Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Сделать презентацию в power point.

Разработка с нуля. 4. Содержание работы 4.1. Программная реализация нейронной сети для аппроксимации временных рядов теплопотребления с использованием современных архитектур (LSTM, GRU или других). 4.2. Предварительная обработка данных теплопотребления многоэтажных жилых зданий города, включающая очистку данных, исключение пропусков и анализ зависимостей от метеорологических факторов. 4.3. Определение и вычисление метрик качества аппроксимации рядов. 4.4. Сравнение разработанной модели с существующими методами динамики теплопотребления, включая статистические методы и модели машинного обучения.

Data Science. Обучение системному анализу. Для работы.

Data Science. Разработка с нуля.

Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта. Нужен специалист по парсингу сайтов, способный комплексно закрыть все задачи по сбору и актуализации данных. Предстоит работать с сайта крупных интернет-магазинов и локальных поставщиков строительных материалов в нескольких регионах. Это **проектная** (part-time) позиция, требующая периодического вовлечения: от нескольких часов в неделю в спокойном режиме до более интенсивной занятости в пиковые периоды. ### **Задачи 1. **Парсинг новых товаров с сайтов поставщиков** - Организация регулярного мониторинга сайтов нескольких поставщиков (5–7 на регион, 2 региона, в перспективе — расширение географии). - Сбор данных о новых товарах и их свойств. - Настройка автоматизированного процесса, позволяющего быстро добавлять новые сайты и форматы данных. 2. **Регулярный парсинг для получения актуальных цен и остатков** - Настройка стабильного решения для регулярного сбора данных об актуальных ценах и наличии товаров. - Поддержка и оптимизация существующих скриптов и инфраструктуры. - Обеспечение устойчивости к возможным блокировкам и различным уровням защиты сайтов (CAPTCHA, запреты парсинга и т.д.). 3. **Оптимизация и аудит текущего процесса** - В команде уже используются прокси и есть действующая система обхода защит. Необходимо оценить её эффективность и предложить доработки при необходимости. - Анализ и улучшение использования нейросетевых сервисов (например, ChatGPT API) для автоматической обработки, классификации или извлечения дополнительных сведений о товарах. 4. **Взаимодействие с командой** - Сотрудничество с бэкенд-разработчиком и разработчиком 1C для интеграции результатов парсинга в общий мастер-справочник (внутренний каталог). - Взаимодействие со специалистом по 1С при настройке обмена данными (интеграцию ведёт отдельный специалист). - Тесная работа с менеджером по ассортименту: помощь в анализе данных, контроле полноты каталога и качества информации о товарах. ### **Навыки/Опыт** - Уверенные знания **Python** и стандартных библиотек для парсинга (requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium и др.). - Понимание принципов обхода блокировок (прокси, ротация IP, решения по CAPTCHA и т.д.). - Опыт интеграции с нейросетевыми API (OpenAI, ChatGPT и т.п.) или высокий интерес к быстрым экспериментам и внедрению подобных решений. - Знание основ работы с базами данных (SQL/NoSQL) — на уровне интеграции и базовых операций. - Способность самостоятельно выстраивать процесс парсинга: от анализа структуры сайта до вывода готовых данных в нужном формате. - Умение работать без детального менеджмента: брать на себя ответственность за всю зону парсинга. - Навык коммуникации с другими членами команды (бэкенд-разработчики, специалист 1С, менеджер по ассортименту) для решения смежных задач. - Готовность к гибкому графику и быстрой реакции на приоритетные задачи. ### **Что ещё важно** - Подтверждённый опыт в проектах с похожими задачами: регулярный парсинг, аналитика цен и ассортимента, нейросетевые алгоритмы. - Понимание архитектуры 1С или опыт интеграции с внешними системами учёта — как плюс. - Готовность к расширению зоны ответственности (анализ данных, контроль качества и полноты информации в каталоге).

Data Science. Разработка с нуля. Работа с блокчейном Solana. Необходимо написать скрипт, который 1. по API будет подключаться к блокчейну, выгружать оттуда кошельки, взаимодействующие с определенным контрактом монеты. Адрес монеты должен быть изменяемым (перед каждым запускам скрипта должен быть запрос на ввод адреса контракта) 2. Далее необходимо выгружать все кошельки в excel, взаимодействовавшие с контрактом и данные по ним. 3. после производить анализ покупок с результатом в файле excel. Сколько токенов было куплено / продано, сколько переведены на другие кошельки. Какой итоговый PNL в SOL.

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта, разработка с нуля. Есть отрывки из видео ,из них нужно нужно взять только звук и записать на флешку мини ,которая встроена в модуль ,создать файл и перекинуть туда звук этой записи.Всего записей будет 4 штуки около 30 секунд.Инструкция как все это делать прилагается ,но мне нужно успеть до 13 февраля ,сама не умею ,выручайте пожалуйста.

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Обязательно опыт работы с онлайн школами, в инфобизнесе.

Разработка с нуля. Нужно создать дэшборд и чарты по продажам в yandex datalens.

Доработка существующего продукта.

Разработка с нуля, Готова принимать участие в развитии проекта. Ищу человека, который разбирается в анализе данных на языке python и умеет работать с текстовыми файлами (гуманитарной направленности). Сроки выполнения проекта ориентировочно в июне, но, скорее всего, будут и промежуточные точки контроля. Примерные необходимые навыки на скриншотах.

Подготовка данных, выгрузка из источников, составление таблиц данных. Пожелания и особенности: Пример: взять данные из MySQL и соединить из 1с, получить сборку по тз Требуется понимание основных терминов (себестоимость, прибыль и тп).

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Сделать ревью предсказательной модели, помочь с доработкой.

Data Science. Доработка существующего продукта. Распаковать файл метеоданными .nc в exel.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Детально опишу в личных сообщениях.

Data Science. Доработка существующего продукта. Интерпретация нейронных сетей.

Тестовое задание для работы. Контекст: Первый день новый сотрудник проходит много важных организационных моментов: оформление, получение техники, погружение в процессы компании. Цель команды онбординга – сделать первый день новичков понятным и комфортным. Поэтому мы опрашиваем всех новых сотрудников, а на основе их ответов качественно дорабатываем процесс. Задание: Проанализировать массив данных по опросу «Первый день в Авито» (во вложении), визуализировать так, чтобы объемная информация была наглядной и, по возможности, простой в изучении (в Excel). Собрать информацию по департаментам помесячно (в Excel): -процент и абсолют новых сотрудников в каждом департаменте, -доля сотрудников, прошедших удаленное или офисное оформление, -средний процент по впечатлению от оформления, получения техники, получения доступов и впечатлению первого дня в Авито (где 100% – «Очень приятно, все понравилось», а 20% – «Неприятное», шаг ответов 20%). Проанализировать данные и составить презентацию с выводами и предложениями по улучшению (в PowerPoint).

Data Science. Разработка с нуля. Требуется сделать программу, которая будет извлекать персональные данные из текста, и вставлять их в обработанный текст обратно; Т.е. шаги: 1) Найти персональные данные в тексте, заменить их на что-нибудь (часть этой задачи) 2) Обработать текст с подмененными данными (обработка отдельно, не входит эту задачу) 3) В полученный после обработки текст вставить обратно извлеченные в п.1 перс данные. Смысл этого всего - не передавать на обработку персональные данные, для их защиты и нераспространения Типы персональных данных: • ФИО • Дата рождения • Место рождения • Пол • Номер паспорта • Дата выдачи и орган выдачи паспорта • Адрес регистрации, пребывания и проживания • ИНН ФЛ • СНИЛС • Телефон • Эл. почта • Место работы и учебы • Состав семь и семейное положение (брак есть или нет) Пишите, буду рад сотрудничеству!.

Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Написать скрипт на Python, который будет распознавать аудиозаписи с использованием библиотеки https://pypi.org/project/SpeechRecognition/ с использованием ОФФЛАЙН-модели Vosk или OpenAI whisper. А затем на основании регулярного выражения будет определяться имя звонящего.

Data Science. Обучение. Добрый день! Я ищу преподавателя Python для себя, имею начальные знания, но чувствую, что немного застряла. Хочу работать в сфере big data в будущем, но фокус в обучении хочу сделать на фундаментальных навыках программирования, а не на использовании отдельных библиотек.

Разработка с нуля. Необходимо решить задачу линейной регрессии с использованием программы Orange (в других программах выполнение не допускается. Обязательно хорошее понимание того, как работает Orange либо похожие программы для анализа данных. Датасет будет направлен отдельно исполнителю.

Разработка с нуля, тестирование, настройка. ТЗ отчёта https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_yioe4ypSqtB2blxdliJuYvk2i6HvaJEZPyprN5HAe4/edit?gid=0#gid=0.

Data Science. Удалить отзыв. Здравствуйте. Необходимо удалить отзывы о враче в Яндексе или убрать информацию о враче полностью на Яндексе.

Помощь с прохождентем онлайн курса Инженер данных. Разбор заданий курса Инженер данных, помощь с решением.

Data Science. Автоматизация процесса. Пожелания и особенности: Вопрос: Какой может быть вариант автоматизации для следующей цепочки действий в Notion? Контекст: Есть 3 базы данных. 1 - база кораблей по отработке конкретного ордера (она создается под каждый ордер снова, ордер — заявка на перевозку) 2 - база компаний-судовладельцев 3 - база флота (у каждого судна есть идентификационный номер — IMO, к каждому судну в нашей базе данных прикреплен relation на компанию судовладельца) Каждый корабль из 3 базы через рилэйшн прикреплен к соответствующей компании-судовладельцу, которая данным кораблем владеет. При отработке ордера происходит следующая цепочка действий: • из файла csv копируется таблица со списком флота в notion • название каждого корабля я копирую, через поиск нахожу его во 2 таблице (там есть столбец с рилэйшнами) • нахожу компанию, которая владеет этим кораблем • возвращаюсь в таблицу отработки ордера, там прикрепляю название компании через рилэйшн И так повторяется для каждого корабля. Главный вопрос — как можно автоматизировать этот процесс?.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Необходимо выполнить прогноз на основе аддитивной и мультипликативной моделей в Python через Jupyter Notebook. Есть данные по обороту продаж, необходимо спрогнозировать оборот на год вперед помесячно. + необходимо построить графики. Желательно с объяснениями, мне необходимо разобраться в принципе работы.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Цена договорная. Указанная цена предварительная. Требуется специалист со знанием C++ или пайтон.

Выполнить задание. Пожелания и особенности: Выполнить задание из файлов.

Data Science. Настройка. Пожелания и особенности: Настроить ВБ Яндекс в 1 с(часть настроена) нужно настроить склад, управления остатками, настроить Честный знак в 1с , полная автоматизация, сейчас все делается в ручном режими.

Data Science. Помощь в сложных случаях. Пожелания и особенности: Необходима помощь с keras, данными, как их корректно оборачивать До 2500 в час.

Data Science. Доработка существующего продукта. Доработка существующей программы по сбору , обоаботке и хранению данных.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо написать макрос в Excel на основе математики метода сопряженных градиентов.

Data Science. Data analyst. Пожелания и особенности: Нужна помощь с трудоустройством на джун позицию.

Data Science. Разработка с нуля, тестирование. Имею не большой опыт.

Data Science. Нужно помочь мне сделать Яндекс диск или как там, чтобы сформировывать там ссылки с материалами и отправлять их в дальнейшем людям. Нужно помочь мне сделать Яндекс диск или как там, чтобы сформировывать там ссылки с материалами и отправлять их в дальнейшем людям.

Data Science. Домашняя работа для курсов.

Разработка с нуля.

Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта. Селлеру необходим специалист по разработке аналитических отчетов, дашбордов по АПИ с маркетплейсов Wildberries и Ozon на платформе Datalens.

Data Science. Необходима помощь с проектом. Основная задача - на основе алгоритмов машинного обучения обучить модель предсказывать результаты дебита скважин. Код есть, но нужна помощь.

Data Science. Доработка существующего продукта.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Есть небольшая база данных SQLite на 19 тысяч строк (74,8 МБ). В каждой строке записаны все сообщения одного пользователя в чате (19 тысяч пользователей получается примерно). С помощью нейросети нужно выделить параметр по контексту сообщений - какая ниша бизнеса у пользователя чата. Только нужно, чтобы на это не тратилось 40 часов, а чтобы быстро было с помощью асинхронных запросов или вроде того.

помощь в подготовке к контрольной работе. Решение задач по векторам и матрицам в экселе, решение функций в R Studio. В работе 3 задания, первое в экселе, где надо найти вектора или решить матрицы. Остальные два задания в R Studio: поиск нулей функций и еще что-то связанное с функциями. Пример задания пришлю.

Data Science. Доработка существующего продукта. При редактировании сайта задели ранее прописанный код, который прописан на выполнение изменения цены в карточке товаров в зависимости от выбора того или иного товара. Сайт на на конструкторе креатиум , с выгрузкой из таблицы.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать отчетную таблицу, где заполняются данные на ежедневной основе и собираются в отчет за неделю/за месяц и в сводную по году.

подготовка. Подготовка к шад.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Добрый день умельцы кода! Ищу человека, который поможет с реализацией моей задачи. Задача: Создать интеграцию с API букмекерских контор, статистических сервисов и новостных агрегаторов для аналитического Telegram-бота. Бот должен получать, обрабатывать и анализировать данные, чтобы выдавать прогнозы на основе общей картины из полученных данных. Функционал: ✅ Получение данных о коэффициентах – сбор информации из нескольких букмекеров, сравнение линии, поиск валуйных ставок. ✅ Автоматический анализ статистики – использование данных из FootyStats, SofaScore и других источников. ✅ Мониторинг новостей и изменений – отслеживание инсайдерской информации о травмах, дисквалификациях, составах. ✅ Подключение машинного обучения – алгоритмы прогнозирования на основе данных. ✅ Создание API-сервера – для передачи информации в Telegram-бот. ✅ Автоматизированное обновление данных – коэффициенты, изменения в линии, новости. ✅ Формирование прогнозов – с учётом статистики, аналитики и вероятностей. Требования: Разработать API-коннектор для сбора данных из букмекерских контор. Подключить статистические сервисы (FootyStats, SofaScore и т.д.). Настроить обработку новостей через ESPN, BBC Sport, Twitter. Реализовать алгоритм автоматического анализа с ML/AI. Обеспечить скорость обновления данных (не менее 1 обновления в минуту). Создать Telegram-интерфейс для запроса прогнозов. Внедрить систему логов и мониторинга. Ожидаемый результат 📌 Полностью автоматизированный аналитический бот, выдающий прогнозы на основе реальных данных. 📌 Минимизация ошибок – автоматический пересчёт вероятностей. 📌 Максимальная скорость обработки данных – лайв-аналитика. 📌 Упрощение работы – прогнозы в один клик. Интеграции: 1. API букмекерской линии BetAPI – предоставляет коэффициенты, линию, лайв-данные. 2. API статистики и аналитики FootyStats API – детальная статистика футбольных матчей. SofaScore API – лайв-обновления по матчам + статистика. WhoScored API – аналитика по командам и игрокам. SportsRadar API – полная база данных о спорте. Opta Sports API – статистические данные + продвинутая аналитика. FlashScore API – быстрые обновления по матчам. 3. API новостей и прогнозов ESPN API – новости + аналитика. BBC Sport API – последние обновления по игрокам и командам. The Guardian Sports API – спортивная аналитика. Twitter API – отслеживание новостей через аккаунты инсайдеров. 4. API для искусственного интеллекта и машинного обучения OpenAI API – обработка данных и текстов. TensorFlow API – анализ данных с использованием ML. PyTorch API – глубокое обучение и нейросети. Оплата обсуждается. Жду предложений от профессионалов! Если готов взяться за проект – пиши!.

Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта. Нужен на постоянную основу в масштабный проект специалист, который разбирается в создание бигдата. Смысл-говорить видеоматериалом из головы. Соединить notion с obsidian, по методике/аналогу зетелькастен. Давайте поговорим, расскажи, что вам нужно, чтобы выполнить указанное и есть у вас опыт в этом, а потом я устрою созвон с руководителем.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Пожелания и особенности: Здравствуйте. Есть дашборд для отдела продаж. Разработан был год назад. Теперь стало больше каналов трафика и не все данные подтягиваются. Нужно либо доработать старый либо создать новый. Работаем на маркетплейсах, авито, магамаркете и есть физический магазин. Ветки процессов предоставим. Товарный бизнес.

сбор данных и подготовка dataset. Нужно подготовить исторические данные за 3-5 лет, для обучение модели для прогнозирования цен на нефтепродукты.

Pandas, matplotlib, Seaborn, Scipy для анализа. Пожелания и особенности: Подготовка к собеседованиям.