Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Data Science. Доработка существующего продукта. Здравствуйте! нужна помощь с лабораторной по питону. три задания, у меня даже есть решение и но надо сменить стиль кода и мб сам код.

Помощь с дз. Анализ временных рядов в вузе, нет времени сделать самой.

Data Science. Разработка с нуля. 1. Импортировать файл данных, проверить корректность импорта 2. Построить описательную статистику, сделать выводы про пропуски. 3. Принять решение о стратегии заполнения пропусков (учесть тип данных, количество пропусков, что-то еще). 4. Восстановить пропуски для "Attribute 12" разными способами (средним, медианой, bfill, ffill, nearest, линейная интерполяция, полиномиальная порядка 2) и построить графики данных и восстановленных данных.

Data Science. анализ и прогнозирование временных рядов. Есть задачи по анализу и прогнозированию временных рядов, то есть нужно проанализировать большой объем данных, визуализировать данные, сделать выводы и тд это задание в вузе, нужен репетитор, который поможет в выполнении, python.

Доработка существующего продукта. Нужен бизнес-аналитик вайлдберис на удаленку.

Написание дипломной работы. Тема работы:"Анализ рынка видеоигр (поиск инсайтов, составление рекомендаций стейкхолдерам, построение предиктивной модели оценки объёмов рынков)". Датасет:https://www.kaggle.com/datasets/rush4ratio/video-game-sales-with-ratings?select=Video_Games_Sales_as_at_22_Dec_2016.csv Задачи и цель работы:• Поскольку работа больше исследовательская, то на это и сделаем акцент; сначала, само собой описать данные, при необходимости, провести очистку и интерпретацию, ну и дальше собственно само исследование (данный датасет довольно многогранный, можно будет реализовать, например, и сквозное исследование по признакам, от большего к меньшему, то есть от региона, платформ и жанров, к играм и разработчикам); также в документации описываем последовательность действий, чтобы был понятен ход решения; не забываем об описании ценности которую может принести данное исследование для стейкхолдеров; план описания проекта, есть у вас в личном кабинете (в дипломном блоке) - файл "критерии оценки", его можно взять за основу структуры • Что касается визуального представления информации, интересные виды визуализаций можно посмотреть тут (https://habr.com/ru/post/468295), хотя достаточно будет и базовых типов визуализаций • Опционально, если будет необходимо описать взаимосвязи показателей, можно будет построить матрицу корреляции (см. seaborn.heatmap: https://datastart.ru/blog/read/seaborn-heatmaps-13-sposobov-nastroit-vizualizaciyu-matricy-korrelyacii и Seaborn Heatmaps настройка: https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html), по ней удобно описывать зависимости • По поводу модели, можно использовать, например, линейную регрессию (её достаточно), где признаками будет год, а целевой переменной будут сгруппированные по годам глобальные продажи (например, будем предсказывать на 2017-2023 годы); по оценке качества модели, можно использовать - RMSE (подробнее см. тут: https://pythobyte.com/rmse-root-mean-square-error-9ac86324).Критерии оценки отправлю исполнителю К В общем, основная цель - содержательное описание исследования и построение модели. Сопроводительная документация (текстовый редактор или word-документ) ~= 7-15 страниц, также нужно будет сделать презентацию (power point или googlе-презентации) ~= 7-12 слайдов, для демонстрации работы и защиты.

Разработка с нуля. Срочно нужна помощь с лабораторной работой выполнить описанные ниже требования для каждого датасета: для каждой пары фигур выполнить прокрустово преобразование и вычислить расстояние между кривыми расстояние между кривыми = среднее евклидово расстояние между соответствующими точками фигур (т.е. точками с одинаковыми индексами) во время выполнения расчетов выводить время, затраченное на них построить матрицу расстояний между кривыми, где в i-й строке (и столбце) расположен вектор расстояний от i-й кривой до всех остальных отобразить матрицу расстояний на рисунке (график 0) к матрице расстояний применить метод главных компонент (PCA): выделить 2 главных направления (компоненты), метод fit спроецировать векторы расстояний на плоскость, заданную найденными направлениями, метод transform на выходе будут получена матрица из двумерных векторов (проекция) методы класса PCA: fit + transform или fit_transform полученную проекцию отобразить на рисунке (график 1) по графику 1 определить количество кластеров (визуально), если это требует выбранный метод кластеризации применить метод кластеризации к векторам проекции: определить номер кластера для каждого вектора проекции, а, следовательно, для каждой фигуры определить центры кластеров отобразить проекцию, центры и номера кластеров (график 2) для каждого кластера построить рисунок (графики 3): три проекции фигур этого кластера (x-y, x-z, y-z) фигуры отображать полупрозрачным цветом см. Рис. 1 задокументировать функции.

Доработка существующего продукта. Data set с кагла по Алкоголизму студентов, тело проекта уже готово, остались несущественный доработки 1. Надо будет изменить цвет 2 графиков (честное слово, так и не разобрался как это делать, так как выдает постоянно ошибку) 2. Есть 2 3D графика, их надо наложить друг на друга и подписать оси В интернете вообще ничего подобного не нашел 3. Построить матрицу корреляций, пример из интернета с ошибкой скину 4. Залить проект на стримлит.

Доработка существующего продукта. У существующего продукта web нужно выстроить систему сбора данных (дата инженер) и систему вывода данных (дата аналитик) . Исходя из этого нужен человек, обладающий необходимыми навыками. Бекенд на python.

помочь пройти тест на data science для зачисления на курс на яндекс практикуме. Помочь пройти тест на data science для зачисления на курс на яндекс практикуме. Начальный первый тест.

Доработка существующего продукта. Dara set с кагла по Алкоголизму студентов, тело проекта уже готово, остались несущественный доработки 1. Надо будет изменить цвет 3 графиков (честное слово, так и не разобрался как это делать, так как выдает постоянно ошибку) 2. Есть 2 3D графика, их надо наложить друг на друга и подписать оси В интернете вообще ничего подобного не нашел 3. Построить матрицу корреляций, пример из интернета с ошибкой скину 4. Залить проект на стримлит.

Data Science. Разработка с нуля. Нужен бот для WB, который будет проверять наличие негативных отзывов с 1/2/3 звёздами. В идеале, чтоб проводил мониторинг каждые 10/15 минут - и как только приходит плохой отзыв уведомлял об этом любым возможным способом. Валдберис дает API. Но также отзыв сразу отображается на сайте, как только его оставляет покупатель.

Доработка существующего продукта. Https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning/blob/master/2022/homeworks/hw3.ipynb.

Data Science. Доработка существующего продукта. Помочь разобраться с написанной на питоне программой.

Разработка с нуля. Необходим анализ вопроса статистическими и аналитическими методами включающую в себя следующие аспекты анализа будущего отрасли авиационных перевозок в следующие 10 лет: • Projected size and growth of the market (airlines) in the next 5-10 yea s • At the minimum, revenue, EBITDA and profitability projections of selected airlin s • Number of passengers expected in different continents and the factors that drive the number of passenge s • New developments in the industry that can affect all of the abo e • Growth opportunities within the industry (e.g. premium economy? New routes ) • Show on one slide how businesses in this industry pursue (at least allegedly) E G При выполнении задачи критично использование статистических методов (хотя бы нескольких из приведённых ниже) и работа в экселе (Standard deviation, sampling distribution, hypothesis testing, probability value, Linear Regression, naive forecasting method/exponential smoothing/Regression with seasonality and trend pattern, сценарии). Объем не критичен, важно качество и ответы на поставленные выше вопросы. Часть данных, также доступных в открытом доступе (и если нужно - статистические формулы выше) я предоставлю, но также важна и аналитика/подсчёты от самого исполнителя. Всё на англ языке с указанием источников.

Разработка с нуля. Необходимо помочь провести анализ активов. Более подробно описать задачу смогу прислать лично.

Разработка с нуля. Задание по сегментации/детекции. Обучить модель сегментации или детекции по желанию на датасете pascal VOC 2007 https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/. Можно использовать любой подход: как обучаться с нуля, так и использовать предобученные модели yolo, Mask R-CNN и др, аналогично пайплайну на семинаре. В датасете не так уж много картинок, на колабе заводится. Для успешной сдачи нужно обосновать выбор метрики для оценки качества модели и предоставить learning curve.

Построение модели. На основании имеющихся данных о рецидивизме построить модели длительности пребывания на свободе заключенных, только что выпущенных из тюрьмы.

Разработка с нуля. Помогите пожалуйста решить задачи по качественным количественным за первый курс.

Повышение квалификации. Раз в неделю проводить занятие по повышению квалификации по Экселю.

Data Science. Доработка существующего продукта. Есть фронт(html) с которого передаются данные (регистрации)в Rabbitmq из очереди/очередей нужно взять и передать их в базу данных реализация pythonFastapi. Затем все это поднять на docker compose.yml Так же:по url ipfrontend:80 должна открываться страница приема обращения, а через реквизиты доступа к БД можно было попасть внутрь и иметь возможность просматривать таблицы. необходимо настроить rabbitmq так чтобы там был managemen-plugin. должен быть доступ в консоль раббита с iprabbitmq:15672 Img для докера брать на основе debian.

Data Science. Разработка с нуля. Создать стуруктуру-план для обучающего курса по Data Analysis. Количество модулей и длительность курса на усмотрение специалиста. Структура должна содержать модули, уроки и домашние задания. Так же необходимо сделать описание модулей для сайта. Пример прикладываю Цена договорная.

Data Science. Задание. Все в личной переписке.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Аудиторская фирма (АФ) находит себе клиентов путём победы в конкурсных процедурах, организуемых специализированными площадками. Для эффективного участия в конкурсах необходимо подавать заявку первым, этот критерий оценивается очень высоко. Алгоритм подачи заявки: сотрудник АФ видит уведомление о размещённом конкурсе (лоте), принимает решение об участии, собирает заявку (пакет файлов), размещает на площадке, подписывает эл. подписью. Время подачи фиксирует сама площадка. О выставлении лота на площадке сотрудник АФ узнаёт из рассылки специализированного агрегатора Тендер-План, который присылает на адрес АФ информационные рассылки с обновлениями. Конкуренты, также получают подобные рассылки, в связи с чем, мы не имеем конкурентных преимуществ по времени. Прежде, чем попасть на площадку, лот регистрируется на сайте www.zakupki.gov.ru, этот ресурс является самым первым упоминанием лота на закупку. Необходимо создать бота по поиску новых лотов, на сайте www.zakupki.gov.ru, и выдавать уведомления сотруднику АФ раньше агрегатора. Вид деятельности АФ: Проведение аудита бухгалтерской (финансовой отчётности) Параметры поиска на сайте www.zakupki.gov.ru - Все параметры – ЗАКУПКИ (ставим галочки 44фз, 223 фз.,)- ЭТАП ЗАКУПКИ (подача заявки) – ДАТА ( поставить дату накануне и сегодняшнею, например ( 29.11.2022- 30.11.2022 (покажет все тендеры которые опубликовались вечером после 18 часов) – СПРАВОЧНИК – окпд2, ( 69.2: Услуги в области бухгалтерского учета; по проведению финансового аудита; по налоговому консультированию, 69.20: Услуги в области бухгалтерского учета; по проведению финансового аудита; по налоговому консультированию.

Разработка с нуля. Здравствуйте. Требуется найти, сравнить и проанализировать уровень заработных плат/окладов руководителей и топ-менеджеров в компаниях в строительной отрасли, инжиниринга и компаниях IT-сферы, в период с 2017г по 2022г.

Data Science. Разработка с нуля. Для того кто знает как. настроить интеграцию по АПИ с ВБ и Озон, собрать данные в разных разрезах, настроить визуализацию этих данных.

Доработка существующего продукта. Есть данные по магазинам (1000 штук) с неким процентным показателем помесячно. Нужно кластеризовать данные магазины на несколько кластеров. Чтобы финальный результат тренда магазинов можно было переложить на ненормализованную шкалу.

Доработка существующего продукта. Помочь в power query настроить данные. Выдаёт ошибку после создания второго дополнительного столбца. Пример Делаю настраиваемый столбец в значении указываю «описание» , выдаётся ?????.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Построить модель управления запасами небольшого ритейл бизнеса. 50 тыс. sku. Продажи в год 40тыс. штук, 25 тыс. наименований. Данные продаж за 15 лет.

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужен эксперт по джава скрипт. надо будет прописать скрипт, для шаре поинт веб скрипт едитор каскадный дропдоун.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Для меня нужно оперативно разработать шкалу скидок в зависимости от объема в логистической сфере.

Data Science. Доработка существующего продукта. Mantis Logistics Vision -Разработка отчетности, введение классификаторов.

Настройка. Нужна небольшая помощь с системой public.ru.

репетиторство. Анализ временных рядов.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Нужен специалист для консультаций по базовым алгоритмам компьютерного зрения. Язык программирования - Python, модуль pytorch.

Data Science. написание простой программы с условием и функцей счетчика. Написать программу , с условием if , else, и с функцией счётчика.

Решить кейс. В рамках выполнения проекта необходимо для одного из предложенных кейсов выполнить следующие этапы: 1. Предварительная обработка датасета. 2. Применение минимум 3-х алгоритмов машинного обучения (включая обязательно использование искусственных нейронных сетей) в Jupyter Notebook (или colab) позволяющих решить поставленную задачу анализа данных, выбрать лучшую модель и применить ее в приложении. 3. Создание локального репозитория git. 4. Реализация приложения. Приложение может быть консольное, оконное или веб-приложение по выбору. 5. Создание профиля на github.com 6. Выгрузка коммитов приложения из локального репозитория на github.com.

Data Science. Разработка с нуля. Загрузить набор данных из twitter (Набор данных по ссылке: https://yadi.sk/d/RTn0mvzGzjo2Bg) , решить задачу: Найти пользователя из РФ, чаще остальных упоминающего фамилии российских политических деятелей (на русском). Решить задачу необходимо средствами RDD transformations + actions и DataFrame + SparkSQL. Продемонстрировать, что ответ совпадает. Решение необходимо провести на виртуальной машине под ОС ubuntu или centos 7 с настройкой для автономного режима ( предоставить образ) В файле - справочная информация по заданию.

репетитор. Обучение Data science для машинного обучения.

Работа в программе логином OLAP. Работа в логином.

Доработка существующего продукта, настройка, Требуется помощь в обработке данных, пояснении принципов и написании формул для просчетов выводов по ТЗ. Множественные дублирующиеся данные остатков склада, которые нужно просчитать на день отгрузки. Просчет не линейный, а сложный, тк включено множество (местами спорящих) условий. Задача не просто прийти к решению. А проанализировать ее, рассмотреть мою линию решения, помочь мне понять что я делаю не так и вместе прийти к правильному решению и затем написать красивые формулы для гугл таблиц и екселя. В дальнейшем так же возможно сотрудничество.

Помощь с решением задачи. Задача состоит в том, чтобы для каждого action_id в action_test предсказать result как float от 0 до 1. Файл должен содержать заголовок «action_id, result». Метрика оценки ROC.

Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Необходим специалист, для проведения обследования ПО, сбора требований пользователей к новому ПО, написание аудита и технического задания.

Доработка существующего продукта, настройка, Обучение. Обучению анализу данных,в частности построение БД и подключение к BI системе на реальных примерах. На данный момент есть много данных.Знаний хватает только на обработку их в pandas.BI система желательна Yandex data leans( возможны другие варианты).

Доработка существующего продукта. Здравствуйте! У меня маркетинговое исследование и я провожу опрос, нужно найти метод анализ данных после опроса, типо spss, но для опросов.

Доработка существующего продукта. Realizaciya proyekta.

Составить аналитику списка для мероприятия. Есть конкретный список(смета), что нужно для организации мероприятия. Нужно сделать аналитику цен в Москве. Найти подрядчиков(арендодателей) с ссылкой на их сайт и ценами. Заполнить готовую сводную таблицу (цену и ссылку на подрядчика) все.

Data Science. помощь с домашним заданием. Прохожу онлайн курсы, информации бывает не достаточно, самой изучать лень, не хватает мотивации. Нужна помощь с выполнением домашнего задания, не просто выполнить д/з, а объяснить. Я в самом начале базовых знаний.

Выполнение небольшого проекта по аналитике данных и визуализации. Необходимо выполнить данный проект в тетради Jupyter.

Разработка с нуля. Нужен аналитик данных.