Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Data Science. задание на анализ таблицы csv и построение графиков. Для небольшого задания в вузе необходимо написать код на пайтон, который проанализирует таблицу csv (которую я скину), и сделает четыре графика отображающих результаты анализа. Графики нужно сделать с помощью pandas, а также стилизовать по референсу.

Выполнить задание в kaggle. Необходимо выполнить соревнование в kaggle. Ссылка: https://www.kaggle.com/competitions/predicting-response/overview.

Выполнить ТЗ. Необходимо помочь выполнить задание по ссылке в kaggle.

Data Science. Разработка с нуля. У нас есть отчеты и различные данные из ВБ. Для нужд компании эти данные должны выгружаться в таблицы и там обрабатываться вместе с нашими данными. Мы хотим связать всю эту историю через API WB в гугл таблицы.

Разработка с нуля. Добрый день! Есть задача для анализа данных. Нужно проверить гипотезу: возникновение проблем у клиентов и их обращение в сервисную поддержку могут привести к снижению частоты покупок и среднего чека, а возможно и к потери клиента. Есть два набора данных: 1. Заказы клиентов, где перечислены все артикула всех заказов всех клиентов. Инфо: сумма, ФИО, номер тел, артикул, заказ, дата создания, дата получения. То есть мы можем из этих данных видеть динамику заказов каждого клиента 2. Тикеты/обращения клиентов в сервисную службу. Мы видим категорию обращений, дату обращения, результат рассмотрения. Нужно установить зависимость: возникновение проблем у клиента приводит ли к снижению частоты заказов и среднего чека или нет. Возможно по каким-то конкретным типам обращений. Возможно при каких-то отдельных статусах обращений и т.п. Ключ для связки таблиц: ID_клиента или Номер заказа Желаемый инструментарий: лучше что-то технологичное, типа Python, но можно и в Excel. Правда с Excel сложнее - так как строк значительно больше 1 млн. Во вложении - часть данных для примера. По срокам - ко вторнику 18.06. По сумме - оцените, пожалуйста, сами. Спасибо!.

Data Science. Разработка с нуля. На основании файла excel необходимо организовать БД на postgresql,  через язык Python. Избавиться от большого количества вкладок, необходимо чтобы информация была читаема, можно было идентифицировать какая позиция к чему относится, с помощью PowerQuery (не обязательно именно эта программа) запросов сделать возможность быстрого добавления информации в колонку «Факт»(направиться позже).

Data Science. Выполнить экзаменационное задание. Нужна помощь с экзаменом по Data Analytics. По готовой базе данных построить несколько регрессионных моделей для предсказания одной из переменных + сравнить их и сказать, какая лучше работает. Желательно знание английского Задание не большое, всю подробную информацию предоставлю.

Data Science. Нужно написать программу. Здравствуйте! Мне нужно в срочном порядке решить три задания, с созданием шаблона. Задание я прикрепил, кто сможет это реализовать в ближайшее время хорошо заплачу. Не нужно заморачиваться, главное даже - это не красота, а просто, чтобы это работало.

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. Требуется специалист по BigQuery, чтобы сделать механизм резервных копий данных наших клиентов. У нас 650 датасетов, нужно чтобы они на наш сервер регулярно (раз в день/неделю) резервировались.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо построить 5 графиков по имеющимся данным + решить кейс. Задание пришлю в личные сообщение.

Тестирование. Бебебе.

Data Science. Разработка с нуля. 1) Нужно в R studio в таблице rda оставить данные только тех участников, которые прошли не менее 75% процентов экпериментального задания. 2) Затем для оставшихся "хороших" участников нужно сделать распределение по возрасту. Доставая данные из столбика age, показать, сколько людей относятся к 18-25, 25-30, 30-35, 35-40, 40-45, 45-50, 50-55, 55-60, 60-65, 65+ лет. Сделать диаграмму в plot, показывающую это распределение по взрасту. 3) Показать в зуме через "поделиться экраном", как запустить получившийся код на компе заказчика.

Разработка с нуля. Построение дашборда в bi с интеграцией api.

Разработка с нуля, настройка. Есть данные которые выгружаются из учетной системы в Google таблицу (обновляются с периодичностью 1 раз в 30 мин). Требуется 1. Сделать автоматическое корректировку данных (автозаполнение определенных полей, применение формул) 2. Указать на ошибки в таблице (незаполненные поля, некорректно заполненные поля) 3. На основе данных построить дашборты- продажи по брендам, категориям, поставщикам. Динамику продаж за период. Нужен опытный аналитик, кто поможет структурировать данные и правильно настроить.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно объединить информацию из 8 файлов Excel в одну сводную таблицу (обозначение одних и тех же товаров в файлах разное). В конечном файле каждый лист должен соответствовать определенной группе товара. Так же необходимо предусмотреть, чтобы была возможность ежедневного обновления данных.

Data Science. Доработка существующего продукта. Есть готовый код нейросетки (в виде функций) и набор данных, к которым ее нужно применить. Требуется "подружить" код и данные, обучив и протестировав модель.

учеба. Я заканчиваю курс по дата аналитике, у меня остался финальный проект, но я не успеваю его закончить в связи с работой. Требуется решить проект за меня 🙏🏻.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать голосового ассистента на сайт с помощью чата гпт для помощи клиентам в подборе товара.

Data Science. Разработка с нуля. Требуется научиться выгружать данные по api wildberries в гугл таблицу.

Data Science. Разработка с нуля. Задание по анализу данных и визуализации 1. Выбрать данные, которые вам интересны, предпочтительно в табличной форме (Excel, CSV) 2. С помощью Pandas провести анализ данных и визуализацию 3. Стилизовать визуализацию, чтобы получить некоторую консистентную инфографику в оригинальном стиле Состав презентации Вводная часть: — Какие данные вы выбрали и где вы их нашли. — Объясните, почему вам было интересно проанализировать именно эти данные — возможно, они имеют особую ценность? — Какой вид графиков вы решили сделать (например, есть линейные, гистограммы, столбчатые диаграммы, сложенные графики, круговые диаграммы и т.д.) и почему? Этапы работы: — Расскажите, как вы обрабатывали данные. Желательно поэтапно прикреплять свой код. — Если пользовались нейросетями, то какими, для чего, какие промпты писали. — Как вы стилизовали графики. Возможно, вы выбрали какую-то референсную картинку или вдохновились чем-то и решили создать графики в определённом стиле. Если это так, покажите свои источники вдохновения. Итоговые графики — Презентуйте ваши графики. Рекомендуемый объем: 4-5 графиков. — Прикрепите блокнот с кодом и датасет (загрузите их в любое облачное хранилище и дайте ссылку, проверьте доступность для просмотра и скачивания файла) Критерии — Насколько интересные данные вы выбрали. Они должны быть содержательными и достаточно объёмными, чтобы было целесообразно обрабатывать их с помощью программы. — Насколько тщательно вы изучили предоставленные данные: не просто построили инфографику того, что есть, но и каким-то образом обработали информацию и получили какой-то вывод после анализа. — Как вы стилизовали свои данные. Они должны отличаться от стандартных визуализаций в Python и быть более оригинальными. — Уделите больше внимания презентации процесса работы и применению изученных навыков.

Тестирование. Я учусь в ВШЭ. У нас проходит Обязательное внешнее тестирование цифровых компетенций студентов на платформе университета Иннополис. 3 цифровых компетенции: цифровая грамотность, программирование и анализ данных. Может вы могли бы помочь ?.

Доработка существующего продукта. Выполнить 4 задачи на тему анализа данных (задачи на гипотезы) дедлайн до 10 числа 20:00. Пожелания и особенности: Выполнить 4 задачи на тему анализа данных (задачи на гипотезы) дедлайн до 10 числа 20:00.

Data Science. Разработка с нуля. Выполнить нужно сегодня, 09.06.24 Создать файл с базой данных на csv, посчитать требуемые статистики на SQL и Python. Предоставить код.

Анализ данных. Оптимизация процесса ручной подсортировки магазинов. Разбор и улучшение существующего файла, куда подтягиваются данные из разных источников.

Data Science. Пройти итоговый тест. Я обучаюсь на курсе "анализ больших данных". Необходимо пройти итоговый тест на хороший результат.

Data Science. Доработка существующего продукта. Помощь с итоговым проектом по анализу данных на языке Python в google colab.

Data Science. Решить задачу по визуализации. Нагенерить тестовые данные, сделать визуализацию.

Выполнение ТЗ. Необходимо выполнить следующие задания.

Data Science. Выполнить задание. Часть 1 исследовательский анализ данных Необходимо провести аналитическую работу с датасетом, выяснить артефакты и сделать выводы по полученным данным, используя различные инструменты отображения: таблицы, графики, функции. Обязательно после каждого шага должен быть вывод, а в коде комментарий. План работы: открыть файл с данными, изучить общую информацию, описать полученный датасет, провести предобработку данных ( проверка на пропуски, дубли, типы данных в столбцах), провести исследовательский анализ данных, построить графики, проанализировать датасет и описать выводы Часть 2 работа с моделями для прогноза План работы тот же На фото варианты различные нужно выбрать одно с первой части и одно со второй части.

Собрать Данные. Мне нужна помощь в сборе данных о федеральной и региональной минимальной заработной плате в России, особенно об изменении после принятия закона в 2006/2007 году. Пожелания и особенности: Мне нужна помощь в сборе данных о федеральной и региональной минимальной заработной плате в России, особенно об изменении после принятия закона в 2006/2007 году.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо проанализировать 2 датасета без использования библиотеки на питоне (данные с росстата), метрики:среднее значение, максимальное, минимальное, квантиль, нехарактерные значения и другие.

Доработка существующего продукта. Детали в личку.

Тестирование. 1. Провести 3 глубинных интервью с пользователями клиента (3 роли) для выяснения того, какие задачи и каким образом они решают при выполнении своих обязанностей в рамках существующего ПО. Собрать требования к ПО     2. Сформировать перечень выполняемых задач по каждой роли     3. Составить диаграмму пути решения их задач с указанием полей ПО, с которыми они оперируют на каждом шаге     4. Сформировать список требований / пожеланий к ПО.

Разработка с нуля. Провести аналитику ценообразования стоимости ж/ билетов у продовцов.

Обучение. Необходимо обучение по теме анализа данных на базе языков sql и python . Окончены курсы Яндекс практикума.

Решить 3 задачи средствами sql и python. Решить 3 задачи, 2 на sql и одну на python.

Выполнение аналитического исследования на Python. Требования к проекту пришлю в чат.

Data Science. Настройка. Нужна помощь в аккредитации для медработника.

Доработка существующего продукта. Здравствуйте, уважаемые специалисты. Мне необходимо до вечера сегодняшнего дня написать 2-3 сложных формулы в гугл таблицах которые решали бы следующие задачи: 1) Каждый день фиксировать оборачиваемость по каждому арт., чтобы потом можно было построить график. Сейчас оборачиваемость просто обновляется каждый день по триггеру 2) Сводная таблица из нескольких диапазонов лист "заказы" и лист "продажи" в шт. по артикулу, ежедневно Весь массив данных есть, нужно только свести данные Жду ваших предложений!.

Data Science. Доработка существующего продукта. Есть небольшая задачка, нужна консультация по написанию python-кода. Активность примерно на час. Не разбираюсь в циклах,питон знаю только основы. Пожелания и особенности: Есть небольшая задачка, нужна консультация по написанию python-кода. Активность примерно на час. Не разбираюсь в циклах,питон знаю только основы.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно спроектировать и реализовать Базу данных с текстовыми полями и документами в формате word и сделать возможность поиска и сортировки по полям БД. Создание web-сервера и API - запросов для общения со сторонними сервисами. Создать возможность заполнения данной БД с сайта через web-сервер. Примерный объем БД - до 100 тыс записей.

Доработка существующего продукта. Есть готовый код по использованию ИИ в скоринге кредитной модели банка - 3 способами (один из методов catboost). Необходимо детально разъяснить как он работает; Подготовить по нему описательную часть на 30-40 страниц в том числе с сравнением разных методов; Доработать существующую презентацию по проекту.

Помощь в решении задач онлайн. Необходимо помочь в решении задач по дата анализу в субботу 08.06 в 12:20.

Проанализировать данные. Проанализировать данные за пол года.

собеседование. Нужна подготовка к собеседованию.

Разработка с нуля. Решить задачи.

Data Science. Разработка с нуля. На английском: 1. Анализа и очистки данных и получения описаний всех переменных данных. 2. Создайте новые переменные для зависимых переменных: удовлетворенность (sat), готовность платить (wtpp), намерения повторной покупки (ri) и сарафанное радио (wom), производительность, характеристики. И т. д. Предполагается, что эти новые переменные являются средними значениями пунктов в каждом из т.е. SAT1 = mean( sat1_1, sat2_1, sat3_1) и т.д. 3. Проведите регрессионный анализ, используя измерения качества и удовлетворенности в качестве независимых переменных, а средний балл готовности платить премию и намерение совершить повторную покупку - в качестве зависимых переменных. Интерпретируйте результаты с точки зрения управления. Для лучшего понимания необходимо провести поперечный регрессионный анализ для обеих волн и один продольный анализ. коэффициенты. Каковы точки паритета и точки различия для Apple и Samsung. (для волны 1 на данных волны 1 используйте R, а для волны 2 на данных волны 2 используйте Python) 4. Проведите поперечный и продольный регрессионный анализ, используя измерения качества старой меры (q_old_XXX) и удовлетворенности в качестве независимых, а средний балл готовности платить премию и намерение совершить повторную покупку в качестве зависимыми переменными. Интерпретируйте результаты с управленческой точки зрения. Отличаются ли результаты регрессионного анализа для намерений о покупке и дают ли они различные перспективы по сравнению с многомерной мерой, принятой в вопросе 3? Пожалуйста, сравните бренды по этим коэффициентам регрессии. Каковы точки паритета и точки различия для Apple и Samsung. 5. Используя показатель ACSI в качестве независимой переменной, а WTPP и RI - в качестве зависимых переменных для обеих волн, проведите линейную регрессию. Дает ли один только ACSI достаточное представление о поведении покупателей? 6. Играет ли возраст потребителя какую-либо роль в определении его восприятия качества?.

Предмет. Нужен репетитор на 7 семестр по Предмету Технологии работы с открытыми данными !!!!! Что из этого точно будет Технологии работы с открытыми данными включают в себя различные инструменты и методы для сбора, хранения, обработки и анализа открытых данных. Для работы с открытыми данными часто используются следующие технологии: 1. API (Application Programming Interface): Позволяют получать доступ к данным из различных источников через стандартизированные интерфейсы. Например, RESTful API, GraphQL и т.д. 2. Базы данных: Используются для хранения и управления большими объемами данных. Различные базы данных, такие как MySQL, PostgreSQL, MongoDB, и другие могут использоваться для работы с открытыми данными. 3. Языки программирования: - Python: Один из наиболее популярных языков программирования для работы с данными. Python имеет богатые библиотеки для обработки данных, такие как Pandas, NumPy, Requests и другие. - R: Язык программирования и среда разработки, широко используемые в статистике и анализе данных. - SQL: Язык структурированных запросов используется для работы с реляционными базами данных. - JavaScript: Может использоваться для визуализации данных на веб-страницах или для работы с API. 4. Инструменты для визуализации данных: Такие как Tableau, Power BI, Matplotlib, D3.js и другие помогают создавать наглядные графики и диаграммы на основе открытых данных. 5. Методы машинного обучения и анализа данных: Используются для обработки больших объемов данных и извлечения полезной информации. Библиотеки и фреймворки, такие как TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch и другие могут быть полезны для этой цели. И также еще два предмета Основы машинного зрения и еще один Прикладные задачи машинного обучения Нужно срочно прошу!!!!!!!!!!!!!! Очень нужны отклики!!!!.

Data Science. Разработка с нуля. Задача: Система должна ежедневно запрашивать информацию от тинькофф инвестиции, сохранять в базу, агрегировать информацию и согласно условиям отправлять информацию в закрытый чат телеграмм. 1. Ежедневно (пусть это будет 00:00) запрашивать список российских акций и добавлять новые акции в список для отслеживания. 2. Раз в день (пусть это будет 7 утра) запрашивать у тинькофф инвестиции 4 значения по каждой акции: a. Цена открытия b. Максимальное значение цены за день c. Минимальное значение цены за день d. Цена закрытия Все эти данные сохранять в базу. 3. Используя сохранённые значения найти определённые закономерности согласно шаблонам и отправить сообщение в закрытую группу телеграмм по шаблону. Цену обсудим в процессе общения.

Доработка существующего продукта. У меня есть готовый дашборд в PowerBI, модель данных достаточно сложная. Мне нужна помощь с воссозданием модели данных в DataLens: основная сложность в том, что в DataLens можно сделать связь только между первым объектом и остальными, а как настроить связь между, условно, третьим и седьмым объектом- вопрос (надеюсь, решаемый).