Data scientist – работа для фрилансеров в Нижнем Новгороде

Data Science. Доработка существующего продукта, настройка. Это программа, которая должна получать с камеры(dev/video0) видео в потоковом формате(сейчас это h264) и транслировать по rtsp на мой ip в локальной сети(без доступа в интернет). Ваша задача - переделать работу с форматом потокового видео, было видео .h264, а теперь нужно потоковое, mpeg например. import gi gi.require_version('Gst', '1.0') gi.require_version('GstRtspServer', '1.0') from gi.repository import GLib, Gst, GstRtspServer from picamera2 import Picamera2 from picamera2.encoders import H264Encoder from picamera2.outputs import FfmpegOutput import socket # Функция для получения IP адреса def get_local_ip(): try: s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) s.connect(('[Телефон скрыт]', 1)) ip = s.getsockname()[0] except Exception: ip = '127.0.0.1' finally: s.close() return ip class CameraRtspFactory(GstRtspServer.RTSPMediaFactory): def init(self, pipeline): super(CameraRtspFactory, self).init() self.pipeline = pipeline def do_create_element(self, url): return self.pipeline def main(): # Инициализация камеры picam2 = Picamera2() video_config = picam2.create_video_configuration(main={"size": (1920, 1080)}) picam2.configure(video_config) encoder = H264Encoder(bitrate=17000000) # Инициализация RTSP сервера Gst.init(None) server = GstRtspServer.RTSPServer() server.set_service('8554') # Настройка выхода через GStreamer pipeline_str = ( 'appsrc ! videoconvert ! video/x-raw,format=I420 ! ' 'x264enc bitrate=17000 speed-preset=ultrafast tune=zerolatency ! ' 'rtph264pay name=pay0 pt=96 config-interval=1' ) gst_pipeline = Gst.parse_launch(pipeline_str) # Настройка выхода для камеры ffmpeg_output = FfmpegOutput(gst_pipeline.get_by_name("appsrc")) picam2.start_recording(encoder, ffmpeg_output) # Настройка RTSP factory = CameraRtspFactory(gst_pipeline) factory.set_shared(True) mount_points = server.get_mount_points() mount_points.add_factory("/test", factory) server.attach(None) ip = get_local_ip() print(f"Streaming RTSP at rtsp://{ip}:8554/test") loop = GLib.MainLoop() loop.run() if name == "main": main().

Data Science. Разработка с нуля. Для металлоторгующей компании для систематизации работы с поставщиками необходимо создать базу данных товаров поставщиков. Товары - металлопрокат. Ску не существует, вариаций сочетания характеристик миллион Наполнение базы: Excel прайслисты: Некоторые поставщики присылают своё наличие. Проблема что файлы у всех разные: порядок столбцов, названия столбцов, состав строки - где то в ячейке только одна характеристика, гдето сразу несколько. Одна и та же марка может писаться одинарным написанием и двойным (в скобочках или через тире, у всех металлов практически есть 2 разных названия). Гдето к марке могут добавить состояние металл типа М Н ПН и так далее, доп сведения о товаре могут быть, могут не быть, могут быть во множестве ячеек, наличие может быть прописано в кг и/или метрах и отдельно в наличии и в заказе, одна и таже позиция может быть несколько раз, у кого то количество через точку, у когото через запятую. Наличия поставщиков должны иметь возможность постоянного обновления (с нашей стороны) или автоматического (когда приходят на почту). Ручной ввод. Должна быть возможность массового ввода когда мы условно 3-5 характеристик прописываем по дефолту и одну (размер например) прописываем разные варианты например внести по определенной марке все размеры от 10 до 90мм с шагом 5 и тд. Примеры прайсов в приложении. Таких для начала около двух сотен. По этой системе создан например из общедоступных сайт e-metall.ru - чтоб посмотреть функционал нужно зарегиться, инн любой из реальных можно внести при регистрации. Там много разделов, можно как основной посмотреть раздел: Каталог металлопроката - Круг. Результат работы - база с интерфейсом и функционалом по подобию e-metall.ru но для внутреннего пользования. Предложения состоящие из воды не присылайте, не отвечу. Только по делу Цену предлагаете вы.

Уточните категорию: программисты. Data Science. Настройка, разработка с нуля. Добрый день нужно помочь скачать, установить с нуля MSsqlserver, Airflow, Click Далее настроить связку между ними то есть от Ms к Airflow далее к Click И протестировать первый даг. Скачать могу заранее что бы время не терять, только от вас нужны ссылку откуда и как. Прошу если вы не знаете как и пытаетесь набрать опыт не тратье свое и мое время!!!!.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо реализовать python приложение позволящие на основании запросов на естественном языке, выделить ключевые слова и сформировать запрос на конечную точку (webhook, CRM, обращение к API) 1) Приложение должно работать на русском языке 2) Иметь возможность формирования запросов с помощью естественного языка 3) Иметь интерактивный конструктор, в котором можно отредактировать запрос созданный ИИ или создать в ручную 4) Иметь возможность отредактировать запрос на естественном языке 5) Нативный конструктор и ИИ помощник наследуют друг-друга и имеею взаимосвязи, чтобы при одновременной работе они друг другу не противоречили 6) Датасет потенциальых задач и конечных точек предосталяеться, но имеет очень разреженный вид Ищем ML - разработчика Middle с опытом работы в задачах Speech-To-Text и NLP, удаленная работа, проектная занятость. Сумма указанная в задаче носит информационный характер, стоимость и объем работ обсудим с исполнителем, максимальный срок работ 2-3 месяца.

Разработка с нуля. Автоматизированная модель семантического анализа текстов для оценки социальной реакции на деятельность компании в контексте принципов ESG (Environmental, Social, Governance), в частности, обрабатывать результаты в рамках фактора Social - насколько компания поддерживает принципы ESG, устойчивого развития, социального равенства, социальной защиты, обеспечения достойных и комфортных условий труда, образования, обеспечения гендерного равенства и т.д.. Модель должна интегрировать данные из различных источников, таких как новостные статьи, обсуждения на форумах, социальные сети и другие онлайн-платформы. Задача модели - выявлять общий уровень соответствия компании принципам ESG на шкале от 1 до 10, а также выявлять стоп-факторы, препятствующие повышению этого уровня. Модель должна учитывать не только отдельные слова, но и контекст сообщений, включая тональность и эмоциональную окраску высказываний. Примерные характеристики модели: 1) Архитектура модели: использование глубоких нейронных сетей, таких как рекуррентные нейронные сети или трансформеры, для анализа текстов и выявления семантических связей. 2) Интеграция данных: Система должна быть способна собирать данные из различных источников, включая API новостных агентств, форумов, социальных сетей и других онлайн-платформ. 3) Предобработка данных: Предварительная обработка текстов, включая токенизацию, стоп-слова, лемматизацию и выделение ключевых фраз. 4) Анализ тональности: Модель должна быть способна определять не только семантическое содержание текстов, но и их эмоциональную окраску. 5) Оценка соответствия принципам ESG: Разработка алгоритма оценки, который учитывает не только простое количество упоминаний, но и их контекст, а также выявление ключевых тем и ключевых слов, связанных с принципами ESG. 6) Стоп-факторы и препятствия: Выявление и анализ факторов, которые могут негативно влиять на оценку компании по принципам ESG. 7) Масштабируемость и производительность: Модель должна быть способна обрабатывать большие объемы данных в реальном времени и масштабироваться при необходимости. 8) Мультиязычность: Добавление поддержки для обработки текстов на разных языках для расширения применимости модели. 9) Использование предобученных моделей: Использование предобученных языковых моделей, таких как BERT или GPT, для улучшения качества анализа текстов. 10) Обратная связь и обучение с подкреплением: Внедрение механизмов обратной связи и обучения с подкреплением для постепенного улучшения модели на основе получаемого опыта. 11) Интерпретируемость результатов: Разработка методов для объяснения и интерпретации результатов анализа, чтобы пользователи могли понять, каким образом были получены оценки и рекомендации.

Разработка с нуля. Необходимо выполнить работу по обучающему курсу, всё условие отправлю ниже, при отклике, пожалуйста, пишите сроки и стоимость. Высылаю архив с таблицами датасета, ссылка на изначальный материал в Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/iamsouravbanerjee/customer-shopping-trends-dataset. Вы работаете с крупной сетью магазинов США, где продается одежда, обувь и аксессуары. Требования: 1. Создание дашборда для анализа данных о покупках на основе предоставленного датасета. 2. Визуализация основных метрик, таких как суммарные продажи, средний чек, количество покупок и др. 3. Построение графиков для анализа покупок по категориям, сезонам, средним оценкам, используемым промокодам и скидкам. 4. Реализация фильтров для дашборда для возможности выбора периода, места покупки, частоты покупок и других значимых атрибутов. 5. Возможность просмотра динамики изменения основных параметров во времени. 6. Предоставление общей информации о покупателях, таких как возрастная структура, предпочтения по размерам и цветам, использование подписки.

Data Science. Разработка с нуля. В отчете надо отразить актуальность выбранной Вами темы (вообще и для Вас лично), цель, задачи проекта, средства выполнения. Затем, в практической части - описание кода, анализ данных. В заключении обобщить результаты, сделать выводы. Код на Пайтоне приложить к отчету отдельным файлом в двух форматах: ipynb и html. Отчет высылать в формате word.

Data Science. Разработка с нуля. Написать.

Аналитика данных. Построение прогноза. Добрый день, необходимо построить прогноз по продажам за отсутствующий месяц в квартале.

Data Science. Разработка с нуля. В программе по подобру запчастей на технику . Есть ДВС и узлы ( составные части ДВС). Нужно достать из программы фото , без ссылок ( синие кружки на фото ). Выгрузить данные по деталям (спецификация ) в эксель формат структурировано ( должно быть понятна связь. ДВС , Узел, фото ). Файлы с расширение IMD (intermech document ) https://drive.google.com/file/d/1SQpUQAhaLBQ86ncwSuzORaMf8mwaEXJ8/view?usp=sharing.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Настройка с нуля отчетности в компании в отделе продаж.

Data Science. Учеба. Кагортный анализ данных. Из одной таблицы сделать другую.

Data Science. обработа видео. Нужно с видео конференции записать текст и в идеале преобразовать в шаблон.

Доработка существующего продукта. 1. Есть продукт Amocrm и ClichHouse нужно доработать со стороны ClickHouse настроить так чтоб данные через amocrm загрузились в clickhouse через api. Api разработчик по амосрм есть. Только нужно показать через clickhouse - апи как это делается. 2. Есть уже написанные батчи но они не работают помочь почему?.

Помощь в написании диплома. Нужна помощь в написании диплома по курсу "Аналитик данных" в нетологии.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать гугл таблицу по ютуб-каналу. В ней должны быть кликабельные ссылки на все выпущенные видео, названия, количество просмотров и даты публикации.

Доработка существующего продукта. Data Science для доработки программы.

Data Science. Вытащить данные из гугл таблиц, к которым закрыли доступ. Некоторое время назад были созданы Гугл таблицы партнером, но он закрыл доступ к ним. Нужны данные оттуда.

внедряю управленческий учет в эксель ( ддс, опиу, баланс), но некорректно работают формулы Скажите, пожалуйста, работаете ли Вы с данным запросом и сколько такая работа по настройке формул будет стоить?. Добрый день, меня зовут Александра, сейчас я работаю с финансистом , внедряю управленческий учет в эксель ( ддс, опиу, баланс), но некорректно работают формулы Скажите, пожалуйста, работаете ли Вы с данным запросом и сколько такая работа по настройке формул будет стоить?.

.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Требуется ежедневный анализ отчетности 300 выездных специалистов . Сравнение выработки , расхода ГСМ и других отклонений .

Разработка с нуля. Требуется создание дашбордов на основе 10 простых таблиц.

Data Science. Разработка с нуля. Написать макрос, что бы 12 документов ворд, имеющие общие части(названия, номера различных договоров и тд), редактировались из одного места.

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.

Доработка существующего продукта. Здравствуйте. Мне нужно доработать ноутбуки по данной ссылке https://drive.google.com/drive/folders/1Lx3ERC_7-u5t-72eA4MNl_XZgSv4UQus?usp=sharing.

Написать программу обучения. Нужно написать программу и уроки по курсу обучения для взрослых Аналитик данных с нуля. Модули: Excel, SQL, Python, Маркетинговая аналитика.

Data Science. Доработка существующего продукта. 1. Enroll in the Kaggle competition – https://www.kaggle.com/competitions/feedback-prize-english-language-learni g 2. Use classic & neural approaches for Embeddings a. BOW, tf-idf b. W2V, GloVe, FastText 3. Use classic ML & neural models from lecture 2 to solve the task. Check the performance on leaderboard. a. kNN, Linear model, SVM b. Try on your ANN architecture (CNN, dense, RNN layers) 4. Add your thoughts on the best approach – justify your choic . Lab report format: .ipynb file + it’s html expo t Critical note – trim all non-necessary outputs and prints – keep the notebook minimalistic and concise.

Data Science. Настройка. Есть документация по api. Надо настроить проброс базовых отчётов в датасет в bigquery с минимальным временем обновления данных отчётов (в идеале мгновенно). Документация по ссылке https://drive.google.com/file/d/1IENJCCT_nM_10UfLjRWfl_qwfJ5qUVKH/view.

Data Science. Разработка с нуля, Сделать задание в универ. Задание в прикрепленном фото.

Доработка существующего продукта. Нужно произвести HR Аналитику данных в power bi (нужен специалист по power query) по средней численности сотрудников в диаграмме (с добавлением помесячного прибавления и оттока сотрудников).

Data Science. Разработка с нуля. Ищу простую программу без наворотов. Задача найти совпадение чисел в столбце по выделенным строкам, вывести на печать. 1 - симптом - [Телефон скрыт]. 2 - --------------- - 3.4.13.15.17. 3 - --------------- - 6.8.10.14. 4 - --------------- - 4.7.10.13.64. 5 - --------------- - [Телефон скрыт]. всего 300 строк выделил 1.3.5. три симптома получил результат 8 - лекарство - 1- симптом 3 - -------------- 5 - -------------- 4 - ------------------ - 1 - симптом 5 - --------------- отправил на печать.

Data Science. Доработка существующего продукта. Преподаватель нам дал два файла: первый файл, в нём есть описание задачи.(graph coloring greedy algorithm) второй файл, в нём есть код задачи написан на с++, но решение плохое не оптимальное.

Data Science. Доработка существующего продукта, тестирование. Тест.

Data Science. Разработка с нуля. Разработчик ETL (Oracle PL/SQL Developer (Informatica)) Доработка по бэклогу корпоративного хранилища данных для трех команд: CRM, Банковская розница и Финансы. Senior dev Опыт проектирования потоков загрузки данных в хранилища (DWH); Знание Oracle на высоком уровне (SQL, PL/SQL); Опыт работы с промышленными ETL-средством Informatica PowerCenter; Опыт работы с БД большого объема (предпочтительно СУБД Oracle); Понимание специфики банковской деятельности. Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных от 3-х лет; Middle dev Знание Oracle на хорошем уровне (SQL, PL/SQL) Опыт работы с промышленными ETL-средством Informatica PowerCenter; Опыт работы с БД большого объема (предпочтительно СУБД Oracle) Понимание специфики банковской деятельности. Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных от 2-х лет; Знание языков - технический английский ( чтение технической документации) Образование - Высшее естественнонаучное, техническое или экономическое образование;.

Доработка существующего продукта, Оцифровать данные из таблицы, дать понимание рыночной цены с разбивкой по ценообразованию и видам работ (таблица есть). Есть таблица по дизайнам проектов. Необходимо её оцифровать, дать понимание рыночной цены (разбить по ценообразованию и видам работ. Крутые компании выделены желтым). Файл отправлю тому, кто будет это делать.

Data Science. Тестирование, доработка существующего продукта. Нужно выбрать любой проект на теме компьютерного зрения из GitHub или PapersWithCode Потому запустить этот проект (по инструкции создателя проекта) в своем компьютере (в нашем случае, в моем, я дам вам доступ к нему) После чего написать тест, который проверяет что все запускается как надо И завернуть в https://www.docker.com После чего написать маленький гайд, что как и где скачать, как запустить чтобы у другого человека без проблем все запускалось по гайду.

Data Science. отчет составить. Базы данных . SQL . ETL . Задача: написать простое тз по интеграции информационных систем. По шаблону.

Data Science. Проведение занятий. Необходимо проводить занятия по алгоритмам на Питоне.

Data Science. Разработка с нуля. Привет, надо восстановить удаленную переписку в ватсапе.

Data Science. Разработка с нуля. Здравствуйте! Требуется выпустить токен на эфире и разработать смарт-контракт для листинга на биржах. список бирж для листинга: Crex24 HitBTC Exmo Huobi ProBIT Gate Poloniex BitFinex Garantex CEX LocalBitcoins KuCoin CoinsBit BigOne EtherFlyer DigiFinex BeQuant. Опыт работы со смарт контрактами.

Data Science. Разработка с нуля. Создание онлайн таблицы для учета учеников, расписания, посещаемости, учета абонементов.

Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Программа для учебного центра, которая будет хранить данные о работника компании и работника сторонних компании, отслеживать сроки обучения ( срок действия диплома) по конкретным программам, уведомляет о необходимости прохождения определённых программ и т.д. возможно с функцией рассылки уведомлений работникам, которые необходимо пройти обучение. Программа для учебного центра, которая будет хранить данные о работника компании и работника сторонних компании, отслеживать сроки обучения ( срок действия диплома) по конкретным программам, уведомляет о необходимости прохождения определённых программ и т.д. возможно с функцией рассылки уведомлений работникам, которые необходимо пройти обучение.

Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: SQL. Создать базу данных для предметной области «Рок-группы», наполнить данными и реализовать выборки(запросы) 4шт, представления 4 шт и триггеры 1 шт Объем данных должен составлять не менее 10 экземпляров для каждой из стержневых сущностей и 20 экземпляров для каждой из ассоциативных.

Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: C++. Нужно реализовать алгоритм Дейкстры. Цель работы: Разработать программу, которая позволяет осуществлять следующие действия: 1)Задания графа с весами ребер в ручном и/или автоматическом (случайная генерация) режиме. 2)Алгоритм Дейкстры с использование приоритетной очереди написаной на следующий структурах данных: красно-черное дерево и d-куча. Особенности реализации: Должна быть проверка на односвязаность графа, и удволитворение условиям для Алгоритма Дейкстры. Пользователь может задавать начальную точку для всего алгоритма. После работы алгоритма пользователь может запросить кратчайший путь и стоимость до любой точки. Пользователь может запросить вывод графа на экран, в любом удобном для вас виде.

Data Science. наладить взаимодействие pytorch, PyCharm и Сonda. Язык программирования: Python. Отладить взаимодействие фреймворка PyTorch, среды PyCharm и интерпретатора Conda.

Data Science. установка PyTorch. Язык программирования: Python. Установка фреймворка PyTorch на ноутбук с подходящими системными требованиями.

Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: SQL. 28. Аоаоа.

Data Science. Установить dlib с поддержкой CUDA на Ubuntu. Язык программирования: Python. Конфигурация компьютера: amd athlon II X4, GeForce gt 720. Должна быть работоспособна программа doorcam.py из состава dlib. Сейчас драйвер [Телефон скрыт], CUDA 10.2.89, cudnn 8.1.1.33, ошибка: Недопустимая инструкция, (стек памяти сброшен на диск).

Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: Python. Создать программу до обсчёта экспериментальных данных на животных.

Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Разработка програмнного продукта для анализа финансовых инструментов.(направление-трейдинг).