Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Наставничество в ML. Мне нужен наставник для занятий 1-2 раза в неделю по основам ML на практике. Знания и опыт на текущий момент практически нулевые. Я начал годовое обучение на платформе Skillbox. Параллельно так же читаю и делаю задания из нескольких книг по машинному обучению. Читаю книги по статистике. Хотел бы начать разрабатывать и обучать простые ML модели, и на них набираться опыта. Начать с каких то совсем элементарных и постепенно переходить на более интересные. На ближайшую перспективу у меня уже есть несколько идей: 1. Рекомендательные системы для интернет магазина. Я работаю веб разработчиком в интернет магазине и хотел бы попробовать сделать что полезное на основе ML. 2. Обучить модель которая будет рекомендовать hardskills на основе навыков у других пользователей. Например, если я разработчик и знаю такие то технологии, то дай мне список из топ технологий для изучения. Например. 3. Обучить нейросеть прогнозировать шансы забрать банк на флопе в покере. Обучить на истории из 1000000 рук. И тому подобное. Я бы хотел начать практиковаться в подготовке данных и обучении простых моделей на основе какого нибудь фреймворка, например Pytorch. И мне нужна помощь в составлении дорожной карты для обучения на практике, помощи в выборе инструментов и алгоритмов, в объяснении сложных для меня моментов.

Доработка существующего продукта, настройка. Здравствуйте, хотел бы с вами проконсультироваться и получить какие-то советы по разработке RecSys. Если точнее - у меня возникли трудности с работой над датасетом на этапе дата анализа и кластеризации (до классификации еще даже не дошел) Был бы вам очень признателен за отклик.

Data Science. Доработка существующего продукта. Курсовая работа "предвидение оттока клиентов" (Только код на основе ML предсказывающий отток клиентов). Есть пример работы только по теме "Предвидение совершения покупки товара". Есть файл, которому нужно написать код. Нужно описание действий. По цене можно договориться.

Репетитор аналитик данных. Требуется репетитор по курсу аналитик данных Помощь в решении спринтов Проект: Исследовательский анализ данных.

Решить 2 задачи. Требуется написать несколько User Story и нарисовать схему BPMN.

Разработка с нуля. Написать пайплайн с помощью фреймворка Luigi.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Требуется сделать функционал для создания шаблонных документов. Есть база данных, в которую менеджеры вводят отдельные данные о контрагентах и продукте. Эти данные должны подставляться в шаблоны документов и конвертироваться в pdf. 1) важно соблюдение верстки, чтобы ничего не съезжало и было ровно как в ворде. 2) некоторые документы подразумевают таблицы, в зависимости от количества приобретаемых единиц продукта.

Разработка с нуля. Выполнить проект, по которому нужно обучить модель, которая получит векторное представление изображения, векторное представление текста, а на выходе выдаст число от 0 до 1 — покажет, насколько текст и картинка подходят друг другу Базовый DL фремворк - pytorch Векторизация текста - BERT или sbert Векторизация изображений - Resnet18 Нейронная сеть torch.

Есть таблица на 60к строк с датой, айди пользователя и заказа + сумма покупки Необходимо помочь с решением задачи и объяснить как вы строили такой анализ в гугл таблице. Есть таблица на 60к строк с датой, айди пользователя и заказа + сумма покупки Необходимо помочь с решением задачи и объяснить как вы строили такой анализ в гугл таблице.

Доработка существующего продукта. Здравствуйте, хотел бы с вами проконсультироваться и получить какие-то советы по разработке RecSys. Если точнее - у меня возникли трудности с работой над датасетом на этапе дата анализа и кластеризации (до классификации еще даже не дошел) Был бы вам очень признателен за отклик.

Data Science. Доработка существующего продукта. Техническое задание в прикрепленном файле.

Выполнение заданий вуза. Дан датасет,необходимо выполнить задания на фото.

Доработка существующего продукта. Доброго времени суток! Нужно внести немного правок в диплом по теме: "Методика и программа на основе искусственного интеллекта (ИИ) для систем управления запасами" !Большинство правок уже внес Задачи от науч. руководителя: 1) название не соответствует заданию 2) нет наименований ГЛАВА, а выводы есть. просто добавить слово 3) для диссертации есть формальные признаки - ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ! актуальность объект исследований предмет (часть объекта) цель (на основе предмета) задачи исследований - обзор предметной области - обзор программ аналогов - обзор методов - разработка программы - тестирование программы и получение результатов практическая значимость - что позволяет решать программа разработанная и в чем она лучше других (скорость, точность, функционал более удобный и т.д.) написал вам именно так, как надо писать, так как исследование это ПРОЦЕСС и не может нести практической значимости, а вот результаты, которые получены в ходе исследования с помощью программы - несут! сейчас в цели нет того, что вы хотите решить? "Цель исследования – разработать программу на основе искусственного интеллекта (ИИ) для эффективного управления запасами на предприятиях это задача не для диссертации магистерской и надо более просто написать, например, управление складом цеха. привоз материалов оформление размещение документ на выдачу поиск доставка к выдаче ..... вот примерно как описывает процесс складской деятельности и его интересно решить, так как сейчас делают разные люди и возникает несогласованность! решение этой проблемы - актуальность!!! применение ИИ - не является актуальным, актуальным является решение задачи (выше вам написал) 4) убрать лишние символы, которые возникают после прямого копирования с сайтов ! ? 5) главы с новой строки, а параграфы идут последовательно 6) не делать полупустых страниц 7) в главе 2 должно быть обозначено, что и как вы будете решать в диссертации. пока нет ясности - надо четко сформулировать 8) совсем нет третьей главы в области результатов? если взяли ИИ, то это некоторые типа экспертных систем, которые работают со знаниями. если вы взяли нейронные сети, то нет их описания, нет описания выборки данных (пара ВХОД-ВЫХОД), нет формирования обучающей и тестовой выборки, нет формирования модели, которую вы хотите решить? прошу вас накинуться на четкое представление постановки задачи решаемой в главе 2 (общая) и главе 3 (конрктная).

Data Science. Разработка с нуля. Для зачета: 1. Ответы на вопросы в сводных таблицах Excel 2. Шашлык на НГ в Polymatica Analytics 3. Первая часть задания на создание дашборда в Polymatica Dashboards Для сертификата в плюс к тому, что для зачета 4. ABC-XYZ в Polymatica Analytics. Задание состоит из трех составляющих: таблица https://disk.yandex.ru/i/tQN3S4gFK6ax-w, аналитическая записка с матрицей и объяснением выбора значений для XYZ и сценарием в Polymatica Analytics. При этом ABC остается постоянным – 80-15- . 5. Вторая часть задания на создание дашборда в Polymatica Dashboards Если не планируете сдавать задания на зачете присылайте в личные сообщения: 1. Файл Excel со сводными таблицами 2. Сообщение о том, что сценарий Шашлык на НГ в Polymatica Analytics готов и комментариями сколько чеков получилось, что можно сказать о покупателе 3. Аналитическую записку по ABC-XYZ 4. Файл с информацией по дашборду Последний день зачетов у нас вторник 30 мая.

Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования MQL4 Задание подойдет для тех кто не только программирует но и понимает биржи. Нужно разработать индикатор для МТ-4 который на графике будет вырисовывать такие вот фигуры: голова и плечи в т.ч. перевернутый вариант, треугольник, клин, двойная/тройная вершина, двойное/тройное дно. Определения паттерна треугольника сужающего не стандартного пример как на картинках. Входные параметры индикатора: сделать возможным менять цвет паттернов, если паттерны выделятся будут например линиями или отрезками трендовых то менять толщину. Есть примеры картинок каждого паттерна.

Data Science. Разработка с нуля. Есть временные ряды параметров тех.процесса (около 15 параметров, в основном - температуры). Один из параметров (y) является функцией всех остальных параметров (xi): y = f1(x1) + f2(x2) ... + fn(xn), при этом некоторые fi есть функции сразу нескольких x1..xi. Нужен код на python, настраивающий эту модель по рядам данных и позволяющий посчитать y на прогноз при известных в будущем xi (векторная авторегрессия, нейросеть - на усмотрение исполнителя).

Data Science. Доработка существующего продукта. Приложение windows forms должна обрабатывать статистические данные. Есть база данных, написанная на SQL server. Проблема подключения и заполнения базы данных через приложение windows forms. Скорее, нужна не сама доработка, а помощь этот проект доделать.

Data Science. Доработка существующего продукта. Закончить учебное задание по программе.

расчетно-аналитическая работа. Работа с активами.

Data Science. Доработка существующего продукта. Напиши полностью рабочую программу на delphi выполняющую следующие функции: Прочитать структуры данных системных областей дисков в память. Расшифровать содержимое всех структур и вывести их на устройство стандартного вывода или направить их в файл. Прочитать цепочку номеров блоков (кластеров) задаваемого файла до и после перемещения и вывести ее на устройство стандартного выхода.

Доработка существующего продукта. Требуется подсчет статистических данных для медицинской диссертации.

Data Science. Разработка с нуля. ИЩУ СПЕЦИАЛИСТА С ОПЫТОМ !!! Разработка торгового бота по данным из телеграмм. Далее на сервере, исходя из значений, на сайте брокера выполнять клик на красную или зеленую. В случае проигрыша (фото №1), нужно сделать гибкую настройку перекрытия (MM, колена) (фото №3), что бы бот автоматически изменял стоимость входа в сде ку. Значения : м5 / м15 12-15 валютных пар на бирже Гибкая настройка от четырех до семи колен (4-7 перекрытий в случае проигрыша) Так же по возможности можно добавить анализ, что бы бот ожидал минимального понижения или повышения курса, в зависимости от заданного направления. Если знаете как сделать лучше, добавить что то - пишите обсудим.

Data Science. Разработка с нуля. Нужен код на Python. Нужно посчитать количество повторений каждого слова из файла .xls по определенной колонке (топ 30 упоминаний слов) Также, желательно, чтобы были очищены стоп-слова (испанский язык).

Data Science. Удалить видео с камер наблюдения своей квартиры. Удалиение видео с камеры в квартире , и с облака . В своей квартире.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать и показать как создавать геослои в Data Lens Исходные данные: Датасет компаний с адресами (без координат) Задача: Необходимо создать геослой на котором будут показаны эти компании, основная задача как раз показать как преобразовывать или сопоставлять адреса с координатами которые читает Data Lens.

Data Science. Доработка существующего продукта, Разобраться как запустить готовый docker compose. Есть готовый код (docker compose, dockerfile) Нужно просто правильно запустить. С этим нужна помощь.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Анализ данных связанных с металлургическим производством.

Data Science. Провести обучение. Образовательное учреждение «Нефтегазовый Образовательный Центр» в поисках специалиста/преподавателя на проведение очного обучения с открытыми датами в Москве на следующие программы: - "Основы хранилищ данных"; - "Микросервисная архитектура". Даты подстраиваем под занятость преподавателя (кроме выходных). Каждая из программ составляет по 24 а.ч. (3 дня очного обучения). Стоимость за 1 час: 2100 р. Цена от 50.400 р. указана за проведение 1 курса. Готовы рассмотреть встречные предложения. Состав программы обучения будет предоставлен. Приветствуется отклик на проведение одной или обеих программ!.

Data Science. Необходимо рассчитать расстояние между двумя координатами. И сделать транслитерацию данных с русского на английский. Транслитерация данных Рассчитать расстояние между двумя координатами Прислать код и объяснить работу кода если потребуется. Дополнить высланный файл данным полем и транслитированными файлами.

Разработка с нуля. Необходимо дать ответы на следующие вопросы, совершить аналитику, обязательно с цифрами. Выставка как брендформанс инструмент: Как стенд влияет на знание бренда? Усиливает ли стенд желание совершить сделку? Нужны ли дополнительные дополнительные активности на стенде? Цена договорная.

Разработка с нуля. Сделать дипломную работу от Яндекс практикум.

Разработка с нуля. Необходимо сделать дашборд (примера дизайна нет, будет оговариваться) по маркетинговым показателям из одной таблицы. Если вы работали только в BI, также откликайтесь, Looker работает идентично.

Помощь на экзамене 3 курс института. Нужна помощь в решении итогового теста на 30 вопросов по предмету «Анализ данных».

Тестирование. Анализ Таблиц.

Запись ролика для школьников по профессии. Мы - школа подготовки к ЕГЭ Импульс - запускаем летнюю школу для учеников, которые переходят в 10 и 11 класс. Для них у нас будет ярмарка профессий - серия роликов с интересными и востребованными профессиями Ролик по профессии должен быть не более 15 минут. Структура примерно такая: - Знакомство с профессией (краткий обзор) + опыт (почему лектор выбрал для себя этот путь, как развивался) - Практическое задание (нужно будет его придумать и вместе научиться чему-то простому и интересному) + после этой лекции на платформе у детей будет домашка, где они самостоятельно должны будут сделать похожее задание, как в лекции (его тоже нужно будет придумать) Записать видео нужно будет в нашем офисе до 30 мая (Москва, Нагатинская ЗА) Оплата: 1000 руб.

Data Science. Доработка существующего продукта. Добрый день, Требуется написать Repair функцию по небольшому куску статьи. Имеется сейчас написанный код с датой, которые точно работаю корректно. Требуется добавить к ним функции, которые написаны на скриншоте во вложении. Если ТЗ понятно, то вышлю код и дату.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Обоснование к росту численности используя исторические и фактические данные.

Разработка с нуля, настройка. Необходимо сформировать инструмент для сбора и обработки данных.

Доработка существующего продукта. Требуется: по ТЗ и образцу переписать программу по анализу фин.отчета Wildberries. Excel, Power BI, Google sheets. Опыт работы с ВБ максимально предпочтителен. Переделать старую версию программы, либо на ее основе написать новую. Программа должна расшифровать отчет ВБ постатейно и поартикулярно, выдавать готовый результат с возможностью просмотра фин результата с глубиной до каждого размера. ТЗ даю на согласовании условий!!!. Пожелания и особенности: Excel Power BI Премия за быстроту и качество работы!!! Доп заказы в дальнейшем.

Доработка существующего продукта. Добрый день, пишу диплом в бакалавриате на ОП Социология, использую качественные методы. Требуется помощь в объяснении как правильно формулировать задачи и гипотезы, а также как анализировать данные. Ищу специалиста, который разбирается в социологии и уже проводил исследования качественным методом.

Анализ количественного исследования для диплома (опрос). - Проверить гипотезы (18 гипотез) - Провести кластерный анализ Срок: до 24 мая включительно.

Анализ телеграмм-канала. Необходимо проанализировать состояние телеграмм-канала, чтобы решить, стоит ли его покупать.

Разработка с нуля. Необходимо выполнить практические задания в соответствии с приложениями в Deductor Studio.

Data Science. Разработка с нуля. Описание проекта в приложении.

решить контрольное задание в Оранж. Работа с ML-студией Orange data mining Задание и рекомендации I. Задание 1.1 В рамках учебной дисциплины «Data science в бизнесе» необходимо изучить основные функции ML-студии Orange и подготовить отчет, содержащий следующие разделы: ? Введение. Краткое описание функциональных возможностей студии ? Примеры решения задач DS. Примеры решения задач по анализу данных с использованием базовых функций студии (скриншоты с комментариями) ? Моделирование. Описать процесс и результаты создания собственной модели предиктивной аналитики с использованием демонстрационных или собственных данных, а также одного из доступных методов (линейная регрессия, логистическая регрессия, решающие деревья и т.п.) ? Выводы. Что сделано, как оцениваете возможности студии, а также применимость ее функционала к выбранной вами исследовательской задаче в рамках мини-проекта «Остров» ? Приложения. Необязательный раздел. В случае необходимости в нем можно показать расчеты, диаграммы, таблицы, которые неудобно давать в основном тексте. 1.2 Требования к оформлению отчета: ? Титульный лист с указанием дисциплины (Data Science в бизнесе), задания (Работа с ML-студией Orange data mining), учебной группы (11БМ), ваших ФИО и ФИО преподавателя (Брускин С.Н.) ? Шрифт Times New Roman, 14 кегль, межстрочный интервал 1,15, выравнивание по ширине, новые разделы – с новых абзацев ? Скриншоты оформляются в виде рисунков, нумеруются и подписываются. Подпись ставится под рисунком и вместе с рисунком центрируется. Нумерация рекомендуется сквозная. ? Рисунки следует комментировать («Как показано на Рис.1, платформа позволяет построить график рассеивания, что удобно при решении . ? Общий объем документа – от 10 до 20 страниц II. Рекомендации 2.1 Для успешной работы со студией Orange рекомендуется сначала изучить ее базовую функциональность. Для этого необходимо: ? Ознакомиться с видео-инструкциями, обучающими helpфункциями и примерами ? Освоить следующие функции: ? Загрузка внешнего датасета в среду студии ? Обработка таблиц ? Применение встроенных методов прогнозирования к набору данных ? Визуализация и оценка результатов 2.2 Для модельных экспериментов рекомендуется: ? Проверить работоспособность исследуемых функций на имеющихся в студии тестовых данных ? Подгрузить собственный датасет с фейковыми данными (данные небольшого объема (от 100 до 500 строк) можно сгенерить самостоятельно, либо скачать данные из публичного доступа, например, с www.kaggle.com) ? Опция – данные могут иметь отношение к проекту «Остров», этом случае надо сформулировать, какие переменные являются факторами влияния, а какая – целевая (зависимая) ? Пройти в тестовом режиме основные этапы работы с данными в соответствии с методологией CRISP-DM. ? Определить, какие метрики качества данных и качества модели, вы будете использовать для оценки полученных результатов. ? Сформулировать гипотезу по поводу результатов моделирования (какие методы больше подойдут и на какой уровень качества прогнозирования позволят выйти). III. Примечания 3.1 Выполнение задания будет оцениваться по 10-балльной шкале следующим образом: ? Корректное описание работы студии Orange и адекватные выводы по возможностям ее применения в задачах DS – до 4 баллов ? Успешная демонстрация и комментарии по моделированию на тестовых данных с использованием встроенных методов (регрессия, деревья) – дополнительно до 2 баллов ? Разработка и демонстрация собственной предиктивной модели на реалистичных данных с описанием основных этапов DS согласно CRISP-DM – дополнительно до 2 баллов ? Взаимоувязка разработанной модели с моделью, которая дополнительно до 2 баллов.

Разработка с нуля. Модель прогнозирования временного ряда. Есть набор параметров по одному человеку за одну дату, далее есть набор параметров по этому же человеку, но уже в другую дату и тд и так по большому количеству человек (т.е. по сути имеем временной ряд). Нужно сделать модель, которая будет улавливать тренд по каждому человеку и предсказывать следующие значения всех параметров по одному человеку. Для того, чтобы было удобнее обучать модель на данных эти данные, скорее всего, необходимо преобразовать в более удобный вид: сделать так, чтобы только одна запись соответствовала одному человеку: для этого в одну запись помесить как бы всю историю изменения параметров (векторная авторегрессия). Таким образом имеем задачу прогнозирования временного ряда, которая сводится к задаче многомерной регрессии, которую нужно решить, скорее всего, деревьями решений либо нейронной сетью, либо если у вас есть какие-то идеи, то другим методом. Данные предоставлю после отклика. Пишите, если возникли какие-то вопросы по описанию задачи.

Data Science. Разработка с нуля. Спарсить данные о актуальных ( и не очень) для сравнения средств для обеспечения Информационной безопасности , готовые данные преобразовать в дата-сет в формате csv (маршрутизаторы, наборы видеонаблюдения сканнеры биометрии и т.п.).

Разработка с нуля, тестирование. Необходимо собрать и проанализировать данные по определенной отрасли.

Обучение. Нужна база для позиции junior data analyst в IT-компании.

Разработка с нуля. Data scientist.