Data scientist — удалённая работа в Москве

Дата: 2026-04-21

Детали

Регион

Москва

Занятость

дистанционно

Стоимость

договорная

Дата публикации

2026-04-21

Описание

Разработка с нуля. Необходимо подготовить автоматизированный аналитический отчет. Данные для выгрузки в отчет должны предоставляться и автоматически обновляться из 4 основных систем: 1С Заказы введенные вручную (факт в рублях) Битрикс24 Поступившие лиды, актуальные сделки в разрезе статусов Ядро Заказы с сайта и все оплаты по ним Манго-звонки Звонки (входящие, исходящие, пропущенные) Отчет должен автоматически прогружаться и обновляться ежедневно. В разрезе каждого отдельного сотрудника и общий итог по всем метрикам. Перечень метрик, необходимых для отчета: Входящий трафик Некачественные. лиды Качественные лиды Конверсия поступающих лидов Холодные звонки Входящие звонки Пропущенные звонки Открыто сделок Просчет КП Отправлено КП (клиенту), ожидание Выставленные счета (сумма). Наше производство Выставленные счета (сумма). Каталог Выставленные счета (сумма). Итого Оплачено, наше производство Оплачено, каталог Оплачено, итого Дебеторка Динамика дня Прогноз на конец месяца (%). Оплаченные счета Прогноз итог месяца (сумма руб). Оплаченные счета Факт выполнения % плана Факт сумма выполнения плана Подробное описание метрик, дополнительная информация, логика расчета, а также источники поступления информации по каждой метрике, подробно описаны в ссылке: https://docs.google.com/spreadsheets/d/15kRBHyXU6O4cDhVnGbRXRVR9cgoAcmKbGUpsJOU7IOg/edit?gid=0#gid=0.

Откликнуться

Похожие заказы

Data scientist

дистанционно

договорная

Разработка с нуля. 1. Найдите и загрузите базу данных с интересующей вас информацией, опишите её структуру.* (допускается краткое описание. если используется та же база данных, что и в предыдущих работах) требования к базе данных: не менее 5 столбцов, не менее 20 строк, обязательны числовые и строковые данные * рекомендуется использовать базу данных из задания №1. В случае использования новой базы данных, её требуется дополнительно подготовить, см. ПЗ №1. 2. Выберите подходящие для регрессионного анализа числовые данные. Составьте зависимость для исследование линейной регрессии Y(X), множественной Y(X1,X2) и полиномиальной Y(X^n) регрессий. 3. Создайте модели, выпишите, полученные уравнения, обучите модели, сделайте предсказания, постройте графики. 4. Проанализируйте полученные результаты визуально и с помощью известных метрик 5. Подготовьте отчет с описанием выполненных шагов и результатами анализа данных. База данных выбрана.

Москва Фрилансеры

2026-04-26 Откликнуться

Data scientist

дистанционно

договорная

консультация по работе. Представьте, что вы работаете аналитиком в компании, которая исследует различные виды фруктов. Ваша задача — построить модель для классификации фруктов на основе их физических характеристик (например, вес и размер). Вам нужно создать двумерный набор данных с информацией о различных фруктах и применить алгоритм KNN для предсказания типа фрукта. Создайте (Рандомно сгенерируйте) таблицу данных (начните со 100 значений) с следующими характеристиками Вес (число с плавающей запятой): Вес фрукта в граммах Размер (число с плавающей запятой): Диаметр фрукта в сантиметрах Тип_фрукта (категория): Тип фрукта (например, яблоко, апельсин, банан) Загрузите данные в pandas DataFrame. Преобразуйте категориальные переменные в числовые (например, с помощью LabelEncoder). Разделите данные на признаки (X) и целевую переменную (y). Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Постройте модель KNN и обучите её на обучающей выборке. Найдите оптимальное значение K по графику Визуализируйте результаты Ожидаемые результаты График зависимости точности от значения k/ Оптимальное значение ?? График, показывающий реальные и предсказанные классы на тестовой выборке.

Москва Фрилансеры

2026-04-24 Откликнуться

Разработка на Python

дистанционно

договорная

Data Science. Доработка существующего продукта. У меня есть код по обработке снимков в Google Earth Engine (GEE) на питоне, мне нужно его доработать, сделать читабельнее и логичнее.

Москва Фрилансеры

2026-04-24 Откликнуться

Программисты

дистанционно

договорная

Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка. Пожелания и особенности: Нужна база данных оценок учеников, сожержащая несколько лет данных. С разными вкладками.

Москва Фрилансеры

2026-04-24 Откликнуться