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

Data scientist — удалённая работа в Москве

Дата: 2025-06-26
Детали
Регион
Москва
Занятость
дистанционно
Стоимость
договорная
Дата публикации
2025-06-26
Описание
Разработка с нуля. 🔍 Ищу специалиста по анализу данных (частичная занятость, проект) О проекте: Я — маркетинговый консультант, работаю над стратегией продвижения мясных деликатесов в крупной розничной сети. Ищу аналитика для совместной работы: нужны не просто таблицы, а осмысленные выводы. Будем вместе обсуждать гипотезы и искать нестандартные решения. Что предстоит делать: Анализировать дистрибуцию по регионам и торговым сетям (по открытым и внутренним данным). Сравнивать цены, упаковки, позиционирование с конкурентами. Строить отчёты в Excel (Power Query, сводные таблицы, визуализация). Обсуждать гипотезы, формулировать выводы вместе с маркетологом. Формат: Частичная занятость, 5–10 часов в неделю. Удалённо, гибкий график. Почасовая оплата или по задачам — обсуждается. Что важно: Уверенное владение Excel (в том числе формулы, фильтры, сводные, Power Query). Способность “видеть данные“: замечать закономерности, задавать вопросы. Знание Power BI будет плюсом, но не обязательным. Почему это может быть интересно: Участие в реальном маркетинговом проекте. Работа в паре с опытным специалистом: обсуждаем, не просто “скинь отчёт“. Разнообразные задачи и практическое погружение в рынок FMCG. Если вам интересно — напишите пару слов о себе и примеры похожих задач, которые решали. Буду рада пообщаться!.
Похожие заказы

Data scientist

дистанционно
договорная
Решение проекта по обучению. Пожелания и особенности: Решение проекта: Задание 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. Файлы будут направлены по почте после договоренности.
Санкт-Петербург Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта, настройка. Нужна помощь в возникающих ошибка в уже составленном query.
Санкт-Петербург Фрилансеры

Программисты

дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Задача : новые сотрудники должны писать входное тестирование результаты которого должны попадать « куда-то « где сразу будет виден результат тестирования. Так же для каждого сотрудника есть характеристики и тд и на каждого из них должны быть папки . Если возможно это сделать в Яндексе 360 то отлично, если нет то предложите альтернативу и помогите настроить быстро.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Добрый день. Есть готовые ежемесячные отчеты -они одинаковые но помесячные, необходимо свести все в один отчет с янв-июль по тем же параметрам что и в помесчяных отчетах. подробно расскажу испольнителю.
Москва Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Получить навыки работы с excel, sql и power bl.
Рязань Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта.
Владимир Фрилансеры

Data scientist

дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Добрый день. Работаю дата инженером, но чувствую что пока не хватает опыта для роста, начал дополнительно углубленно изучать эту сферу, и пробовать переделывать рабочую архитектуру проекта, но столкнулся со сложностями создания архитектуры проекта с нуля, так же не особо понимаю что такое dwh и как с ним работать. Необходимо пара занятий в помощи и объяснении именно создании архитектуры и работы в проекте с нуля, очень важен реальный опыт работа у репетитора.
Москва Фрилансеры