенд-разработке ООП повышение квалификации по программированию программирование 1С программирование на английском разработка мобильных приложений сертификации Cisco спортивное программирование тестирование программного обеспечения язык C язык Dart язык FoxPro язык Go язык R языки программирования

Регион

Адыгея Алтай Амурская область Архангельск Астрахань Белгород Брянск Бурятия Великий Новгород Волгоград Вологда Воронеж Дагестан Екатеринбург Забайкальский край Иваново Ингушетия Иркутск Кабардино-Балкария Казань Калининград Калуга Карелия Кемерово Киров Коми Кострома Краснодар Красноярск Крым Курган Курск Липецк Марий Эл Мордовия Москва Мурманск Нижний Новгород Новосибирск Омск Оренбург Орёл Пенза Пермь Приморский край Псков Ростов-на-Дону Самара Санкт-Петербург Саратов Смоленск Сочи Ставрополь Тверь Тольятти Томск Тюмень Удмуртия Ульяновск Уфа Хабаровск Ханты-Мансийский АО Чечня Чувашия Южно-Сахалинск Якутия Ярославль

Уровень дохода

Указан от 500 руб. от 2000 руб. от 3000 руб. от 4000 руб. от 5000 руб.

Тип занятости

возможна работа на дому на дому дистанционно

Обучение Python

дистанционно

от 1000.00 руб.

Для себя Нужно построить модель прогнозирования сроков годности. Есть вводные данные: каждые 2 недели измерялся ph среды :4,78;4,76;4,75;4,73 Срок годности считается испорченным если ph меньше 4,3 Чат jpt написал такой алгоритм. Сможете примерить на практике? Для построения модели прогнозирования сроков хранения кофейного концентрата с использованием линейной регрессии можно следовать следующим шагам: 1. Сбор данных Соберите данные о pH кофейного концентрата. У вас есть значения pH на каждые 2 недели: - 0 неделя: 4.78 - 2 недели: 4.76 - 4 недели: 4.75 - 6 недель: 4.73 2. Определение зависимых и независимых переменных - Независимая переменная (X): Время в неделях - Зависимая переменная (Y): Значение pH 3. Преобразование данных Необходимо создать таблицу с данными. Например: | Неделя | pH | |--------|------| | 0 | 4.78 | | 2 | 4.76 | | 4 | 4.75 | | 6 | 4.73 | 4. Построение модели Используя линейную регрессию, можно построить модель. Для этого понадобится библиотека, например, scikit-learn в Python: import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # Данные weeks = np.array([0, 2, 4, 6]).reshape(-1, 1) pH_values = np.array([4.78, 4.76, 4.75, 4.73]) # Создание и обучение модели model = LinearRegression() model.fit(weeks, pH_values) # Предсказание pH predicted_pH = model.predict(weeks) 5. Анализ модели Проверьте, когда значение pH станет меньше 4.3. Это можно сделать, решив уравнение линейной регрессии для pH = 4.3. 6. Вывод результатов Сравните предсказанные значения с границей (pH < 4.3) и определите срок годности кофейного концентрата.

Санкт-Петербург

Репетиторы

2025-05-02

Подработка для репетиторов по Python в России

Обучение Python

Обучение программированию

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Обучение Python

Часто задаваемые вопросы

Как мне найти учеников по профилю python в России?

Какие требования к преподавателям на вашем сайте?

Могу ли я установить гибкий график работы?

Каков потенциальный заработок для репетитора Python?