Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта, Автоматизация бизнес-процессов, интеграция CRM, парсинг данных. Работа проходит удалённо на почасовой основе (в пункте оплаты указана почасовая ставка) Требуется разработчик Python для автоматизации процессов отдела продаж/ создание масштабируемых автоматизированных решений. Вы будете тесно сотрудничать с командами маркетинга и развития бизнеса для проектирования, разработки и поддержки автоматизированных систем, оптимизирующих рабочие процессы, интегрирующихся со сторонними платформами и предоставляющих ценные аналитические данные. Основные обязанности: - Разработка и поддержка автоматизированных решений: Проектировать, писать код, тестировать и внедрять скрипты и приложения на Python для поддержки процессов продаж и маркетинга. - Интеграция API и обработка данных: Интегрировать различные сторонние API (например, CRM, социальные сети, платформы email-маркетинга) - Проектирование системы и архитектура: Разрабатывать масштабируемые и удобные для поддержки системы, способные адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса. Обеспечивать надежную обработку ошибок, ведение логирования и мониторинг в рамках автоматизированных процессов. - Сотрудничество и коммуникация: Тесно взаимодействовать с межфункциональными командами (маркетинг, развитие бизнеса и IT) для сбора требований, предоставления технических консультаций и преобразования сложных концепций в практические стратегии. Требования: 1)Техническая экспертиза: Подтвержденный опыт разработки на Python (предпочтительно более 3 лет); Глубокие знания основ Python, библиотек и фреймворков (например, Pandas, Requests). 2) Навыки работы с LLM и проектирования запросов: Умение эффективно использовать ChatGPT и формулировать запросы к большим языковым моделям (LLM) для автоматизации задач, генерации креативных решений и оптимизации процессов обработки данных.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Вам необходимо разработать модели дискретного выбора на основе данных опроса о предпочтениях к MaaS-пакетам. Проведите описательный и корреляционный анализ, сформулируйте гипотезы, постройте мультиномиальную и упорядоченную логит-модели, протестируйте их и интерпретируйте результаты. Кода будет достаточно. В файле Assignment - задание; в файле Syrvey Data - набор данных.

Репетиторство по определенным модулям для студента. Анализ данных на практикуем в университете либо в питоне, либо в Google colab ( чаще а нем). Есть модули. Написано, сколько занятий на это будем посвящать. Будут скидывать лекции. Мне нужно понять данную дисциплину и уметь решать задачи.

Data Science. Доработка существующего продукта. Написать простой код на pyFlink, обрабатывающий поступающие в моменте данные из топика кафки аггрегирующей функцией и записывающий результат в другой топик кафки. Задача для начинающих по сути, никакого сложного кода не надо.

Доработка существующего продукта. Обработать в bi системе источник данных (finebi - если не работали, но умеете объединять таблицы по ключам - пожалуйста тоже пишите).

Data Science. Разработка с нуля. Ладно.

Доработка существующего продукта. Тестовое задание для Системного/Бизнес-аналитика Практическое задание 1: BPMN (Business Process Model and Notation) Задание: Автоматизация процесса обработки заказов в интернет-магазине Описание задачи: Интернет-магазин хочет автоматизировать процесс обработки заказов. Ваше задание — создать BPMN-диаграмму, которая показывает процесс от момента оформления заказа до его доставки клиенту. Процесс должен учитывать следующие этапы: Оформление заказа: Клиент размещает заказ на сайте. Подтверждение оплаты: Система проверяет статус оплаты. Если оплата успешна, заказ переходит на следующий этап. Если оплата не проходит, заказ отменяется. Комплектация заказа: Работник склада комплектует заказ. Если товар отсутствует на складе, клиенту отправляется уведомление об отмене заказа. Отгрузка заказа: Комплектованный заказ отправляется курьерской службой. Доставка заказа: Клиент получает заказ, а система обновляет статус заказа как «Доставлен». Требования к BPMN-диаграмме: Используйте элементы: Start Event, End Event, Gateways (Exclusive), Tasks, Pools, Lanes, Sequence Flow, Message Flow. Добавьте комментарии для пояснения решений. Практическое задание 2: UML Sequence Diagram Задание: Авторизация пользователя в веб-приложении Описание задачи: Смоделируйте процесс авторизации пользователя на веб-приложении с использованием UML Sequence Diagram. Процесс должен учитывать следующие шаги: Пользователь вводит логин и пароль на форме входа. Форма входа отправляет данные на сервер для проверки. Сервер проверяет логин и пароль в базе данных. Если данные корректны, сервер создаёт сессию и возвращает успешный ответ. Если данные некорректны, сервер возвращает сообщение об ошибке. Форма входа отображает результат авторизации пользователю. Участники диаграммы (Actors): User (Пользователь) Login Form (Форма входа) Server (Сервер) Database (База данных) Требования к UML Sequence Diagram: Покажите взаимодействия между участниками с использованием Messages, Lifelines и Activation Bars. Отразите альтернативный сценарий на случай ошибки при авторизации. Используйте alt фрейм для ветвлений (успешная авторизация / ошибка). По данному вопросу я выполнил задание, но нужны правки, вот комментарии от специалиста:"Необходимо переделать оба задания: Первое задание не соответствует нотации BPMN. Во втором задании некорректно расположены потоки сообщений. Необходимо посмотреть примеры" Переделать необходимо именно работу во вложениях.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо разработать систему для автоматизации определенных задач: Сбор данных из источника, Создание Excel таблицы по форме, Создание финансового отчета Word по форме с краткой упрощенной аналитикой (по сравнению с прошлым кварталом, доход вырос на 2.5%. Ввиду повышения розничных цен на рынке, предлагаю поднять цены на товарную группу [12345678] с 1.2$/кг до 1.24$/кг, что увеличит доход на...) Ежемесячное обновление Маркетинговой аналитики в виде Таблицы на Сайте по определенным Товарным Группам (Просто обновление цифр из уже готовой отчетности с портала TradeMap).

Data Science. Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта. Карина, здравствуйте! Меня зовут Олег Карпов, руководитель компании "Информационные системы ИнтерМед" Видели ваше выступление на Цифровом прорыве. Мы - разработчики медицинских систем, в том числе по распознаванию мед данных (рентгены, ЭКГ, ЭЭГ и пр) Сейчас заинтересованы в работах по распознаванию медицинских изображений и анализа результатов ЭКГ. Ваши наработки могут быть нам интересны, предлагаем обсудить варианты сотрудничества. ТГ oleg_chehov.

Разработка с нуля. Необходимо создать таблицу в эксель (таблица должна быть управляемой, то есть меняешь вводные и автоматически меняются показатели) . Таблица- ассортиментная матрица, где есть вводные: категория, название позиции, абс по продажам, абс по количеству, абсолютное асб, материальная себестоимость, цена , маржинальность абсолютная и маржинальность в % . Есть небольшой придуманный шаблон, может по нему будет понятней.

Data Science. обучение теории. Прохожу обучение в магистратуре по анализу данных. Нужна помощь в понимании теории и решении практических задач, например, размерность Вапника-Червоненкис, исключённая оценка (leave-one-out cross-validation estimate), линейные классификаторы, алгоритм персептрона, ядерные методы (Kernel methods), ядерный персептрон и др.

Data Science. Помощь. 23.02.2025 примерно 20:00 по мск, у меня вылетел телеграмм на всех устройствах, к сожалению уже нету номера, на который был зарегистрирован телеграмм и я не могу войти по смс. Нужна помощь.

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо исправить ошибки в коде для парсинга данных Мосбиржы. Есть готовые коды через requests и selenium, но они загружают не те данные.

Разработка с нуля, настройка, Обучение. Необходимо освоить создание OLAP кубов с нуля/редактирование существующих.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Организация: ООО Солтех (энергетика). Ключевые задачи: - Исследование баз данных – анализ существующих данных на предмет выявления полезной для бизнеса информации, формирование инсайтов для принятия решений. - Разработка и внедрение продукта – участие в создании ML-решения для промышленного производства, интеграция модели в реальную среду. - Доработка системы видеоаналитики – улучшение существующего решения на основе компьютерного зрения, работа с данными и оптимизация алгоритмов. Обязанности: - Разработка и тестирование моделей машинного обучения на основе табличных данных и изображений. - Подготовка и обработка данных (ETL, фичеинжиниринг, предобработка изображений). - Оптимизация существующих моделей, адаптация их к требованиям бизнеса. - Взаимодействие с командой аннотаторов для получения качественной разметки. - Интеграция моделей в бизнес-процессы, оценка их эффективности. - Работа с интерфейсами пользователей. Требования: - Опыт работы в области машинного обучения от 1 года. - Знание Python, SQL, pandas, numpy, scikit-learn, OpenCV, PyTorch. - Навыки работы с компьютерным зрением и табличными данными. - Понимание процесса разметки данных и взаимодействия с аннотаторами. - Умение анализировать данные и формулировать бизнес-выводы. - Опыт развертывания ML-моделей в production будет преимуществом. Условия работы: Формат: удаленная работа. Оформление: ГПХ, самозанятость. График: не менее 4 часов в день (гибкий). Срок: с момента заключения договора до конца года. Оплата: до 100 000 руб. в месяц (до налогов), в зависимости от объема и сложности задач. Резюме можно присылать на адрес: Contact (собака) soltekh.ru.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Тема: Анализ преемственности в семейном бизнесе через библиометрический и сетевой анализ (network analysis). Цель: Определить ключевые направления исследований, ведущих авторов, связи между публикациями и научными кластерами по теме преемственности в семейном бизнесе. Сбор данных: Google Scholar, Scopus, Web of Science. Ключевые слова: Family business succession, Corporate governance, Наследование бизнеса. Обработка: Очистка данных, форматы CSV/JSON. Сетевой анализ: Соавторство, цитирование, ключевые слова. Метрики: Центральность, кластеры (Louvain method). Инструменты: Python (NetworkX), Gephi, VOSviewer. Результаты: Ведущие авторы, научные тренды, пробелы в литературе, графики. Все обсуждаемо!!!!!.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Тема: Анализ преемственности в семейном бизнесе через библиометрический и сетевой анализ (network analysis). Цель: Определить ключевые направления исследований, ведущих авторов, связи между публикациями и научными кластерами по теме преемственности в семейном бизнесе. Сбор данных: Google Scholar, Scopus, Web of Science. Ключевые слова: Family business succession, Corporate governance, Наследование бизнеса. Обработка: Очистка данных, форматы CSV/JSON. Сетевой анализ: Соавторство, цитирование, ключевые слова. Метрики: Центральность, кластеры (Louvain method). Инструменты: Python (NetworkX), Gephi, VOSviewer. Результаты: Ведущие авторы, научные тренды, пробелы в литературе, графики.

Data Science. Доработка существующего продукта. Вам необходимо разработать модели дискретного выбора на основе данных опроса о предпочтениях к MaaS-пакетам. Проведите описательный и корреляционный анализ, сформулируйте гипотезы, постройте мультиномиальную и упорядоченную логит-модели, протестируйте их и интерпретируйте результаты. (Есть часть написанного кода на R, есть файл с датасетом, во вложениях прикреплено задание). Можно написать через Python (Biogeme), но тогда с нуля.

Data Science. Настройка, Вышла из аккаунта телеграмм,требует пароль двойной аунтификации ,без него зайти не могу,нужно восстановить телеграмм аккаунт. Восстановить телеграмм аккаунт без сброса.

Data Science. Разработка с нуля. Нужен специалист в программе power automate. Для автоматизации процессов в Basecamp.

Data Science. Доработка существующего продукта. Есть код для парсинга данных. Надо исправить ошибки в коде.

Разработка с нуля. -----------.

Разработка с нуля.

наставничество. Ищу человека примерно с такими характеристиками: — Django, Flask, FastAPI — SQLAlchemy, SQLite, MySQL. Postgresql — pandas, numpy — визуализация (matplotlib, seaborn) — машинное обучение (sklearn. xgboost и другие) — нейронные сети (PyTorch, PyTorch-Lightning) — парсинг (beatifullsoup4, scrapy, selenium) — Docker, Airflow, MLflow Ещё бы добавил сюда R, Requests и DataLens При этом не заносчивого, без гордыни, умеющего на эмоции отвечать сдержанностью (не обязательно до беспредела, но хотя бы в начале, не вспыхивать, как спичка, в ответ) Ищу того, кому интересно развивать другого человека и следить за его результатами. В общем, ищу хорошего учителя, но со знанием практики: что нужно в реальности, а не в теории, инженеру данных. В первую очередь ожидаю обучения по PySpark, Selenium и MatPlotLib. Сразу говорю, что мессенджеров нет, только рабочий скайп, которым могу поделиться только с тем, с кем начну заниматься, не раньше первого занятия. А то висят уже два "мёртвых груза", новые не нужны.

Data Science. Разработка с нуля. Есть личный кабинет на сайте с логином и паролем на котором размещена информация о расписании работы в виде файла pdf. Его можно скачать. Задача - при изменении в файле pdf, а равно работе, отправлять этот файл на электронную почту. Проверку делать 3 - 4 раза в день. Также есть подписной календарь для iOS с этой же информацией, возможно через него будет проще отслеживать изменения... Есть арендованный VPS сервер. Пароль с определенной периодичностью меняется.

Data Science. Разработка базы данных. Нужно создать базу данных MYsql( или похожего формата) российских исполнителей разных лет. Песни должны быть на русском языке. База данных должна содержать: имя(псевдоним) исполнителя; текст песни, разделённый на строки; год написания песни; жанр песни; название песни. Для создания датасета можно использовать, например, API сайта genius.com.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо написать программу, которая делает запросы на сайт и анализирует полученные данные на основных необходимых алгоритмов и условий. Эти алгоритмы и условия обговариваются в личной переписке.

ETL-процесс. Выполнить задачку по шагам в Apache NIFI, есть инструкция к заданию, есть доступ к программе, нужно просто сделать, задача не очень длинная, если человек знает Apache NIFI.

Выполнение учебного задания в winsteps. Нужно помочь с заданием по психометрике в winsteps.

Data Science. Разработка с нуля.

Разработка с нуля.

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо доработать существующий код на Python, который анализирует исторические данные акций и рассчитывает сигналы для торговли. Требуется: Дописать функцию decay (ограничивать оборот по портфелю), учитывая, что: Весовые коэффициенты должны давать сумму 0 (чтобы были как положительные, так и отрицательные позиции). По модулю сумма весов должна быть 1. Реализовать расчет Q-фактора (методика обсуждается с исполнителем). Настроить стратегию так, чтобы выполнялись условия по каждому из годов: Оборот по портфелю < 45% Коэффициент Шарпа > 0.5 Доходность > 3% Это самый минимум по условиям. Полные условия во вложениях. Чем лучше код, тем выше оплата. Также во вложениях можно найти конспект по теории, который поможет разобраться в задании. Исходные данные: Файл Close.csv с ценами акций. Готовый код, который загружает данные и рассчитывает сигналы. Что должно быть на выходе: Рабочий код в Jupyter Notebook, в котором выполняются все условия. Функцию decay, можно убрать, если удастся реализовать все условия без неё. Требования к исполнителю: Хорошее знание pandas, numpy, matplotlib. Опыт работы с алгоритмическими стратегиями и обработкой данных. Желательно знание финансовых рынков и методов расчета альфа-факторов. ⏳ Дедлайн: до 12:00 23 февраля 📩 Как передача кода и обсуждение? Предоставлю текущий код и файл Close.csv. Связь удобна через Profi.ru или Telegram. ссылка на существующий код: https://colab.research.google.com/drive/1JQvySoXXU898gQXPiLBIlEPKJlxlBbD-?usp=sharing ссылка на первоначальный шаблон: https://colab.research.google.com/drive/1BY6vKxd1cUaNMNHczE6igTf7PKLEd4SY?usp=sharing ссылка на файл с данными: https://drive.google.com/file/d/1VkMlvN0n-Ng_-ZYtKdDk6Z6lrGuxjmaR/view?usp=sharing.

Настройка. Пожелания и особенности: Необходима настройка: Managed Service for ClickHouse® Managed Service for Apache Kafka® Нужно чтоб kafka принимала данные от порядка 100 отправителей и сохраняла их в одну таблицу clickhouse, максимально простая схема Размер базы около 2гб.

Data Science. Разработка с нуля. Задача из нескольких блоков в общем виде звучит так: Результат - в гугл таблицу регулярно добавляются текстовые и цифровые данные из отчетов компаний, размещенных на www.e-disclosure.ru Вводные - перечень URL/интересующих компаний лежит и поддерживается в гугл таблице На странице содержатся ссылки на разные отчеты, нужно скачать самый последний по дате размещения. Файлы могут быть разных форматов - их нужно преобразовать в текст для обработки AI Файлы скачать на гугл диск AI попросить найти и сложить в промежуточную таблицу все абзацы текста содержащие ключевые слова (исходники 2 уровня) AI попросить найти ключевые цифры в тексте содержащих значения по ключевым словам "зарплата" "бонусы" и пр. Создать отдельную таблицу для результатов с датами заполнения данных и периодами отчетности, указанных в файле, и ссылками на гугл диск источника.

Data Science. Восстановление фото/видео с айфона. Пожелания и особенности: На айфоне был сброс до заводских настроек и все фото/видео удалены. Необходима программа для восстановления(если такая есть) В iCloud не было синхронизации. Изначально был вход на новый тел по iCloud, потом хотели произвести синхр со старым тел и соотвественно произошел сброс до заводских настроек, но не учли, что на новом тел есть фото с мероприятия. Сброс делался несколько раз, тк не получалось копирование. Те фото, что были на новом тел не синхр в iCloud-заполнена память.

Data Science. Доработка существующего продукта. Выполнение работ по расширению лабораторной информационной системы «ЛИС АльфаЛАБ» по ТУ 9443-001-0116899131-2015 (Далее – ЛИС) для лабораторной службы ФГБНУ "Российский научный центр хирургии имени академика Б.В.Петровского" НКЦ 3 и предоставлению неисключительных (пользовательских) прав на лицензии ЛИС.

Настройка. Необходиом проверить корректность работы текущего дашборда. Внести предложения по его улучшению под задачи бизнеса. Текущий дашборд построен через datalens.

Data Science. Разработка с нуля. Создать систему мониторинга соцмедиа.

Доработка существующего продукта, разработка с нуля.

Data Science. Разработка с нуля.

Аналитика рынка беспилот.

Доработка существующего продукта. Требуется собрать координаты по необходимым адресам с сайта https://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html Знание китайского не требуется, нужно просто копировать адреса в поиск, затем копировать выданные координаты. Более подробные инструкции предоставлю. Срок: 1 неделя; Оплата: возможна частичная оплата за сдачу собранных данных сдали 20% от всех необходимых данных - получили 20% от заявленной суммы.

Data Science. Доработка существующего продукта. Имеется модель для мультимодального машинного обучения, нужно доработать код, чтобы провести обучения с разными энкодерами (предобученных и обученных с нуля).

Разработка с нуля. Нужно создать базу данных для создания отчетов в Excel А также настроить инструменты ее пополнения Сейчас все данные хранятся в 1С.

Data Science. Разработка с нуля. Задачи: 1. Импортируется файл формата .edf (полисомнограмма). 2. Производится анализ и преобразование данного файла (получаем частотную составляющую сигналов, зависимость частоты от времени снятия данного значения, сопоставление полученных частот и стадий сна к которым они относятся: REM, N4, N3, N2, N1, Бодрствование). 3. Строится график гипнограммы для данного файла. 4. Импортируется реальная гипнограмма (значения реальной гипнограммы: 5 - REM, 4 - N4, 3 - N3, 2 - N2, 1 - N1, 0 - бодрствование, 9 и 6 - помехи не позволили определить стадию сна), размеченная специалистом, и сравнивается с гипнограммой, полученной выполнением кода. 5. Определяется точность построения программой гипнограммы относительно реальной гипнограммы и вычисляются статистические метрики, позволяющие оценить точность определения стадий сна программой относительно ручной разметки (чем выше точность(соответственно схожесть программной гипнограммы и ручной) тем лучше Файлы пришлю ссылкой на облако.

Data Science. Разработка с нуля. 1 задача - Есть база данных где то на 400к номеров, нужно проверить каждый номер телефона на наличии ватсап и телеграм аккаунта и разделить на есть и нету и по городам. 2 задача - после того как проверили всю бд, нужно создать программу которая сможет делать рассылку на все номера как сообщением так и ватсап и телеграм. 3 задача - создать группу в ватсап и телеграм и добавить всех участников из бд.

Data Science. Разработка с нуля. Интeгpaция дaнныx из Wildberies в Google тaблицы пocредствoм API, с дальнейшим расчетом показателей. Пример на скрине ниже, нужна будет примерно такая же таблица, с небольшими дополнениями.

Data Science. Разработка с нуля. Написать программу для win на вход которой подается список текстовых файлов, а на выходе образуется таблица Excel, содержащая фрагменты этих файлов, выбранные по заданному шаблону.

Data Science. Восстановить гугл аутентификатор. Телефон нигде не можем починить Телефон отключен. Гугл аутентификатор очень нужен! Нужно его восстановить.

Решение кейса. Нужно решить задачку внутри инструмента orange data mining.