Data scientist — удалённая работа в Москве

Разработка с нуля. 4. Содержание работы 4.1. Программная реализация нейронной сети для аппроксимации временных рядов теплопотребления с использованием современных архитектур (LSTM, GRU или других). 4.2. Предварительная обработка данных теплопотребления многоэтажных жилых зданий города, включающая очистку данных, исключение пропусков и анализ зависимостей от метеорологических факторов. 4.3. Определение и вычисление метрик качества аппроксимации рядов. 4.4. Сравнение разработанной модели с существующими методами динамики теплопотребления, включая статистические методы и модели машинного обучения.