Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Разработать клиент HDFS, поддерживающий операции: – mkdir <имя каталога в HDFS> (создание каталога в HDFS ; – put <имя локального файла> (загрузка файла в HDFS ; – get <имя файла в HDFS> (скачивание файла из HDFS ; – append <имя локального файла> <имя файла в HDFS> (конкатенация файла в HDFS с локальным файлом ; – delete <имя файла в HDFS> (удаление файла в HDFS ; – ls (отображение содержимого текущего каталога в HDFS с разделением файлов и каталогов ; – cd <имя каталога в HDFS> (переход в другой каталог в HDFS, ".." — на уровень выш ); – lls (отображение содержимого текущего локального каталога с разделением файлов и каталогов ; – lcd <имя локального каталога> (переход в другой локальный каталог, ".." — на уровень выш ). Имена файлов и каталогов не содержат путей и символа "/". Параметры командной строки клиента: сервер, порт, имя пользователя. Пример запуска клиента: ./myhdfscli.rb localhost 50070 user Использовать WebHDFS REST API и язык программирования( python или Java) Возможно выполнить как консольное приложение.

Data Science. Разработка с нуля. Цена обсуждаемая Набор данных по ссылке: https://yadi.sk/d/RTn0mvzGzjo2Bg Часть 1. RDD, SparkSQL Загрузить набор данных из twitter, 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. Часть 2. GraphFrames Загрузить набор данных из twitter, решить задачу: Найти наибольшую компоненту связности социального графа (группу пользователей, которые общаются преимущественно друг с другом) для иностранных/российских/московских пользователей. Решить задачу необходимо средствами GraphFrames. Запуск оболочки командой: $ pyspark --packages graphframes:graphframes:0.7.0-spark2.3-s_2.11 Настройка пути к контрольным точкам (http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#checkpointing): для локального режима: sc.setCheckpointDir("/tmp") для распределенного режима: sc.setCheckpointDir("hdfs:///tmp").

Разработка с нуля. Нужно сделать выгрузку товаров из маркетплейсов по api в Гугл таблицы (WB, озон, Яндекс Маркет) По этим данным сделать таблицы: - по остаткам товаров на складах - по продажам каждого товара по дням.

Доработка существующего продукта. Из массива данных построить сводную таблицу, предложить вариант анализа данных по нужным параметрам.

Data Science. Настройка. 1-ый вариант.

Разработка с нуля. 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.

обучение. Ищу наставника заместо курсов от образовательных площадок.

Data Science. Доработка существующего продукта. Настройка воронки продаж. Настройка автоворонки. Настройка чат бота Telegram.

Разработка с нуля, Необходимо сделать когортный анализ базы данных. Сделать когортный анализ базы клиентов.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. 1. Выбрать индивидуальное задание: можно использовать “свои” данные или использовать датасеты с Kaggle https://www.kaggle.com/datasets?fileType=csv или взять любой датасет из PyCar t 2. В Colab (используя подготовленный датасет .csv) провести EDA используя любую библиотеку Python (pandas-profiling, dataprep, Sweetviz или другую), обучить и сравнивать модели машинного обучения с использованием библиотеки scikit-learn (или LightGBM, XGBoost, CatBoost, h2o-3, AutoGluon, PyCaret используя алгоритмы регрессии, градиентного бустинга, случайного леса). Провести прогнозирование ответа лучшей модели на новых данных (сгенерировать самостоятельно используя исходные данные или получить “новые” данные путем исключения из исходного дат сета. 3. Провести прогнозирование ответа лучшей модели на новых данных. Есть частично-выполненная задача, но на scikit-learn запнулась и не могу доделать.

Data Science. Математическое решение. Нужен человек с математическим образованием. Желательно «вычислительная математика и кибернетика», которые решить пять небольших задачек. Выполнять задание СТРОГО по тз, описанному в файле, который прикреплен к данному заданию.

Data Science. Пройти тест. Нужно пройти тест 40 лёгких вопросов с вариантами ответов Мат анализ Статистика Линейная алгебра Python Sql.

Data Science. обучение. Освоить программирование на python с нуля для дальнейшей работы с данными.

Разработка с нуля. Помочь с решением 2 задачи по кластеризации и классификации.

Решить задачи. --=============== МОДУЛЬ 3. ОСНОВЫ SQL ======================================= --= ПОМНИТЕ, ЧТО НЕОБХОДИМО УСТАНОВИТЬ ВЕРНОЕ СОЕДИНЕНИЕ И ВЫБРАТЬ СХЕМУ PUBLIC=========== SET search_path TO public; --======== ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ ============== --Выведите для каждого покупателя его адрес проживания, --город и страну проживания. select c.first_name, c.last_name, ad.address, c2.city, c3.country from customer c left outer join address ad on c.address_id = ad.address_id left outer join city c2 on ad.city_id = c2.city_id left outer join country c3 on c2.country_id = c3.country_id --С помощью SQL-запроса посчитайте для каждого магазина количество его покупателей. --Доработайте запрос и выведите только те магазины, --у которых количество покупателей больше 300-от. --Для решения используйте фильтрацию по сгруппированным строкам --с использованием функции агрегации. -- Доработайте запрос, добавив в него информацию о городе магазина, --а также фамилию и имя продавца, который работает в этом магазине. --Выведите ТОП-5 покупателей, --которые взяли в аренду за всё время наибольшее количество фильмов --Посчитайте для каждого покупателя 4 аналитических показателя: -- 1. количество фильмов, которые он взял в аренду -- 2. общую стоимость платежей за аренду всех фильмов (значение округлите до целого числа) -- 3. минимальное значение платежа за аренду фильма -- 4. максимальное значение платежа за аренду фильма --Используя данные из таблицы городов составьте одним запросом всевозможные пары городов таким образом, --чтобы в результате не было пар с одинаковыми названиями городов. --Для решения необходимо использовать декартово произведение. --Используя данные из таблицы rental о дате выдачи фильма в аренду (поле rental_date) --и дате возврата фильма (поле return_date), --вычислите для каждого покупателя среднее количество дней, за которые покупатель возвращает фильмы. --======== ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЧАСТЬ ============== --Посчитайте для каждого фильма сколько раз его брали в аренду и значение общей стоимости аренды фильма за всё время. --Доработайте запрос из предыдущего задания и выведите с помощью запроса фильмы, которые ни разу не брали в аренду. --Посчитайте количество продаж, выполненных каждым продавцом. Добавьте вычисляемую колонку "Премия". --Если количество продаж превышает 7300, то значение в колонке будет "Да", иначе должно быть значение "Нет".

Data Science. Разработка с нуля. Обучить модель/маску, которая изменяет контуры лица. Обучить на pix2pixHD Есть свой сервер для обучения с 2 видеокартами 3090 (по 24 ГБ каждая) Есть дата сет из фото До / После На выходе нужно получить модели для работы в телефоне. Вес модели желательно не больше 25 МБ Формат моделей - TF Light и CoreML Необходимо максимально возможное качество картинки без мыльного эффекта. Модель должна принимать и отдавать картинку с квадратом лица 512х512 или 768х768.

Разработка с нуля. Используя универсальный кодировщик предложений и косинусное расстояние в качестве метрики выполнить кластерный анализ применительно к набору коротких текстов. Реализовать knn-классификатор, где k - изменяемый параметр. Реализовать семантический поиск для вводимого короткого текста в двух вариантах: во всем наборе данных, внутри определенного классификатором класса для различных значений k. Набор данных.

Доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Существует: база данных, чат бот для пользования этой базой данных необходимо: на основании ежедневных данных о спросе, создать систему, контролирующую неснижаемый остаток тех или иных товаров. необходим человек, умеющий работать с телеграм ботами, базами данных.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно помочь с OpenCV.

Data Science. Анализ данных. Результатом задания должен быть отчет (различные графики) и выводы в студии данных (google data studio). Желательно на английском.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Разработка spark-приложения.

Сделать домашнее задание. СРОЧНО. Python, SQL, гугл -таблицы.

Услуга репетитора. Помощь репетитора по SQL и Python.

Data Science. Анализ данных в Python. Нужна помощь с задачами в аналитических проектах в Jupyter notebook, написанные на python. Нужен человек, который не просто поможет решить эти задачи, но и доступно объяснит, как их надо делать и при помощи каких инструментов.

Настройка. Помочь решить задачу в рамках обучения.

Data Science. Доработка существующего продукта. Задача: Изменять цену товара на Ozon через акцию в зависимости от прибыли. Модули системы — API Ozon (ест ) — API Google Sheets, библиотека gspread (ест ) — Калькулятор расчета чистой прибыли (есть — Модуль парсинга продаж - Озон отдает аналитику в разрезе дней, поэтому нужно разработать модуль который считает аналитику в разрезе +- заданного количества продаж. Есть идея как реализовать, хочу услышать ваше мнение и возможные альтернативы (нужно реализовать — Реализация логики изменения цены (логика есть в виде схемы, нужно реализовать — Логирование действий скрипта в Гугл таблицу (нужно реализовать Ищу ОПЫТНОГО и ОТВЕТСТВЕННОГО Python разработчика! – Опытный для меня тот, кто возьмет задачу, сформулированную не совсем техническим языком (примерно как выше), переведет её на технический язык и решит в обозначенные сроки. Решить задачу, значит выкатить рабочий продукт, фичу, модуль – Ответственный для меня тот, кто планирует работу, обозначает сроки и соблюдает их. А если не соблюдает, то говорит об этом заранее и ищет пути решения. Ответственный разработчик на связи, не пропадает, отвечает оперативно. Ответственный разработчик берется и доводит дело до конца Если вы опытный и ответственный разработчик — давайте работать Соблюдаю договоренности, плачу вовремя. Работа есть. Приоритет тем, кто готов работать в долгую. ТЗ после знакомства.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля, тестирование. Добрый день. Мы команда стартапа TeenJob ( сервис для поиски работы для подростков). На данный момент ищем программиста помощника, который умеет писать ботов телеграмм, базы данный и парсеры Мы предлагаем вам следующие условия: Пока стартап не начал приносить прибыль ( 1 месяц ) вы работаете за спасибо. Плюшки: ? профессиональный рост; ? доля в компании, после успешной реализации и масштабировании бизнеса. Если вы готовы: То пишите ответным письмом. Доброго времени суток!.

Доработка существующего продукта, Сравнить 2 реестра данных в таблицах, сделать сводную таблицу. 1)Посчитать колво стандартов в разрезе разных типов плана (базовый, дополнительный) и вкладки типовые дома 2) Посчитать колв-о разработанных стандартов 3) Посчить плановые трз в разрезе разных типов планов и вкладки типовой дом. Все выполнить в вклакде Аналитика Просто две сводных таблицы.

Data Science. Настройка. В клинике уже установлена срм-система Медангел (на 1С: предприятие). Нужно провести её донастройку. Нужен человек с сертификатом обучения в компании МедАнгел.

Data Science. Доделать проект в python. Нужно доделать вторую часть проекта (анализ данных в питоне) Анализ ютуб каналов и видео.

Data Science. Настройка. Помощь в работе API сайта https://portal.apexlegendsapi.com/.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Написать 2 программы Python: 1 - Необходимо сверить данные в файлах Эксель и вставить статус проверки в главный файл. 2 - Необходимо написать программу которая будет объединять схожие запросы от пользователей в группы. Все подробности и подробное ТЗ обсудим лично. Гарантирую долговременное сотрудничество.

Data Science. Доработка существующего продукта. В Data studio настроить так, чтобы человек проходил по ссылке в отчет и во всех виджитах не было информации. При вводе своего идентификатора - он видел информацию, которая предназначена для него.

Выполнить тестовое задание. Выполнить тестовое задание и написать как выполнялось.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Нужно привести в соответствие и систематизировать данные в CRM, разработать алгоритмы проверок, создать структура данных, настроить выгрузку по соответствующим запросам, более полная информация при личном общении. Работа либо в штате, либо ГПХ. Обязательно: 1) подтверждённая квалификация «численные методы анализа данных»; 2) опыт работы в аналитических средах; 3) SQL; 4) Excel (сводные таблицы, графики, ВПР) 5) плюс если знаете Power Bi 6) огромный плюс, если умеете писать скрипты для автоматизации выгрузки данных.

репетитор. Практика по решению реальных задач машинного обучения от подготовки данных (очистка, изменение размерности, генерирование новых фич итд) до создания модели.

Нужно решить вводное задание. Добрый день. Необходимо решить задание и дать пояснения, что бы понимать,как строится процесс аналитики заданий.

Доработка существующего продукта. Существует нейросеть, необходимо дописать GA и PSO.

Data Science. Настройка. Помощь настроить ssh тоннель и подключить к базе sql.

Data Science. Разработка с нуля. Поднять api на сервере и написать программу, которая будет на входе получать переданный pdf-файл и выдавать преобразованный pdf-файл (нарезать и добавлять новые листы). Нужен план работы по поднятию данного сервиса на нашем сервере (API) и написать код по обращению к каким-то готовым библиотекам. Ожидаю от Вас предложений.

Data Science. Консультация. Необходимо настроить отображение данных из AmoCRM. Есть шаблон структуры, но по какой-то причине не отображает результаты. Необходима разовая консультация по донастройке шаблона.

Разработка с нуля. Data.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно написать программу для считывания текста на изображении, используя tesseract. На изображении будет морской контейнер, на торце которого расположены определенные номера и обозначения. Необходимо прочитать семизначный код. Алгоритм программы: 1. Получить габариты изображения длина х ширина 2. Взять радиус интереса относительно центра изображения как 30% от максимального габарита 3. Обрезать исходное изображение согласно радиусу интереса (на самом деле прямоугольник) 4. Определить главный цвет в изображении в области интереса 5. Применить операцию бинаризации изображения согласно главному цвету 6. Применить дилатацию по изображения (параметр дилатации задается разработчиком экспериментально) 7. Применить операцию контурирования (cv2. contours) 8. Для каждого из контуров зная его координаты и координаты обрезки исходного изображения отрезать из исходного изображения кусок для каждого контура 9. Прогнать изображения через каждый контур через tesseract 10. Проверять результат работы тессеракта по каждому куску вырезанного изображения по регулярному выражению "семь целых чисел".

репетитор. Помочь с дисциплиной Хранилище данных.

Data Science. Лабораторная работа в ВУЗе. Нужно выполнить работу в Jupyter Notebook до 18 ноября. Задание на английском языке.

Анализ и сбор данных интернет ресурсов и соц.сетей. Добрый день! Необходимо проанализировать интернет и соц. сети и собрать информацию в области какие организации в РФ занимаются противоабортной деятельностью, помогают молодым родителям в сложных ситуациях, одиноким мамам, помощь младенцам. Данные нужны в разрезе: 1) Регион РФ 2) Город 3) Название фонда или НКО 4) Ссылка на интернет ресурс, соц.сеть 5) Контакт 6) Адрес 7) Какую именно помощь оказывают и кому Цена договорная.

Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка. Нужно настроить полностью в компании работу сервиса Notion. Мы хотим видеть сводные таблицы, Под ключ настроить пространство рабочее под Нужны сводные таблицы Чтобы была детализация на разных уровнях (компании, бизнесы, управление, департаменты, проекты, задачи, спринты) , чтобы можно было посмотреть на одни и те же данные в разрезе сотрудников, проектам, направлениям, целям, по департаментам.

Подготовить к собеседованиям. Добрый день! Недавно окончил курсы по аналитике данных и не могу найти работу по специальности. Нужен человек, который поможет подготовиться к собеседованию. Нужно подсказать какой опыт может быть у аналитика данных (что делали, какие показатели подняли, какие проекты были выполнены).

Настройка. Есть датасет по которому проведены очистка данных и анализ , нужна помощь с моделированием в подпункте пункте 2.

Data Science. Разработка с нуля. Вы.