Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Тестирование. Есть набор данных по которым необходимо протестировать факторные инвестиционные стратегии (две) на разных временных промежутках. Весь набор данных для анализа есть, есть образец кода в питон. Надо их объединить. Нужен специалист с понимаем инвестиционных стратегий и возможностью переписать код на питоне. Подробности в лс.

подготовка. Подготовка к экзамену.

Решить тестовую задачу. Нужно решить тестовое задание до 3 апреля. Используя аналитические методы восстановить данные и определить кто виновен по цифровым следам. Важно будет после решения провести занятие и разобрать задание.

Решение задачи .вуз. Сделать задания по рабочим тетрадям.

Доработка существующего продукта. Косметическая компания «CharmCleo» была основана в 1990 году, в Краснодаре. На сегодняшний день компания специализируется на разработке и производстве высококачественной уходовой косметики. Ищем специалста, которые будет создавать и администрировать системы в гугл таблицах. Обязанности: Выявление неоптимальностей и предложения по их устранению в: информационных системах, бизнес-процессах, системах управления; Создание информационных систем с достоверными и своевременными данными; Налаживание и обеспечение каналов поступление достоверной и своевременной информации; Поддержка и доработка существующих таблиц в гугл системе; Разработка инструментов отделов: калькулятор з/п, калькулятор себестоимости, планирование производства, планирование на маркет плейсах, закупки и т.д.; Проектирование новых процессов; поломалось/сбилось - починить. Требования: Релевантный практический опыт работы (от полугода на аналогичной должности); Рассматриваем кандидатов с техническим, экономическим образованием или программистов; Хорошее знание AppsScript, Excel, Google Sheets; Умение работать с данными: организовывать обмен данными, автоматизировать эти процессы, импортировать между таблицами; Ответственность за качество проделанной работы. Условия: Полностью удаленный формат работы; Работа в косметической компании, основанной в 1990 году; Стабильная заработная плата 2 раза в месяц; З\П обсуждается по итогам собеседования; Работа по 2-3 часа в день. Откликайтесь! Мы внимательно рассматриваем каждый отклик. Бюджет на должность в районе ≈50к/мес (подработка), в сопроводительном письме укажите, пожалуйста, работали подходит ли вам такой бюджет и пришлите несколько кейсов по гугл таблицам, которые вы создавали.

Data Science. Доработка существующего продукта. Имеется игровой сервер в видеоигре SQUAD, к нему привязана база данных mysql, работающая на плагине JS, мы пишем аналог этого плагина на питоне, для создания базы данных и системы званий и вип привелегий для игроков. Продукт уже на половину выполнен, необходимо допилить его. Более подробно задачу можно будет обсудить в дискорд вместе с нашим программистом, который и передаст вам задачу, объяснить что уже сделано и что необходимо доделать. Так же если у вас есть опыт в работе с backend или frontend сайта, будет большим плюсом для дальнейшей работы. Оплату можем обсудить так же в дискорде после демонстрации всех необходимых задач что надо выполнить.

Наставничество. Хотелось бы найти наставника для дальнейшего развития по карьерной лестнице, хочется выйти на уровень Джуна.

Data Science. Разработка с нуля. Написать с нуля ИИ по связке Jarvis, Openai, Worm gpt Детали обсудим в лс.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля.

Задания. 5 заданий в прикрепленном файле.

Доработка существующего продукта. Дано: Есть ML-сервис, который состоит из двух моделей YOLO: первая — находит объект инфраструктуры наиболее близкий к центру кадра, вторая — находит на данном объекте различные типы дефектов. Есть сформированные продуктовые метрики, которую по одному из классов надо довести до значения не ниже 70%. В текущем варианте она составляет порядка 68%. Постановка задач: 1. Попробовать более новые архитектуры: YOLO v11 и, возможно, совсем недавнюю YOLO v12 Оценка сроков: 1 неделя 2. Попробовать другую политику аугментаций. Не случайное преобразование изображения, а дублирование аугментированного изображения. Оценка сроков: 1-2 недели 3. Понять, схожи ли наши классы с чем-то из предобученных датасетов: COCO, ImageNet. Это может помочь модели сохранить предыдущую генерализацию при обучении на новых классах. Однако вероятность того, что в предобученных датасетах есть схожие по характеристикам объекты, не высока. Оценка сроков: 1-2 недели 4. Попробовать обучение с нуля (from scratch) Оценка сроков: 1-2 дня 5. Провести дообучение модели на новых данных, которые будут размечаться в процессе Требования к исполнителю: - Наличие реализованных проектов в области Computer Vision, в частности решение задач детекции - Хорошее владение CV-библиотеками (cv2, ultralytics, timm, segmentation-models pytorch) - Умение сворачивать ML-модель в сервис, владение контейнеризацией (docker) - Знание что такое gRPC и умение писать сервер/клиент для взаимодействия между ML-Service и Backend приложений - Умение подготавливать данные для обучения моделей компьютерного зрения.

Data Science. Тестирование, доработка существующего продукта, настройка. Добрый день! Необходима доработка проекта по внедрению голосового робота для автоматизации звонков, подтверждения заказов, уточнения данных и разгрузки операторов. С применением технологий TTS, STT. Cтек: python, необходим опыт интеграции сторонних сервисов в частности twilio, опыт работы с аудиопотоками, опыт работы в linux, разворачивание приложения, s3. Задача - доделать сервис для звонков с участием ИИ. Уже готова нейросеть, нужно только прикрутить ее к twilio и настроить работу. Более подробную информацию предоставлю напрямую исполнителю.

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Есть работа и тема « Анализ бизнес модели Авито и стратегическое развитие компании» Уже сделано несколько этапов: дизайн, профилирование объекта исследования, нужно сделать анализ стейкхолдеров и риск-менеджмента Сделать: проведение риск-менеджмента внешних стейкхолдеров из числа органов государственной власти (ОГВ) на основе матрицы рисков (см. ниже) - сценарное планирование коммуникации с внешними стейкхолдерами из числа органов государственной власти (ОГВ) на основе простого сценарного планирования Пример имеется.

Настройка, доработка существующего продукта. Необходимо решение различных задач интеллектуального анализа текстов (Natural Language Processing) на большом массиве данных (публикации в СМИ и посты в социальных сетях) на аналитическом этапе разработки PR-стратегии. Задача носит проектный характер. предполагаемая механика анализа будет предоставлена, доработки приветствуются.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Необходимо разработать раздел сайта по управлению проектом. Проект это строительство и реконструкция объектов капитального строительства. От планирования лимита, учета договоров, исполнение и отчетность. Необходим человек с опытом. Стоимость оговаривается ИТ специалист есть на пхп, но нет постановщика задач.

Data Science. Разработка с нуля. Я ищу специалиста по дата-анализу, который поможет с финансовым sentiment-анализом новостей. Мне нужна система, которая оценивает публикации, присваивает позитивные/негативные/нейтральные значения и агрегирует данные для отображения трендов.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Есть описание программного продукта со стеком используемых технологий. Необходима визуализация данного ТЗ, как некой архитектуры на одну страницу.

Data Science. Доработка существующего продукта. Есть описание как должна работать программа, нужно написать код на любом языке.

Data Science. Разработка с нуля.

Data Science. Учебное задание.

Разработка с нуля.

Разработка с нуля. 1) Настроить Цели в гугл аналитики, на 3 сайтах HTML. Чтобы можно быть сравнить: • Яндекс метрику и гугл метрику. • Клики и достижения целей. Цели простые: переходы нв ВБ и переходы на Озон. Пример сайта: https://easy-clean.store/anti-fat/ 2) Проведите видео консультацию как собирать данные с гугл аналитики (куда нажимать и смотреть, чтобы получить статистику).

создать прототип аналитического решения для конкретной задачи, используя инструменты анализа данных (Orange, Visiology, DataLens) и предиктивные модели. Создать прототип аналитического решения для конкретной задачи, используя инструменты анализа данных (Orange, Visiology, DataLens) и предиктивные модели.

Data Science. Настройка. Необходим рабочий скрипт запроса Power Query к к данным (услуга, стоимость) на странице https://www.invitro.ru/analizes/for-doctors/, включая те, что открываются по мере перехода между номерами страниц (от 1 до 235).

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужно сменить формат файла на RIFF WAVE с использованием кодека PCM S16 LE (s16l) и параметрами Sample rate: 12000; Hz Bits per sample: 16.

Data Science. Тестирование, доработка существующего продукта, настройка. Web scraping сайтов, сохранение данных. Используется crawlee, playwright javascript.

Data Science. Настройка, Нужно показать и настроить обработку изображений нейросетью через сервисы Google Cloud Vision или Amazon Textract , разработка с нуля.

Нужен специалист владеющий языком MDX запросов. Пожелания и особенности: Ищу специалиста с кем можно немного пообщаться, взять пару уроков по запросам MDX.

Data Science. Язык запросов MDX. Пожелания и особенности: Ищу специалиста со знанием языка MDX.

Доработка существующего продукта. Нужна помощь по предметам Data science (магистратура).

консультация. Добрый день. Я новичок в Ds. Пытаюсь прогнозировать отток. Компания с подписочным бизнесом. Сама я уже сделала прогноз, но хотела бы от эксперта DS получить консультацию, оценку.. Какие у меня есть вопросы: 1) подбор факторов для прогноза 2) посмотреть мой прогноз - прогноз делала Случайным лесом. 3) помочь оптимизировать код 4) помочь в отображении графиков 5) помочь в определении факторов влияющих на отток перед самим прогнозированием (может какие-то стат. тесты, отношение шансов, ROC-анализ).

Data Science. Доработка существующего продукта. Мне нужно конвертировать 10 небольших аудиофайлов (до пяти минут и меньше) формата WAV в формат WEM. Для кастомизации радио в видеоигре. аудиофайлы отправлю если возьмётесь это делать за 200 рублей. Поставлю 5 звёзд и напишу хороший отзыв.

Data Science. Настройка. С битрикс24 выгружать нужные поля -> эти поля сравнивнить через апи с выгруженной позицией и если есть совпадения, то дописывать к этим полям еще информацию, выгрузка всей информации в формате таблицы на страничке тильды.

Доработка существующего продукта, настройка, тестирование. Нужна помощь в написании модели классификации текстов. База данных собрана и размечена. не получается обучить.

Выполнение сегментации клиентов на основе excel. Часть дз.

Тестирование, доработка существующего продукта.

Data Science. Настройка.

Data Science. Доработка существующего продукта. Анализ кода и поиск причины ошибки в финальных расчетах Платформа предназначена для автоматизированной оценки инфраструктурного окружения земельного участка на основе геоданных, хранящихся в базе PostGIS. Система позволяет анализировать расстояния до ключевых объектов инфраструктуры и формировать отчет с результатами. Функциональные возможности 1. Входные данные: - Кадастровый номер участка (в цифровом формате) - Данные об инфраструктурных объектах (хранятся в базе PostGIS, геометрия `POINT`) 2. Процесс расчета: - По кадастровому номеру (или координатам) система находит соответствующий участок (`POLYGON`) в базе - Вычисляет расстояния от ближайшей точки участка до ближайших объектов инфраструктуры (сейчас по формуле, которую использует функция`ST_Distance` для прозрачности подхода) 3. Выходные данные: - Сводный отчет в формате PDF, содержащий: - Информацию о земельном участке. - Перечень ближайших инфраструктурных объектов и расстояния до них. - Заключение о доступности инфраструктуры. - Данные об оценщике (из личного кабинета). Технологический стек: - Сервер БД: PostgreSQL + PostGIS. - Бэкенд: PHP - создание БД. - Фронтенд: HTML + CSS + JavaScript (поиск по кадастровому номеру, генерация отчета в браузере). - Генерация отчетов: LaTeX (с возможностью редактирования шаблона). Проблема: Итоговое расстояние между участком и инфраструктурными объектами выдается с ошибкой (пример: вместо 108м выдает 2544398м). Предположительно в градусах, а не в метрах . Возможно из-за того, что координаты всех объектов и участка представлены в системе координат WGS 84, EPSG:4326, но перевод в иную систему результата не дает и значения остаются без изменений. Доработать и/или изменить код (или БД) таким образом, чтобы значения выдавались корректно.

поиск компаний для сертификации продуктов питания. Требуется провести мониторинг и анализ компаний по сертификации пищевой продукции. Задача: нужны сертификаты на пищевую продукцию (всего 9 видов продукции), нужно подобрать компании для производства этих сертификатов. Составить файл, минимум на 35-40 компаний. В этом мониторинге должно быть: наименование компании, сайт, контакты, адрес, стоимость. Одна компания может сделать сертификаты на 9 видов продукции. В компании нужно позвонить и уточнить стоимость. Информация на сайте или другом источнике бывает недостоверной.

Обучить по курсу "Аналитик данных". Требуется провести обучение по курсу "Аналитик данных" очно в Санкт-Петербурге. Всего 360 ак.ч. по 8 ак.ч. в день. Оплата договорная.

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: На основе имеющейся сводной таблицы построить простой график в Гугл таблице.

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужно доработать нейронку по опознаванию на изображении частиц.

Data Science. Настройка. Кто то подключился к компьютеру удаленно к компьютеру. Нужна проверка. И чистка.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать ml модель с возможностью самообучения.

Data Science. Доработка существующего продукта.

Data Science. Разработка с нуля.

Data Science. Разработка с нуля. Дана excel таблица в заданном формате. Нужно написать скрипт трансфера данных из этой таблицы в сервис weeek используя его API. Как результат должна появиться доска с задачами в Weeek где название каждой задачи строится как {Проект} - {Продукт}, датой задачи должна стоять "дата", а также должны создаваться все параметры в соответствии с названиями колонок с типом в соответствии с названием колонки. На каждую содержательную строку должна быть создана карточка задачи с соответствующими данными в полях задачи (как в соответствующей колонке). Технические строки (пустые и с заголовками недель) должны быть автоматически удалены. При необходимости, можно добавить вторую строку в таблице, в которой можно будет выбрать перед трансфером данных тип поля которое должно создаваться в weeek. Если это облегчит и удешевит работу, мы можем удалить "Пустые" строки. В результате должен быть скрипт на python в ктотором я могу указать адрес файла на компьютере, API ключ от weeek и произвести трансфер.

Data Science. Тестирование. A/B тестирование в Telegram-боте, (Продажи VPN) 🔹 Что тестируем? Скидки (разный % скидки) Частоту сообщений (раз в день, раз в 3 дня и тд) Бонусы (бесплатные дни, скидки на повторную покупку и т.д.) Формулировки офферов 🔹 Как работает? Пользователи рандомно делятся на группы Бот отправляет им разные варианты предложений Фиксируем реакцию: клики, покупки, другие действия. Анализируем и сравниваем результаты 🔹 Что нужно? -Админ-панель для настройки тестов -Логирование данных в БД -Авто-завершение теста при статистически значимом результате 🔹 Тех. стек: Backend: Python (FastAPI/Flask) DB: PostgreSQL/MySQL Аналитика: Визуализация результатов в Yandex Data Lens.

Data Science. Доработка существующего продукта, настройка, разработка с нуля. Работаю аналитиком, но хочу развивать скиллы. Основное: освоить BI-инструменты, усовершенствовать Excel до максимума (дашборды и автоматизация).

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Работа нужна прям щас, на anydesk. Работаем вместе, надо написать скрипт который спарсит инфу, там сложновато. Покажу, объясню, сама программист но другая отрасль.