Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Data Science. Настройка. Разработка отчёта в Bi Bitrix24 не сложный. Пожелания и особенности: Разработка отчёта в Bi Bitrix24 не сложный.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Задание на Python. С помощью соответствующих библиотек (yfinance, pandas и др.) нужно скачивать финансовые данные с Yahoo.Finance, рассчитывать нужные показатели и сохранять результаты в Microsoft Excel. Пример для понимания уровня задач: для выборки акций посчитать, сколько дней в году каждая акция торговалась выше своей 20-дневной скользящей средней. Срок: по договоренности. Оплата по договоренности.

Data Science. Разработка с нуля. Настроить в google таблице макросы так, что бы вставляемый файл excel (отчет) раскладывался по нужным ячейкам в таблице.

Data Science. Разработка с нуля. Добрый день! Необходимо собрать данные из api wildberries в необходимом формате в google sheet (с обработкой данных на бэке - python/js и тд). Важен опыт работы с API WB. ТЗ здесь (но нужен будет небольшой созвон, чтобы детальнее обсудить): https://battle-language-0cd.notion.site/4c3016025ea1400e9e264932e3ae6e80?pvs=4 Я более 5 лет работаю в ИТ, поэтому гарантирую вам профессиональное взаимодействие и от вас ожидаю того же. Спасибо за внимание:).

Data Science. Разработка с нуля. Создание сервера . Который будет принимать сигналы и отправь приказы из одного в другой источник .чтобы от мне требовалось добавить только ключи в определенные места .

Data Science. Настройка. Научить как польоваться виртуальной машиной.

проанализировать xls фай. Есть исходный xls файл с оргструкторой. из него надо смэтчить оргструктуру с авторизующими (указаны в файле).

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужно переносить графики производства работ из эксель в спайдер.

Собирать данные и проводить анализ/аналитику. Ищем сотрудника на постоянную занятость в компанию. Дата-аналитик — специалист, который собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует данные. Приём и учёт данных согласно целям и задачам исследования Оформление предварительных алгоритмов анализа Составление графического изображения результатов при помощи схем, диаграмм, линейных графиков и трендов Формирование выводов и отчётов Оформление заключения, прогнозов и внесение предложений по модернизации для улучшения показателей Презентация результатов работы руководителю компании при выполнении проектов Работа в программах:Python,Excel, Яндекс.Метрика, Гугл аналитика Работа с базами данных: владение SQL В штат/ГПХ Удаленно.

Data Science. Настройка. Автоматизировать перенос данных из svc файла в таблицу excel.

Разработка с нуля. 1. Подготовить проект, который необходимо будет представить на защите. 2. Подготовить пояснительную записку. Объем записки — 30 страниц. Структура пояснительной записки: 1. Аналитическая часть 1.1. Постановка задачи. В данном разделе приводится в текстовом виде смысловое описание решаемой задачи анализа данных. Также дается характеристика датасета – число входных и выходных переменных (факторов), объем выборки, характеристика выборки с точки зрения ее особенностей (выбросы, пропуски и т.д.). 1.2. Описание используемых методов. В данном разделе приводится краткое описание методов (не более 1 страницы на каждый), которые предполагается использовать для решения поставленной задачи. 1.3. Разведочный анализ данных. В данном разделе приводится краткое описание методов разведочного анализа данных, которые используются для первоначального анализа. 2. Практическая часть 2.1. Предобработка данных. В данном разделе приводится графики распределения для каждого признака до и после нормализации, указать максимальные и минимальные значения. 2.2. Разработка и обучение модели. В данной части приводится список моделей, которые будут использоваться для прогноза модуля упругости при растяжении и прочности при растяжении. 2.3. Тестирование модели. В данном разделе показывается ошибка каждой модели на тренировочной и тестирующей части выборки. Обосновывается выбор модели. 2.4. Написать нейронную сеть, которая будет рекомендовать соотношение матрицы. Описывается выбранная архитектура нейронной сети и ее результаты. 2.5. Разработка приложения. Описать функционал приложения и краткую инструкцию использования. 2.6. Создание удаленного репозитория и загрузка результатов работы на него. Указывается страница слушателя, созданный репозиторий, коммиты в репозитории. 3. Подготовить презентацию до 15 слайдов с иллюстрациями к пояснительной записке и к самому проекту. Датасет будет приложен. Работу необходимо составить до 25 августа. Цена обсуждаема.

Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Нужен скрипт для генерации кода цвета заливки ячейки в цифровом выражении RBG, аналог VBA в Excel для гугл таблицы, Есть те, которые работают в Excel, но для гугл они не подходят (при необходимости могу прислать) Этот код узнаёт белый цвет, но также отображает эти же цифры на другие цвета, возможно, в нём требуются исправления: function getColorValue() { var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet(); var range = sheet.getActiveRange(); var backgroundColor = range.getBackground(); // Получаем цвет фона в формате HEX var colorValue = hexToDecimal(backgroundColor); // Переводим HEX в десятичное значение return colorValue; } function hexToDecimal(hex) { hex = hex.replace("#", ""); // Удаляем символ "#", если он есть return parseInt(hex, 16); // Переводим HEX в десятичное значение }.

Data Science. Настройка. Помочь разгрузить ноутбук, очистить от вирусов.

Маркетинговое исследование перспективности локации для открытия ресторана ХХ Кабинетные исследования, полевые исследования, аналитические отчеты. Оценить перспективность открытия по конкретному району. Хотим оценить локацию на предмет потенциальности открытия кальянного проекта: Важны показатели: -платежеспособность близлежащей аудитории -население района -описание жилых комплексов рядом с локацией, общее описание локации, парковки, активы, барьеры -проходимость пешеходного трафика (оценка трафика, пешеходный, автомобильный). Результаты замеров и факторы выбора в таблице -общее окружение локации (конкурентное окружение, точки притяжения аудитории) -загруженность посадочных мест у близлежащих конкурентов -какую часть рынка в данной территории забрали на себя конкуренты Если подробнее, есть ли смысл открывать еще одно заведение-кальянную или рынок уже наполнен (там сейчас 5 заведений с кальянами). Пожелания и особенности: Хотим оценить локацию на предмет потенциальности открытия кальянного проекта: Важны показатели: -платежеспособность близлежащей аудитории -население района -описание жилых комплексов рядом с локацией, общее описание локации, парковки, активы, барьеры -проходимость пешеходного трафика (оценка трафика, пешеходный, автомобильный). Результаты замеров и факторы выбора в таблице -общее окружение локации (конкурентное окружение, точки притяжения аудитории) -загруженность посадочных мест у близлежащих конкурентов -какую часть рынка в данной территории забрали на себя конкуренты Если подробнее, есть ли смысл открывать еще одно заведение-кальянную или рынок уже наполнен (там сейчас 5 заведений с кальянами).

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужен скрипт для генерации кода цвета заливки ячейки в цифровом выражении RBG, аналог VBA в Excel для гугл таблицы, Есть те, которые работают в Excel, но для гугл они не подходят (при необходимости могу прислать) Этот код узнаёт белый цвет, но также отображает эти же цифры на другие цвета, возможно, в нём требуются исправления: function getColorValue() { var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet(); var range = sheet.getActiveRange(); var backgroundColor = range.getBackground(); // Получаем цвет фона в формате HEX var colorValue = hexToDecimal(backgroundColor); // Переводим HEX в десятичное значение return colorValue; } function hexToDecimal(hex) { hex = hex.replace("#", ""); // Удаляем символ "#", если он есть return parseInt(hex, 16); // Переводим HEX в десятичное значение }.

Data Science. Разработка с нуля. Парсинг вакансий с hh по готовой базе откликов. Наши цели включают в себя сбор следующей информации о кандидатах,откликнувшихся на вакансии: id,фио, опыт работы,ключевые навыки, URL и т.д.. Задача – автоматизировать сбор данных о кандидатах Data Science с каждой размещенной вакансии, обеспечивая актуальность и целостность информации в нашей базе данных. 1. Аренда и настройка базы данных PostgreSQL для хранения данных о вакансиях. 2. Написание кода. 3.Конфигурация базы данных и API hh.ru 4. Функции парсинга 5. Запуск парсера.

Data Science. Настройка. Работаем в виртуальной машине в программе ,и при работе выключился свет и все данные при включении удалились, обращались к сисадмину не получилось.

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужен скрипт для генерации кода цвета заливки ячейки RGB в цифровом выражении, аналог VBA в Excel для гугл таблицы.

Помощь с курсом. Помощь в прохождении курса по аналитике данных, анализ бизнес-показателей, Python (1-3 занятия).

Data Science. Настройка. Нужно настроить программу для синхронного перевода голоса на стриме.

обучение. Хочу тестовое собеседование чтобы узнать свой уровень в мат-стате и sql.

Data Science. Настройка. Настройка и программирование power bi.

Обучение. Т. Пожелания и особенности: Т.

Разработка с нуля, тестирование. 1.

Доработка существующего продукта. Обязанности: Анализ предметной области, моделирование на бизнес уровне с помощью и BPMN; Формализация текущей деятельности Заказчика и моделирование изменения деятельности; Сбор и формализация бизнес требований; Документирование результатов сбора требований, предложений по реализации, результат разработанной функциональности системы (формирование общего описания системы, руководство пользователя, инструкции и т.п.); Постановка задач на разработку, контроль и приемка результата выполненных задач; Проектирование структур данных, а так же участие в проектировании архитектуры высоконагруженных систем; Участвовать в проектировании интерфейсов; Взаимодействовать с командой проекта (business, project manager, product owner, developers, QA, designers) Требования: Владение средствами и знаниями для проектирования/моделирования бизнес-процессов, проектирования моделей предметной области, знание систем нотации и моделирования процессов (BPMN, UML-диаграммы и пр.); Знание принципов работы с API, навык использования Postman или аналога; Опыт использования Excel для построения отчетов; Знание SQL, навык написания запросов в PostgreSQL. Умение объяснить значение и связь данных, сформировать ТЗ для построения отчета; Знание основ математики и алгоритмизации. Знание любого современного языка программирования будет плюсом. Опыт работы с BI от 1 года. Образование Математическое, Техническое, Бизнес школа менеджмента или Высшая Школа Экономики приветствуется. График работы 5/2 с 10 до 19 по мск. Полностью удаленная работа. Зарплатная вилка до 180 т.р.

Разработка с нуля, настройка, тестирование. Создать новую форму для заявки, а также наладить аналитику и настроить макросы для анализа данных при выгрузке excel. (Содержание формы и какие вопросы должны быть, а так же какие показатели для подсчёта, укажу после согласования). 1. Создание формы заявки. С передачей прав на документ. 2. Тестирование формы: Провести тестирование формы с несколькими пользователями, чтобы убедиться, что все поля работают корректно и данные отправляются. 3. Настройка аналитики: - Создать таблицу в Яндекс. Таблицах для сбора данных из формы. - Настроить автоматическое обновление данных в таблице при каждой новой заявке. - Определить ключевые показатели для анализа (количество заявок, среднее время отклика, и т.д.). 4. Настройка макросов: - Написать макросы для автоматического подсчета и отображения показателей: - Убедиться, что макросы работают корректно и результаты отображаются в таблице. 5. Документация: - Подготовить краткую инструкцию по использованию формы и таблицы для сотрудников, которые будут обрабатывать заявки. - Включить информацию о том, как запускать макросы и интерпретировать результаты аналитики. Сроки выполнения: до19 августа. - Создание формы. - Тестирование. - Настройка аналитики и макросов. - Инструкция.

Data Science. Парсинг. Нужно спарсить пользователей групп в ТГ (группы предоставляю) и сделать по ним авто рассылку. Первая рассылка на 1000 человек. Если результат будет положительным продолжим работать дальше.

Обучение. Необходимо помочь разобраться с данным направлением.

Доработка существующего продукта. Необходимо разработать критерии оценки качества работы по направ.

Data Science. Настройка. Нужно восстановить историю сообщении на ватсапе без резервной копии.

Нужно решить домашнее задание. Нужна помощь с выгрузкой ксв файлов в датафрэйм.

Data Science. Парсинг. Ищу специалиста, который сможет парсить группы (Вконтакте, телеграмм каналы) с предпринимателями (их нужно найти исполнителю самому), и базы для рассылки. Интересуют сроки и стоимость выполнения. Подробное тз могу написать в лс. Стоимость выполнения 10 000 р. Бюджет ограничен.

Учеба. Проект. Пожелания и особенности: Проект.

выполнить задание. Выполнить задание по модели Mamba на датасете CWRU bearing dataset. Подробности задания пришлю специалисту.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимые навыки и знания: • знания в области математики и статистики • владение языками программирования (Python) • понимание принципов машинного и глубокого обучения • классические алгоритмы Computer Vision; • нейросетевые фреймворки: Pytorch, Tensorflow; • умение читать статьи, имплементировать, улучшать; • опыт работы с Numpy, Sklearn, Matplotlib, OpenCV; • базовые навыки работы с ОС Linux (Ubuntu, Debian); • базовые навыки работы с контейнеризацией - Docker, Docker Compose, Kubernetes(желательно). Рассчитываем на долгосрочное сотрудничество. Цену проставил условную. Прошу в ответе написать стоимость Вашего часа, область в которой имели опыт, ключевые навыки.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимые навыки и знания: • опыт приветствуется; • работа в области машинного обучения; • NLP (ассистенты, чат-боты); • использование LLM API (ChatGPT, Claude); • обучение open-source моделей (Mistral/Vicuna/Llama); • разработка процесса обработки данных. Обязанности • разрабатывать LLM модели (langchain интерфейс, сбор данных, дообучение, тестирование); • выводить AI модели в продакшн (fastapi/flask, навыки работы с docker). Рассчитываем на долгосрочное сотрудничество. Цену проставил условную. Прошу в ответе написать стоимость Вашего часа, область в которой имели опыт, ключевые навыки.

Data Science. нужно найти человека. Нужно найти человека по ИП.

Доработка существующего продукта, Просто сделать крутой отчет. Необходимо переработать отчет в эксель Отчет по уровню сервиса агентов, основные задачи отчета: 1. SLA - уровень сервиса агента 2. CR - Уровень вывоза в день 3. Статистические данные по: - Кол-ву заказов - Статусам - Отменам и их причинам - Кол-во собранных и оформленных 4. Дневная разбивка по показателям за неделю. 5. Динамика по неделям. Отчет достаточно простой, условно человека начинающего уровня при работе с экселем. Поэтому нужна помощь.

Data Science. Нужен человек который может восстановить документы из what's up и переписку которая была 4-5 лет назад. Добрый день ! 5 лет назад на айфоне общались с человеком и обменивались файлами , далее поменяли номер поменяли айфон и этих чатов и документов конечно же нет , они очень срочно нужны ( если это возможно ), не знаю сохранились ли они в айклауд или айфоне или где то еще , копирование было включено на айфоне но возможно не все файлы напишите те кто может помочь , копии делались на айфоне но какие не помню.

Доработка существующего продукта. Есть презентация нужно из презентации вытянуть новые показатели или новый взгляд на процесс на тему управление квалифицированных закупок. Пожелания и особенности: Есть презентация нужно из презентации вытянуть новые показатели или новый взгляд на процесс на тему управление квалифицированных закупок.

Разработка с нуля. Проанализировать и выявить квалификационные требования и условия работы на рынке к: 1. IT-специалистам Ожидаемый результат: Презентация с выводами, содержательно отражающих отраслевую и профессиональную структуру рынка труда, а также требования и условия работы специалистов. Можно дополнить оценкой рынка образовательных программ, насколько он закрывает существующие потребности рынка труда. Исходники со всеми этапами сбора информации и ее обработки.

Data Science. Доработка существующего продукта. Power automate. Пожелания и особенности: Требуется создать поток в Power automate используя ексель и шерпоинт. Информация вносится в ексель файл и автоматом попадает на Шерпоинт лист. В базу данных ексель вноситься новая строка или редактируется уже имеющееся, изменения попадают на лист. Задачу требуется решить удаленно по тимсу. Готов ответить на все уточняющие вопросы.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо вести запись чисел с экрана (зона экрана определена) в документ Эксель.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно сделать нейронную сеть типа прогнозирование 93 входных параметра, 3 выходных параметра ( которые должны будут прогнозироваться по результату обучения) Пример одной строки датасета ( их всего 520): 12964500,000 9690000,000 5676000,000 [Телефон скрыт] 1253000,000 [Телефон скрыт] [Телефон скрыт] 730000,000 13969960,000 [Телефон скрыт] 6336000,000 6653840,000 733290,000 408000,000 239000,000 22000,000 753000,000 165000,000 506000,000 3725,470 288000,000 9961,000 1056,000 121506,000 155276,000 223421,000 16640,000 4249,000 6192,000 361,000 35,170 12,830 3,150 3,020 43,600 0,700 1,040 2,080 1,050 19,300 2,700 35,220 12,760 3,140 3,010 43,680 0,700 1,049 2,070 1,040 7,700 1,570 1,330 23,630 27,180 5659,317 0,630 0,060 21,410 5,870 4,770 64,840 1,360 0,800 1222,000 0,892 0,879 2,010 1,230 51,820 22,310 7,480 14,500 29,540 2,230 1,850 352,000 23,800 115,000 157,000 171,500 255,000 3,833 6,433 8,933 14,100 32,800 60,100 7,142 12,826 110,221 13,825 3,588 102,8578 10,9100 3413,7170 На данный момент самая простая модель, которую я смог сделать выдает такие результаты ( я не программист): Best SMAPE PMTE: 8.43 at Epoch 940 Best SMAPE SO2TE: 46.59 at Epoch 304 Best SMAPE NOXTE: 9.41 at Epoch 539 Best R2 PMTE: 0.65 at Epoch 997 Best R2 SO2TE: 0.28 at Epoch 262 Best R2 NOXTE: 0.65 at Epoch 543 Нужно, чтобы на тестовом наборе данных нейронка показывала значения SMAPE до 3%, R2 выше 0.75.

Выполнение тестового задания на Джуна. Нужна помощь в выполнении тестового задания на Джуна аналитика данных, несколько sql запросов и проведение аналитики, выявление трендов, точек роста, построение дашборда в excel, актуально только сегодня (4 августа), начиная с 22 по МСК. Пожелания и особенности: Нужна помощь в выполнении тестового задания на Джуна аналитика данных в виде онлайн занятия, с объяснениями. Само задание: несколько sql запросов и проведение аналитики, выявление трендов, точек роста, построение дашборда в excel, актуально только сегодня (4 августа).

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо написать код, благодаря которому мы получим письмо на почту с соответствующе заполненной таблицей. По видео пошарю систему. Пожелания и особенности: Необходимо написать код, благодаря которому мы получим письмо на почту с соответствующе заполненной таблицей. По видео пошарю систему.

Разработка с нуля. Разработать модель машинного обучения для распознавания и фильтрации текста.

Data Science. Разработка с нуля. Добрый день! Требуется получить инструмент для экспорта экономического календаря в формате CSV или Excel за заданный период: 1. Источник календаря – не принципиален, но перед началом работы нужно его согласовать: mql5.com – https://www.mql5.com/ru/economic-calendar , МТ5, другие новостные сайты 2. Программа для выгрузки – не принципиальна, но предварительно согласовать: скрипт / советник / десктопная программа 3. Выбирается любой период для выгрузки – от и до, ориентировочно, около года 4. Календарь выгружается в формате CSV или Excel 5. ОТДЕЛЬНО ПО СТОЛБЦАМ/ЧЕРЕЗ РАЗДЕЛИТЕЛЬ отображается ТЕКСТОВА информация для КАЖДОЙ новости: 5.1. День 5.2. Время 5.3. Страна 5.4. Валюта 5.5. Описание новости 5.6. Важность/сила новости 5.7. Иные параметры, если источник позволяет их выгрузить (предыдущее значение, текущее, прогноз).

Доработка существующего продукта. У меня есть небольшой совсем сайтик на фласке и модель XGBoost, натренированная на небольшом UCI German Credit датасете. Поскольку опыта мало, я мало себе представляю как деплоить модель на сайт. Суть проекта в прогнозировании дефолта заемщика, основываясь на его характеристиках. На сайте должно выводиться решение о том, получает ли кредит человек или нет.

Data Science. Разработка с нуля. Создание базы данные на базе ии для быстрого сбора инфы, получения ответа на вопрос сотрудников. Пожелания и особенности: Создание базы данные на базе ии для быстрого сбора инфы, получения ответа на вопрос сотрудников.