Вход Блог
Строительство и ремонт
Репетиторы
Красота
Фрилансеры
Разные специалисты
Уход за животными
Тренеры
Автоинструкторы

Программисты — удалённая работа в Москве

Дата: 2025-04-01
Детали
Регион
Москва
Занятость
дистанционно
Стоимость
договорная
Дата публикации
2025-04-01
Описание
Data Science. Разработка с нуля, Автоматизировать создание документов. Есть шаблоны и есть повторяющиеся операции. В тексте задачу описать достаточно тяжело, прежде чем выбрать специалиста, хочу созвониться и с анидеском, что б было видно что имею ввиду. Если коротко. Есть исходные файлы, который на данный момент хранятся в Ексель. И есть ПДФ еще один файл. К этим исходникам готовиться документация. Задача будет в том что б автоматизировать много процессов заполнения, создания документов с новыми данными. Как пример, нужно будет заполнять таблицы, сводя данные из двух других. И после переносить эту таблицу в ворд документ. Сейчас процесс частично работает за счет макрасов. Но я хочу еще больше автоматизировать.
Похожие заказы

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Настройка. Не могу открыть таблицу от хлс. Помогите пожалуйста.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену. Пожелания и особенности: Экзамен в вузе НИУ ВШЭ.
Санкт-Петербург Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Анализ роста себестоимости.
Санкт-Петербург Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Настройка.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля, доработка существующего продукта.
Санкт-Петербург Фрилансеры

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Настройка.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля, Помощь с проектом. Представьте, что вы работаете в крупном дейтинговом приложении. Помимо базовых функций, в приложении также имеется премиум-подписка, которая дает доступ к ряду важных дополнительных возможностей. Был проведен A/B тест, в рамках которого для новых пользователей из нескольких стран была изменена стоимость премиум-подписки* при покупке через две новые платежные системы. При этом стоимость пробного периода оставалась прежней. Проверьте: Был ли эксперимент успешен в целом. *Деньги за подписку списываются ежемесячно до тех пор, пока пользователь её не отменит. Важно: это задание наиболее приближено к работе с реальными данными, и в реальных данных часто бывают ошибки и подвохи. Будьте аккуратны и не торопитесь при анализе — уделите как можно больше внимания этим данным Данные Всего есть три группы: тестовая (test), контрольная 1 (control_1) и контрольная 2 (control_2). Для каждой из них: users_*.csv – информация о пользователях: uid – идентификатор пользователя age – возраст attraction_coeff – коэффициент привлекательности (от 0 до 1000, \frac{лайки}{просмотры}*1000 просмотры лайки ? ?1000) coins – число монеток (внутренняя валюта) country – страна visit_days – в какие дни после регистрации пользователь посещал приложение (напр. в 1, затем в 7) gender – пол age_filter_start – фильтр поиска, мин. значение age_filter_end – фильтр поиска, макс. значение views_count – число полученных оценок was_premium – был ли когда-либо премиум (либо пробный период премиум-статуса, либо купленный за деньги) is_premium – является ли премиум total_revenue – нормированная выручка transactions_*.csv – информация о платежах пользователей: uid – идентификатор пользователя country – страна joined_at – дата и время регистрации paid_at – дата и время покупки revenue – нормированная выручка payment_id – идентификатор платежа from_page – откуда пользователь перешел на страницу оплаты product_type – тип продукта (trial_premium – пробная премиум-подписка, premium_no_trial – премиум-подписка без пробной, coins – подписка за внутреннюю валюту, other_type – другое) Файлы: users_test – информация о пользователях в тестовой группе. users_control_1 – информация о пользователях в первой контрольной группе. users_control_2 – информация о пользователях во второй контрольной группе . transactions_test – информация о платежах пользователей в тестовой группе. transactions_control_1 – информация о платежах пользователей в первой контрольной группе. transactions_control_2 – информация о платежах пользователей во второй контрольной группе.
Москва Фрилансеры