Data scientist – работа для фрилансеров в Краснодаре

Data Science. Настройка. Необходима помощь в настройке сканнера для карт географических больших и сохранение электронной версии в программе. Обучение в сканировании для геологических целей. Сфера геология.

Решение домашнего задания (учеба). Неявка пациентов на приёмы к врачу является важной проблемой в здравоохранении, так как это снижает эффективность работы и увеличивает затраты медицинских учреждений. В этом проекте мы будем работать с набором данных из Kaggle, чтобы найти зависимости между характеристиками пациентов (например, возрастом, наличием хронических заболеваний, социальными льготами и т. д.) и их вероятностью прийти на приём. Для анализа результатов и отслеживания всех экспериментов будет использована платформа Comet ML, которая поможет сделать эксперименты понятными и воспроизводимыми. Итоги проекта могут помочь лучше организовывать медицинские приёмы и снизить количество неявок. Что нужно сделать Визуализируйте параметры числового анализа с помощью scatter matrix: выберите 7 числовых признаков из вашего набора данных и сохраните их в переменной numeric_data; для визуализации их взаимосвязей используйте scatter matrix (параллельное сравнение числовой информации с диагональными распределениями); укажите значение корреляций между параметрами на графике (например, добавьте подписи с корреляцией на перестроении диагональных plot'ов); залогируйте график scatter matrix в Comet ML для отображения наглядных связей параметров. Сделайте краткий числовой анализ: для каждого из выбранных параметров напишите базовые статистические метрики (mean, median, std, min/max), фиксируя выводы; используя результаты числовых обобщений, прокомментируйте, где информация выдает ощутимые зависимости динамических задержек корреляции на группы. Сделайте анализ сильных связей между параметрами: найдите две пары признаков, которые имеют самую сильную положительную корреляцию (например, выше 0.8), и постройте отдельный scatter plot для каждой из этих пар; найдите пару признаков с самой сильной отрицательной корреляцией (например, ниже -0.5), и постройте scatter plot для этой пары; на каждом графике добавьте линию тренда (регрессионную линию), чтобы подчеркнуть зависимость. Проведите логирование в Comet ML: логируйте scatter matrix, результаты базовых статистических метрик и созданные scatter plots с линиями тренда в Comet ML для полноты эксперимента; не забудьте добавить заголовки к графикам (например, "Scatter Matrix for Selected Features" или "Correlation Analysis for Feature Pair: X & Y"). Подготовьте текстовый вывод информации. Напишите небольшое текстовое заключение: Какие признаки имеют наиболее сильные взаимные зависимости (положительные и отрицательные)? Есть ли выбросы или паттерны, которые требуют внимания? Какие данные могут быть полезными для дальнейшей обработки или улучшения модели? Залогируйте это текстовое заключение в Comet ML как часть вашего эксперимента (например, с помощью метода log_parameter()). Для построения scatter matrix можно использовать pandas.plotting.scatter_matrix или библиотеку seaborn.pairplot. Для расчета корреляций используется метод .corr() из pandas. Для логирования в Comet ML используйте experiment.log_figure() для графиков и experiment.log_text() или experiment.log_metric() для текстовых выводов.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта, настройка. Приветствую 👋🏽 С 2021 года я профессионально занимаюсь оцифровкой и автоматизацией бизнес-процессов: - Работа с Google Таблицами - Создание дашбордов в Yandex DataLens - Ищу помощника для решения задач от постоянных и новых клиентов. Что нужно уметь: - Умение работать с Google Таблицами - Знание формул и навыки выстраивания процессов в массиве данных - Понимание архитектуры данных - Опыт работы в Yandex DataLens Готов дообучать и делиться опытом Если вам интересна данная сфера, вы любите свое дело и готовы развиваться в нем и достигать высот, то буду рад вашему отклику. В своем отклике укажите пожста: - Ваш опыт в оцифровке бизнес-процессов - Условия оплаты вашей работы - Примеры кейсов: опишите задачи, которые вы решали, чтобы можно было оценить вашу компетенцию.

Data Science. Доработка существующего продукта. Построить максимально точную модель на полном наборе данных для мишени IC50. Есть дата-сет.

Data Science. выгрузить из одного, загрузить в другое + синхронизировать. Задача 1 - Выгрузить базу из Evernote, загрузить в Obsidian, сделать возможность синхронизации Obsidian через программу Яндекс Драйв. Задача 2 - настроить синхронизацию папки Мои Документы на ПК с Диском Яндекса, в настоящее время программа выдает ошибку синхронизации.

Data Science. Настройка. Декодировать bin.

Выгрузка из бд данных для отчётности. Есть бд postgres sql, нужно делать запросы или доработать существующие с использованием join , cte для отчётности.

Написание дипломного проекта. Нужно придумать дипломный проект подобный предложенным. Осуществить его и помочь подготовиться к защите. И помочь немного с курсовой. Пожелания и особенности: Нужно придумать дипломный проект подобный предложенным. Осуществить его и помочь подготовиться к защите. И помочь немного с курсовой.

Настройка. Помочь сделать отчёты в bi системе и дбивере выгрузить данные и сделать вывод по данным. Пожелания и особенности: Помочь сделать отчёты в bi системе и дбивере выгрузить данные и сделать вывод по данным.

Разработка с нуля. Необходимо на основании исходных данных все проанализировать и сделать выводы.

Разработка с нуля. Объяснить простым языком статью на английском (про яз.модели). Можно в голосовом сообщении в каком-нибудь мессенджере. Дедлайн: сегодня. Пожелания и особенности: Объяснить простым языком статью на английском (про яз.модели). Можно в голосовом сообщении в каком-нибудь мессенджере. Дедлайн: сегодня.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо разработать алгоритм машинного обучения для автоматического описания рентгеновских изображений.

Разработка с нуля. Ортодонт. Пожелания и особенности: Ортодонт.

Data Science. Помощь в написании формулы dax. Помощь в написании запроса на языке dax.. документ по ссылке внизу Помогите разобраться, почему мера не корректно считает итоги. Суть: есть таблица с объектами и статусами по дням изменения. Надо на каждую дату найти количество уникальных объектов по статусу "свободно". НО данный статус не всегда есть в определенной дате, он может быть в предыдущей дате, и такой объект тоже надо считать, если другой статус его не перебил. Например, объект имеет статус 2 (то есть Свободно) 22.04.2024, далее 25.04.2024 он меняет статус на другой, например 4. Получается, что этот объект 22.04.2024, 23.04.2024, 24.04.2024 у нас должен отражаться в остатках, а 25.04.2024 уже нет. Написала меру, которая протягивает статус до следующего не равного 2. Мера отрабатывает правильно, но сумму дает неверную В результате должно получиться так: 22.04.2024 - остаток 21, 23.04.2024 - остаток 85, 24.04.2024 - остаток 109, 25.04.2024 - остаток 177 и тд. (руками высчитывала) https://disk.yandex.ru/d/pBn5yiTiOTt25Q. Пожелания и особенности: Помощь в написании запроса на языке dax.. документ по ссылке внизу Помогите разобраться, почему мера не корректно считает итоги. Суть: есть таблица с объектами и статусами по дням изменения. Надо на каждую дату найти количество уникальных объектов по статусу "свободно". НО данный статус не всегда есть в определенной дате, он может быть в предыдущей дате, и такой объект тоже надо считать, если другой статус его не перебил. Например, объект имеет статус 2 (то есть Свободно) 22.04.2024, далее 25.04.2024 он меняет статус на другой, например 4. Получается, что этот объект 22.04.2024, 23.04.2024, 24.04.2024 у нас должен отражаться в остатках, а 25.04.2024 уже нет. Написала меру, которая протягивает статус до следующего не равного 2. Мера отрабатывает правильно, но сумму дает неверную В результате должно получиться так: 22.04.2024 - остаток 21, 23.04.2024 - остаток 85, 24.04.2024 - остаток 109, 25.04.2024 - остаток 177 и тд. (руками высчитывала) https://disk.yandex.ru/d/pBn5yiTiOTt25Q.

Разработка с нуля. Необходимо написать промпты и дообучить модель чат гпт. Пожелания и особенности: Необходимо написать промпты и дообучить модель чат гпт.

нужна небольшая помощь с тренировочным заданием. Есть тестовое задание, которое сделано на 90%, остальные 10% - это правки, которые вам нужно сделать.

Data Science. Разработка с нуля. Разработка серверной части (облако), клиентской части (WEB-сайт, мобильное приложение IOS, Android) с использованием API банковской системы.

Data Science. Обучение. Обучение настройки сайта на битрикс.

Data Science. Настройка. Надо настроить локальный SQL Server для подключения к Яндекс Datalens БД уже установлена. Пожелания и особенности: Надо настроить локальный SQL Server для подключения к Яндекс Datalens БД уже установлена.

Научить, как передавать данные по API, на примере AppsFlyer-GBQ (python). Мне нужно показать пример/научить передавать данные по API, используя python (Cloud Functions). Данные, которые я хочу передавать: разные отчеты AppsFlyer (приоритетно), расходы из рекламных кабинетов Яндекс.Директ (второстепенно). Я уже написала код, который работает, но результат не такой, какой нужен (теряются строки, текстовое поле передается не полностью), не могу найти ошибку.

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.

Data Science. Восстановить удаленные файлы из корзины. Восстановить файлы, удаленные из корзины. В корзине нет их.

Разработка с нуля. Необходимо разработать Дашборды на основе данных о недвижимости в краснодарском крае ТЗ скину в лс.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно написать парсер, который выгружает последние 10 сообщений какого-либо открытого телеграм-канала. Пожелания и особенности: Нужно написать парсер, который выгружает последние 10 сообщений какого-либо открытого телеграм-канала.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно написать парсер, которые выгрузит последние 10 сообщений какого-либо телеграм-канала. Пожелания и особенности: Нужно написать парсер, которые выгрузит последние 10 сообщений какого-либо телеграм-канала.

Data Science. другое. Личная помощь.

Data Science. помочь айи по фото дане еловека. Помочь найти человека по фото и найти номер телефона.

Разработка с нуля. Необходимо сделать лабораторную работу, в которой необходимо провести анализ данных автомобильного завода. ТЗ отправлю после обсуждения .

Data Science. Полное ведение проекта и привлечение новых клиентов. В личном диалоге.

Менторство. Хочется я найти ментора на долгосрочную работу. Нужно объяснить классический ML и потом углубиться в рекомендательные системы. Хотелось бы чтобы у вас был опыт в рекомендательных системах.

Тестирование. 1. Есть база данных в Excel таблице. Необходимо проанализировать, найти закономерности, сделать выводы по таблицам. Описать какие действия нужно предпринять для улучшения качества работы сотрудников. Указать каких данных не хватило для анализа. 2. В команде есть несколько сотрудников, с описанием их навыков и текущего функционала. Необходимо определить кому из них требуется поставить задачу на выполнение нового функционала. Как осуществлять контроль?.

Data Science. пробить человека. Пробить человека.

Разработка с нуля. Необходимо разработать чат бот с NLP.

Data Science. помощь. Помощь.

Data Science. пооч роить еловека. Помочь найти человека.

Data Science. надо пробит человека. Пробить человека по фото срочно.

Data Science. Доработка существующего продукта. Работа с бд на Python (sqlite3). Бд спроектирована (фото прикрепила), часть селектов написана. Доделать селекты, сделать часть работы с сервером и наколдовать экспорт и импорт для библиотеки с деревьями. Фото кода с лекции, который желательно использовать, есть, отправлю. Объяснение с нуля есть в записи диктофона с лекции, тоже могу отправить. Желательно написание кода в VS Code.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо понимание повседневной работы аналитика данных на Python.

Разработка с нуля. Создать дажборд в lookerstudio по шаблону.

ежедневный анализ Амо Срм, listok, IP телефония, гугл документы и так далее. Требуется аналитик. Необходимо ежедневная отчётность с интеграцией с Амо Срм, listok, IP телефония, гугл документы и так далее. Работа не на подряде, работа с постоянными изменениями. И дашбордами.

Data Science. аутсорсинг. Нужен AI/ML инженер для разработки стартапа системы предиктивного анализа в В2В. Подробности в личку.

Разработка с нуля. Аналитики данных на базе своего предприятия.

Тестирование, настройка, разработка с нуля, доработка существующего продукта. Нашей компании, на постоянной основе, требуется аналитик данных для работы в ПРОЕКТАХ (различных сфер жизни общества). В обязанности входит: - Анализ данных, построение прогнозов, формирование отчетности; - Разработка аналитических дашбордов для руководителей направлений и сотрудников; - Проведение аналитических исследований массивов данных и подготовка отчетов; - Формирование гипотез из анализа транзакционных данных ; - Написание технических заданий по автоматизации процессов компании, прием работ по техническим заданиям. Условия: - удалённая работа; - график работы подстраиваете сами под себя, в зависимости от занятости; - оплата обсуждается отдельно с директором, по итогам испытательного срока.

Тестирование, настройка, доработка существующего продукта. Добрый день! Меня зовут Олег, мне 30, я инвестор и трейдер. В рамках трейдинга ищу специалиста который будет работать с тремя инструментами: EXCEL + TradingView (просмотр графиков) + octopustrade (настройка уведомлений о торговых ситуациях) Если у вас нет навыков работы в двух последних сервисах - я научу Что мне важно? Вы внимательный, любите работать с цифрами. Желательно интересуетесь трейдингом. Быстрообучаемы. Легко обрабатываете систематизируете большие объёмы данных. Умеете нормальным языком рассказать о результатах ваших исследований. Удаленная работа 200-400 руб в час первое время (после обучения) Далее в случае если мы друг другу подходим оплата будет повышаться. Если вы опытный специалист то возможна работа по задачам от 4000 до 30 000 за решенную задачу. Обучение неоплачиваемое. Вернее оплата есть, не денежная, я передаю свой ценный опыт и инвестирую в ваши навыки. Пишите, откликайтесь, открыт к общению. Всем кто дочитал до конца успехов в делах!.

Data Science. Разработка с нуля. •электронный презентационный б лет? •электронный представительный билет * алгорация * * электронные доступы в модульные системы алгорация.

Тестирование. Аналитика товаров которые выгоднее всего везти из Китая.

Выполнить до 9:00 утра 24 апреля, понедельник. Выполнить анализ данных, дата сайенс, машинное обучение и работу с BI над одним Excel файлом с 4 листами: Sales (8т строк, 12 столбцов) и маленькие Region, Products, Customers. Нельзя использовать Excel для выполнения задания. Вот такой стек: 1. Платформа Loginom ИЛИ Knime на выбор и ABC-XYZ, RFM-анализ на выбранной платформе. 2. Python для анализа данных в Colab + машинное обучение с любой AutoML библиотекой в Colab (на выбор, PyCaret или AutoGluon или H2O-3) 3. PowerBI и/или Tableau.

Data Science. Доработка существующего продукта. Возможно ли изменить базу данных в приложении (историю), файл в формате data base fail.

Data Science. восстановление удаленных чатов в Вотсапе. Необходимо восстановить удаленные чаты с Вотсап АП.

Разработка с нуля. Выявление закономерностей показателей на футбольных аналитических платформах Instat и Wyscout.