Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Data Science. Разработка с нуля. 2 практических задания по машинному обучению (ИБ) — классификация сетевых потоков Нужно оперативно и корректно выполнить два практических задания по курсу “Машинное обучение в информационной безопасности”. Работа выполняется в Python / Jupyter Notebook с загрузкой результатов на Kaggle. Вложения с полным описанием заданий прикреплены к заказу. Что нужно сделать: Задание 1 — классификация сетевых потоков (RandomForest): *разработать и обучить модель; *подготовить notebook с пояснениями; *сериализовать модель в pickle; *загрузить предсказания на Kaggle. Задание 2 — детектирование SQL-инъекций (NLP): *выполнить токенизацию, векторизацию; *обучить модель; *оформить notebook; *сериализовать модель и опубликовать предсказания на Kaggle. Что ожидаю на выходе: *архивы (по каждому заданию): *.ipynb с пошаговым решением и пояснениями; *pickle-файл обученной модели / пайплайна; *csv/tsv с предсказаниями; *код корректно запускается.

Независимая проверка результатов моделирования медицинских данных. Ищу датасайентиста для независимой проверки результатов моделирования медицинских данных. Нужно перепроверить корректность построения моделей (логистическая регрессия, дерево решений, случайный лес), вложенной кросс-валидации и расчета метрик (ROC-AUC, F1, DCA). Подробнее: https://docs.google.com/document/d/16Sxp7K7otnAYhPLTBSBsi0XNr9918h3LNsLo6CE2yEY/edit?usp=drivesdk.

Подготовка к поступлению. Здравствуйте, требуется помощь в подготовке к поступлению в ШАД. Вводные: нас двое студентов, окончили высшее учебное заведение 14 лет назад, по профессии - оба разработчики Задача: сформировать план подготовки к поступлению(требования к поступающим есть на сайте ШАДа) и последовательно выполнить его вместе с нами Мы готовы заниматься 2 раза в неделю, по 2-2:30 часа или по вашей рекомендации.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Автоматизировать и расширить библиотеку мувипай в существующем пайплайне - переходы, эффекты и тд Добавить 5-10 эффектов или комбинаций эффектов - повторить референс.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: сдать нужно 23 окт до полуночи. в фото указаны критерии. прикрепляю файл с которым нужно работать.

Тестирование.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Требуется помощь в выполнении практического домашнего задания по ТЗ в срок не позднее 22 окт 2025, а именно: нужен код на Python в формате ipynb-файла для его загрузки в Google Colab (с использованием стандартных библиотек) с целью демонстрации на заданном обезличенном датасете (имеется в формате xls-файла, будет предоставлен выбранному подрядчику) базовых навыков программирования и структурированной обработки данных при помощи Python. Предоставленный код должен отражать методологическую логику написания кода и сопровождаться пошагово емкими и четкими комментариями (это необходимо и для проверки, и для осознания кода самостоятельно). Срок выполнения задания критичен - 22 окт 2025 года (позднее уже не надо :-) ТЗ - прилагается, фрагмент датасета - прилагается (будет предоставлен полностью, в нем 375 записей по количеству фичей из фрагмента), содержательную интерпретацию смысла всех фичей датасета предоставлю Результаты обработки имеют в последствии прикладное значение, так что нужно сделать содержательно, а не только к сроку. Вероятнее всего, обращусь несколько позже и по второму этапу заданий, выполнение которых будет являться естественным продолжением развития кода на данном затребованном этапе.

Data Science. Разработка с нуля. Требуется помощь в выполнении практического домашнего задания по ТЗ в срок не позднее 22 окт 2025, а именно: нужен код на Python в формате ipynb-файла для его загрузки в Google Colab (с использованием стандартных библиотек) с целью демонстрации на заданном обезличенном датасете (имеется в формате xls-файла, будет предоставлен выбранному подрядчику) базовых навыков программирования и структурированной обработки данных при помощи Python. Предоставленный код должен отражать методологическую логику написания кода и сопровождаться пошагово емкими и четкими комментариями (это необходимо и для проверки, и для осознания кода самостоятельно). Срок выполнения задания критичен - 22 окт 2025 года (позднее уже не надо :-) ТЗ - прилагается, фрагмент датасета - прилагается (будет предоставлен полностью, в нем 375 записей по количеству фичей из фрагмента), содержательную интерпретацию смысла всех фичей датасета предоставлю Результаты обработки имеют в последствии прикладное значение, так что нужно сделать содержательно, а не только к сроку. Вероятнее всего, обращусь несколько позже по второму этапу заданий, выполнение которых будет являться естественным продолжением развития кода на данном затребованном этапе.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. В чём суть - Мы хотим из картинок делать интересное видео с помощью скрипта на питон. То есть, чтобы у нас были классные переходы и эффекты между картинками чтобы не скучно смотрелось. Знаю как накладывать оверлайн переходы, а вот как сделать переход с эффектами как у этих ребят не знаю референс 1 https://www.youtube.com/shorts/Z4dAhtTE6m4 референс 2 https://www.youtube.com/shorts/qsrsq-JLF7c Использую для этого MoviePy 2.2.1 Нужен скрипт чтобы сделать переходы с эффектами как у них.

Настройка. Есть данные в xls. Есть список фотографий. И есть шаблон, куда нужно внести данные из таблицы xls и сами фотографии. На выходе нужно получить готовые шаблоны в jpeg (с данными и фото), названные так же, как исходные фото (плюс окончание). Т.е. нужна какая-то программа или алгоритм, чтобы можно было ей пользоваться на постоянной основе. Возможно, на базе Фотошопа или как-то ещё.

Помощь в подготовке к контрольной. На контрольной будут представлены следующие задания формата независимого экзамена по статистическому анализу данных. A1, A2, A3 (questions 1-3) B1, B2, B3 (questions 11-13) C1, C2, C3 (questions (14-16) Я обучаюсь на втором курсе в НИУ ВШЭ. Конкретные фотографии примеров заданий могу отправить в личной переписке.

Помощь в выполнении заданий. На контрольной будут представлены следующие задания формата независимого экзамена по статистическому анализу данных. A1, A2, A3 (questions 1-3) B1, B2, B3 (questions 11-13) C1, C2, C3 (questions (14-16) Я обучаюсь на втором курсе в НИУ ВШЭ. Конкретные фотографии примеров заданий могу отправить в личной переписке.

Проект начальный уровень. Выполнить небольшой проект по анализу данных — работа с датасетом на тему фильмов и сериалов. Через pandas описание данных, визуализация и тд. Подробнее в критериях Все критерии пришлем, на фото можете ознакомиться с частью. Датасет уже есть. Материалы пройденные тоже. (Соответствовать пройденным темам и уровню сложности).

Разработка с нуля. Необходимо с сайта гис жкх, выбрать все актуальные данные Управляющих компаний, ТСЖ, ЖСК, ТСН, с адресами обслуживаемых домов, номера телефонов управляющих, председателей, их ФИО и перенести в Excel, то есть, создать актуальную базу данных. ТОЛЬКО ПО городу Санкт-Петербургу!.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать скрипт для ведения аналитики, фиксации нарушений, мониторинга коммерческого магазина на основе нейросети, для дальнейшего соединения скрипта с камерами видеонаблюдения.

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Нужна консультация и помощь в решении практической работы по нейронным сетям и анализу баз данных.

Data Science. Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта. Собирать простые дешборды в Datalens.

Data Science. Разработка с нуля. Разработка поисковика.

Data Science. Разработка с нуля. В процессе общения.

Настройка, доработка существующего продукта.

Разработка с нуля.

Data Science. Разработка с нуля. Тестирование различных видов торговли на рыночных данных.

Тестирование, доработка существующего продукта, разработка с нуля, настройка.

Data Science. Нужно поправить драфт тз на КХД на базе postgrespro.

работа с определенным датасетом, выполнение критериев.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: У меня есть список аккаунтов инстаграм, мне нужно заполнить данные по количеству публикаций, подписчиков и подписок, чтобы по этим данным отобрать нужные аккаунты. Насколько я понимаю через Питон это можно достаточно легко сделать.

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Здравствуйте. Ищу человека кто сможет выполнить домашку.

Data Science. проект. -.

Data Science. Настройка. Привет, я пишу вкр по теме, в которой создам таблицу в эксель, в которой будут данные активности из приложения по типу шагомер моей группы занимающихся. Исследование направлено на изучение влияния автоматизированной выгрузки дынных из приложений в эксель и смотреть наблюдение как это мотивирует занимающихся, помогает им повысить и контролировать их уровень активности и помогает тренеру коетролировать их активность. Мне нужно в Гугл диск вставить файл и автоматизировать выгрузку в эксель, я это сделала. Далее с приходом новых данных я заменяю файл в диске на новый с дополненными данными но высвечивается что ключ не соответсвует столбам таблицы, как решить эту проблему, чтобы данные заменялись на новые. Или может быть в корне можно сделать это автоматизированно?.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Нам требуется специалист для автоматизации обработки большого объема входящих писем (10 000+ источников), содержащих данные по приборам учета (ПУ). Цель — сведение этих данных в структурированную таблицу с дальнейшей интеграцией в 1С. Часть данных (30%) приходит в структурированном виде, остальные — требуют парсинга из вложений (Excel, PDF, Word, изображения) или из тела письма.

Data Science. Научиться писать код для анализа текстовой информации. Научиться писать код на R для обработки базы текстовой информации. Первичная обработка текста, дальше анализ (частотный список и т.д.) Простые способы анализа с визуализацией. Когда-то обучалась этому в ВУЗе, но все уже забыла.

поиск в интернете. - Поиск и анализ объектов коммерческой недвижимости по заданным критериям, представленных на площадках Циан и Авито - Заполнение таблицы всей необходимой информацией по отобранным объектам - Предоставление отчетности (ссылки) в чатах WhatsApp по разделам.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля, тестирование, настройка. Можно ли посмотреть текст которые заблёрен вк,типа человек зажимает текст и все сообщения заблёрены кроме одного.

решение задачи. Провести одно-два занятия в формате репетиторства в zoom с трансляцией экрана и подробным объяснением решения задания. Задание - провести EDA любого дата сета с Kaggle.

Data Science. Доработка существующего продукта. Анализ данных на основе графиков и иноепретация результатов.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. …….

Проанализировать имеющиеся базы данных.

Data Science. Разработка с нуля.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Чем предстоит заниматься: Построение и анализ воронок продаж в мобильном приложении для поиска точек роста; Сегментация аудитории и анализ поведения пользователей; Формирование гипотез для увеличения LTV и конверсии в покупку; Организация и проведение A/B-тестов; Настройка триггерных коммуникаций (push-уведомления, email); Участие в разработке стратегии монетизации и удержания пользователей.

Data Science. Консультация. При анализе XBRL-файлов с использованием библиотеки Arelle для восстановления форм (финансовая отчетность) возникает проблема с корректным определением осей, которые должны отображаться в таблицах.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Есть большая таблица данных (500 строк, 50 столбцов) Нужно проанализировать данные, создать 30 таблиц по моему запросу и отрисовать диаграммы для презентации.

Настройка. Пожелания и особенности: Нам необходимо найти решение для сбора данных в БД Postgres SQL / Click house из Bothelp (конструктор ботов ТГ), либо из amo.CRM (все значимые события записываем там).

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. Tslab.

Разработка с нуля.

Разработка с нуля.

Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка. Разработать и внедрить интеллектуальную систему (AI-агента), которая будет полностью автоматизировать рутинную обработку входящих клиентских заказов, поступающих на электронную почту. Ключевой бизнес-результат: Сократить время обработки заявки с десятков минут до секунд, минимизировать ошибки ручного ввода и освободить менеджеров для работы с клиентами. Описание задачи Система должна выполнять следующий цикл в автоматическом режиме: Мониторинг почтового ящика: Отслеживать поступление новых писем. Интеллектуальная классификация: Определять тип письма (новый заказ, уточнение по заказу, спам, вопрос, документ от бухгалтерии и т.д.) и при необходимости сортировать их. Извлечение данных из заказов: Читать тело письма и вложения (основные форматы: PDF, Excel, Word, .jpg/.png). Извлекать информацию о клиенте: Название компании, ИНН, контакты, адрес доставки. Распознавать список заказанных товаров: Наименование, количество, единицы измерения. Сопоставление с каталогом (самая сложная часть): Находить соответствие между позициями из заявки клиента и нашим внутренним каталогом товаров (выгрузка из 1С). Проблема: Запросы клиентов часто неточные, с опечатками, сокращениями или синонимами (например, клиент пишет "ДК", а в каталоге это "Кольцо дорожное КЦД-10"). Каталог содержит "зашумленные" данные с ГОСТами, артикулами и техническими параметрами. Требование: Система должна "понимать" суть запроса и находить правильный товар с высокой точностью. Формирование и передача результата: Генерировать итоговый структурированный файл (JSON) с полной информацией по заказу (клиент, корзина с точными артикулами из 1С, комментарии для менеджера). Обрабатывать неоднозначные случаи: Если товар не найден или есть несколько похожих вариантов, система должна отметить это в итоговом файле для проверки менеджером. Интеграция: Передавать готовый JSON в нашу систему (через API / Webhook или другой согласованный метод). Что мы ожидаем от исполнителя Готовое решение "под ключ" (MVP): Вы предлагаете архитектуру, технологический стек и реализуете его. Нам важен работающий продукт, а не конкретные технологии. Экспертиза в AI/ML: Глубокое понимание и практический опыт работы с современными AI-технологиями (LLM, RAG, NLP, Computer Vision/OCR). Высокая точность: Целевой показатель точности сопоставления номенклатуры — не менее 85-90% на репрезентативной выборке. Прозрачность и управляемость: Система должна быть предсказуемой. Нам нужно понимать, почему она приняла то или иное решение, и иметь возможность влиять на её логику (например, через "базу знаний" синонимов). Оптимизация затрат: Предложенное решение должно быть экономически эффективным в эксплуатации (например, учитывать стоимость API-запросов к платным моделям). Что мы предоставим Полный доступ к данным: выгрузки каталогов, большой архив реальных исторических заявок для обучения и тестирования. Доступ к тестовому почтовому ящику. Четкую документацию по нашему API для интеграции. Оперативную связь и консультации по нашей номенклатуре и бизнес-процессам. Как мы будем оценивать отклики Мы ищем не просто "руки", а эксперта или команду, способных предложить и реализовать оптимальное решение.

Помощь по вузовской задаче. Пожелания и особенности: Здравствуйте! Застряла уже на поиске базы данных. Но и остальные пункты мне сложно самой решить. Есть немного теории по множественной линейной регрессии. Цену указала в час, но можем просто договориться, что вы сделаете и мне расскажете, тогда готова заплатить больше.

Доработка существующего продукта, Просто формировать отчеты по запросу. Скидываю данные с площадок, стянуть в таблицу или разные таблицы, не много, не сложно.

Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта. Ждьзьз.

Data Science. Настройка. Открыть жесткий диск.