Программисты — удалённая работа в Москве

Data Science. Разработка с нуля. Всем привет! Задача, вкратце – написать машинное обучение для предсказаний колонки Target (движения цены эфириума вверх или вниз), со средний точностью 60%+ (точность = accuracy_score). В закрепе есть мой датасет, он состоит из цены и объема торгов эфира на бирже Binance (open, high, low, close, volume) и так же там есть колонка Target, которую мы и пытаемся предсказать со средний точностью 60%+ (точность = accuracy_score). Информация по датасету: coin= ETHUSDT, timeframe= 1m, Target= +-1%, first_row_Unix=1614787200000 Ваша задача – написать абсолютно любой алгоритм, нейронку, ИИ, ЛЛМ, дерево, что угодно, что сможет достичь упомянутой точности, соблюдая 7 главных правил. ОЧЕНЬ ВАЖНО: В файлах заказу будут приложены: полная версия тех-задания (так как она слишком длинная чтобы вставить сюда), сам датасет в формате .csv и так же вспомогательный файл helper.ipynb. Огромная просьба прочитать этот самый helper вспомогательный файл, вам нужно будет им воспользоваться для анализа результатов! Профи не дает загрузить некоторые файлы с ТЗ, кому надо скину в лс **Если у вас возникли хоть какие-то вопросы касаемо данных правил, пожалуйста напишите мне, не молчите и не интерпретируйте по своему! Лучше я вам еще раз все объясню другими словами чтобы вопросов точно не было** Заказ структурирован в формате условного конкурса, там, где любой человек может попробовать, и тот, у кого быстрее всех получится, тот может мне написать, вот результаты готовы, вот такие-то. И, соответственно, после этого мы заключаем сделку, и я смотрю уже на ваш код. Если вы согласны, то, в принципе, можете в свободном режиме работать, начинать и так далее. Если не согласны, то, увы, такой проект.