Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Доработка существующего продукта. Необходимо ответить на следующие вопросы: 1.Пожалуйста, предоставьте доказательство того, что ваш алгоритм даст правильное/оптимальное решение. 2.Какова временная сложность вашего алгоритма? Пожалуйста, предоставьте доказательства этого. 3.Какова сложность памяти вашего алгоритма? Пожалуйста, предоставьте доказательства этого. Код отправлю.

Data Science. Мне нужна вся информация с моего телефона о переписках в любой соц сети за последний год. Добрый день! Мне нужна помощь программиста, который сможет востановить всё данные о переписках в социальных сетях за последний год в моём телефоне.

Доработка существующего продукта. Кол пришлю, нужно посчитать BIG O.

Data Science. Разработка с нуля. Разработка IT продукта для автоматизированного анализа продаваемых товаров на маркетплейсе Amazon. Необходимые результаты: объем продаж конкретных товаров, с разбивкой по временным периодам.

Data Science. Помощь с академическим заданием. Срок до 10 июня.

описание данных. Здравствуйте, нужна помощь с решением задачи: надо определить формулу расчёта заработной платы работника, состоящей из следующих компонентов: оклад, премия, доплаты, индивидуальные надбавки; найти связи между этими компонентами; и описать решение с визуализацией. Данные - таблица 2400x8 (характеристики рабочих мест и зарплата). Формула сама по себе не сложная, но у меня не получается настроить предсказательную модель (пробовал бустинг деревьев). Нужно также обучить предсказательную модель или описать почему она не учится на этих данных с абсолютной точностью (по идеи деревья решений должны воспроизводить кусочно-линейные зависимости).

Разработка с нуля. Решить базовые задачи Data Science с объяснениями.

Репет. Хочу подтянуть свои навыки и начать готовиться к собеседованиям. Конечный результат - получение работы по специальности Data Analyst.

Data Science. Разработка с нуля. Обучить нейронную сеть архитектуры UNet распознаванию контуров зданий по данным облако точек.

Data Science. Тестирование. Как использовать функцию.

Сделать дз. ДЗ3! В нем вас ожидают осьминог Пауль, покемоны и немного АВ тестирования:) Дедлайн 2 июня 23:59 ДЗ лежит тут: https://github.com/V-Marco/public_intro_to_DS_mba_hse/tree/main/HW/HW3.

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо в существующую форму добивать три ComboBox'a , чтобы при заполнении любого из них 2 других автоматически подтягивали данные из строчки с данными.

Data Science. Разработка с нуля. Требуется помощь в тестировании статистических гипотез.

Разработка с нуля. Обучение навыкам анализа данных с нуля.

проанализировать данные из excel. Мы проводили эксперимент на то, как люди разного пола оценивают русские существительные по шкале позитивности-негативности. Сначала участник оценивал слова за свой пол, а потом пытался оценить слова за другой пол. То есть если вы мужчина, вы бы проходили эксперимент, сначала оценивая слова за себя, а потом оценивая слова так, как на ваш взгляд, оценивали бы женщины. Для оценивания участники использовали слайдер (ползунок) и двигали иконку с человечком ближе к слову (если оно приятное, типа "зарплата") и дальше (если слово неприятное, типа "гроб"). Сначала человечек был мужчиной, а потом женщиной (если бы эксперимент проходил мужчина). У слайдера точность 600 пикселей, так что они могли очень тонко давать реакции. Наша задача проверить: 1) как вообще оценивают этот список М и Ж (какое среднее значение получает по шкале от 0 до 10 каждое слово при оценке женщинами, а какое при оценке мужчинами) 2) какой из полов точнее "угадывает" ответы противоположного пола и насколько (у канадцев на английских вариантов этих слов получилось, что мужчины угадывают гораздо точнее, чем женщины! и это супер неожиданно, так как традиционно женщины считаются более эмпатичными и тд.) 3) коррелируют ли как-то ответы со значениями по тестам на эмпатию, общительность и робость (то есть, скажем, есть гипотеза, что робкие участники будут совсем мало двигать иконку от центра, а бойкие - двигать очень сильно прямо к слову). Думаю, что надо делать по Пирсону. Итого: нужно вытащить данные из табличек в excel и проделать шаги, которые я распишу подробнее специалисту, который за это возьмётся. Добавить визуализации в виде графиков (для пунктов 2 и 3). Потом созвониться со мной ненадолго в Зуме и обсудить :) Дедлайн: 2 июня 20:00 часов.

Разработка с нуля. Упражнение по анализу данных: выбросы парниковых газов в Финляндия в 1990 - 2019 гг. Данные содержат выбросы парниковых газов в Финляндии в период с 1990 по 2019 год. 1. Визуализируйте данные и представьте их в краткой, ясной и удобной для пользователя форме. Вы можете использовать любой инструмент для анализа данных, визуализации и представления*, но Убедитесь, что вы также отправить свой анализ. Например, если вы использовали Excel для анализа, пожалуйста, также отправьте электронную таблицу Excel, а не только слайд-презентацию 2. Основываясь на анализе данных, какие идеи и выводы вы можете сделать? 3. Можете ли вы предложить возможные показатели/KPI для отслеживания прогресса? Ты можешь дать пример информационной панели KPI, которую можно использовать?.

Доработка существующего продукта. Требуется помощь в решение проекта Lane Detection. Подробное описание в файле проекта в формате jupyter notebook. Частичное решение есть, требуется переработка кода и законченное оригинальное решение согласно условиям задачи. Все вводные, требования, ссылки и пр. в теле jupyter notebook. Сайт не позволяет загрузить .ipynb, поэтому добавил расширение pdf, после загрузки удалить .pdf - файл откроется.

Разработка с нуля. Необходимо решить небольшой тест, 10 Вопросов(темы: машинное обучение - типы задач; градиентный спуск, kNN).

Data Science. Настройка. В ватсапе найти отправленные и удалённые сообщения и фото.

Data Science. Обучение. Хочу научится работать не Qlik sense.

Задачи. Тестирование статистических гипотез.

Data Science. Разработка с нуля. Py-файл: - Через параметры командной строки получить путь к анализируемой папке и другие параметры (например, исключения, вложенность, типы файлов и т.п.), в том числе путь к БД (если не задан путь, то предусмотреть путь по умолчанию, например, рядом с анализируемой папкой). - Рекурсивно пройтись по полученному пути, найти все необходимые файлы и обработать их, а в консоль выводить этапы выполнения и/или прогресс выполнения, предусмотреть возможность отмены и/или паузы. - По каждому файлу достать всю информацию (атрибуты, метаданные, tags и т.п.), в том числе и превью файла (например, 15 секунд) и сохранить это в БД. - Если БД для хранения информации о файлах не создана, то ее необходимо создать и начать заполнение данными. - Если БД создана и там уже хранится какая-то информация о файле, то предусмотреть возможность ее обновления или пропуска, например, управлять этим через командную строку. - Через параметры командной строки добавить механизм экспортирования некоторых данных в CSV-файл. ipynb-файл: - Создать несколько типичных запросов к БД, на которых можно было бы увидеть основные возможности выборки данных, желательно с использованием NumPy, Pandas, Matplotlib и т.п. (минимум 10 выборок). Например: - показать ТОП самых больших файлов в байтах, по ширине, по высоте и т.п.; - показать ТОП самых новых файлов по дате создания, по дате съемки и т.п.; - построить график по размеру файлов, по типам файлов и т.п. Уточнение: - БД создаем на SQLite, проектируем ее самостоятельно. - Предусмотреть возможность работы с различными типами файлов. - Предусмотреть возможность обновления данных в БД. - Предусмотреть обработку потенциальных ошибок. - Для демонстрации возможностей использовать разные типы файлов, множество подкаталогов, различные параметры, возможные ошибки и т.п. - Помним, что, например, в файлах mp3 есть различные версии тегов, в которых находятся данные: название альбома, фото, исполнитель, жанр и т.п.

Data Science. Решение задач по Тестированию статистических гипотез. Тестирование статистических гипотез Всего 4 задачи. В каждой задаче необходимо обосновывать выбор статистического критерия, формулировать нулевую и альтернативную гипотезу и делать интерпретацию получившихся результатов, а также содержательный вывод. Весь текст оформляется строго в ячейках типа markdown. Источники обязательно указывать.

Data Science. Скачать комментарии и посты из Reddit Wallstreetbets. Необходимо скачать посты и комментарии из Reddit Wallstreetbets, упоминающие определенные стикеры компаний на 18 временных интервалов, временные интервалы указаны в приложении.

Data Science. Разработка с нуля. Обработчик должен анализировать имеющиеся информацию из прайс листов и подставлять цены с наценкой в CRM систему.

Доработка существующего продукта. Нужно выполнить задание по формулированию гипотез, а также принять или не принять их используя t-test, z-test и хи квадрат распределения Ниже приложил скриншоты заданий Нужно выполнить до 1 июня 23:59.

Data Science. Разработка с нуля. Вероятность поражения цели при одном выстреле равна 0,4. Сколько надо произвести выстрелов, чтобы можно было ожидать в среднем 80 попаданий в цель?.

Доработка существующего продукта. Дополнительное задание от преподавателя из моего вуза. Нужно сделать что-то прикольное с дата сэтом - прогноз/экстраполяция, динамика рассеивания, визуализация данных. Это можно сделать в xl таблице или Deductor. Оформить небольшой отчет по проделанной работе(формат свободный) Результаты работ скинуть мне до 22:00 понедельника, отчет + дата сэт, я скину преподавателю общим пакетом Сам дедуктор - https://basegroup.ru/deductor/description Отечественные дата сэты - https://data.gov.ru/ Зарубежные дата сэты - https://www.kaggle.com/.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Создание нейронной сети для распознавания штрихкода.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо перекинуть около 13000 фото и 1000 видео с айфона X-r на жесткий диск.

Разработка с нуля. Решить базовые задачи Data Science с объяснениями.

Data Science. обучение. Обучение Data Science.

Data Science. Разработка с нуля. Гугл таблица Сбор и анализ данных в онлайн режиме Привязать таблицу по апи к сайту с которого будет собираться информация для сбора и анализа.

Data Science. консультация. Нужен человек, который сможет отточить знания питона перед сессией. Дата оказания услуги и детали обговариваются

Data Science. Доработка существующего продукта. Есть существующий файл с объявлениями о продаже автозапчастей. По каждой позиции необходимо найти фотографию (которая будет совпадать по всем параметрам, на белом фоне, без опознавательных знаков), скачать, загрузить на диск, и вставить прямую ссылку на данное фото в файл! 150 000 позиций! Прикрепляю файл с объявлениями ВАЖНО! Для того, что бы мы смогли начать работать, предварительно необходимо сделать 50 позиций (пробно), если не получается не тратьте ни свое ни наше время.

Разработка с нуля. Добрый день! Нужна помощь в решении задачи: Была угадана строка состоящая из нескольких символов и вероятность правильно указанной каждой буквы а также вероятность длины строки, как оценить вероятность всего события? Более детальную задачу и данные для анализа вышлю непосредственно в обсуждении.

Data Science. Настройка. Проектно-производственной компании «Аквафермер» (www.aquafarmer.ru) требуется специалист,который может создать рабочие PDF-формы, включенные в слайд презентации и , далее, после их заполнения, введенная информация будет поступать на e-mail (т.е. нужно будет настроить данный процесс).

Data Science. Настройка. Перенести информацию о точках( кафе, Кофе) на яндекс Картах. в Эксель ( Название, Адрес).

Data Science. Консультация. Необходимо помочь с пониманием языка .

Data Science. Учёба. Помочь с учебой.

Data Science. Доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Нужен программист способный доработать имеющееся программное обеспечение. Данная программа является медицинской медицинской картой. Работа удаленная. Возможно совмещение с основной работой Backend: Python3.8+, Django, django-rest-framework Frontend: React, Typescript, Material UI, MobX + nanostores База: PostgreSQL дополнительно: Docker, docker-compose.

Data Science. Создание графиков в GoogleColab. Необходимо построить несколько простых графиков по поисковым запросам в Яндексе. Задача простая, нужно просто построить графики через пайтон для создания видимости понимания.

Data Science. Разработка с нуля. Нормальное распределение логарифмической доходности.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. В таблицу гугл-докс вносятся данные о текущих параметрах контроля качества продукции (5 пользователей, 10 листов учёта открытых одновременно). После печати каждого листа цифровые данные из него должны сохраниться в базе данных с возможность вызова, срок хранения 2 года. Количество листов - до 50 ежедневно. После сохранения лист в гугл-докс должен быть очищен от данных с сохранением 1-2 полей от предыдущего листа. Пример во вложении.

Data Science. Помощь с домашним заданием, разработка с нуля. Необходимо разработать небольшую систему поиска по запросам на языке Python из примерно 100 html страниц. Понимаю как написать парсер страниц, но по другим пунктам нужна помощь. Нужно направить меня в правильное русло: какие библиотеки изучить, как они работают, и в целом показать как и что делается в данном задании. Более подробное задание отправлю в сообщениях.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо разработать небольшую систему поиска по запросам на языке Python из примерно 100 html страниц. Понимаю как написать парсер страниц, но по другим пунктам нужна помощь. Более подробное задание отправлю в сообщениях.

Разработка с нуля. Обучить специальности с нуля мужчину 49 лет.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно сгенерировать набор данных или использовать готовый с большим количеством признаков, получить дисперсии значений компонент (с помощью реализованного класса sklearn.decomposition.PCA), определить пороговые значения с помощью правила Кайзера, правила сломанной трости и метола локтя, построить диаграммы с пороговыми значениями по каждому критерию и применить PCA с количеством компонент, полученным на основе одного из критериев.

Data Science. Доработка существующего продукта. Добрый день. Ищу соавтора для англоязычной академической научной статьи (гуманитарная тематика, методы количественные). Нужен человек, разбирающийся в R Package for Structural Topic Models (метод STM) или аналоге. Пакет текстовых файлов в формате PDF готов. Гонорар в дополнение к соавторству обсуждается.

Доработка существующего продукта. Есть обработанная методика, нужно обработать в spss с выводами. Раздел психология.