Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Разработка с нуля. Добрый день! Нужна аналитика по рынку HoReCa России. Категория: десерты с разбивкой по типу (какие десерты продаются больше, какие меньше). Так же каналы (рестораны, отели, кофейни и тд.). Вид отчета: презентация или отчет (продажи) от дилера.

Data Science. Разработка с нуля. Ведение отчётности, высчитывать заход и продажу.

Разработка с нуля. Аналитик маркетплейса.

Data Science. Разработка с нуля. Обучение не надо, нужно написать рабочий алгоритм! Разработка генетического алгоритма для нахождения оптимальных значений Здравствуйте! Нужно скопировать математическую модель работы telegram бота (маркетинговая пирамида), основываясь на видео презентации в которой подробно и схематично описана работа алгоритма. На выходе нужна формула для двух моделей описанных тут : Активные пакеты: https://youtu.be/PgMpgIDWGhs Пассивные пакеты: https://youtu.be/5gSZj1bnpJ4 Нужно написать генетический алгоритм для просчёта оптимальных значений, так как вариант на видео плохо работает - накапливает большое кол-во очередей, это одна из основных проблем которую нужно решить, а так же разработать свой алгоритм по принципу, как в видео, который можно было бы внедрить в Telegram бота. Цель сократить кол-во очередей ожидающих оплату после каждого цикла. В данной модели через некоторое время очереди накапливаются. Жду Ваши предложения.

Data Science. Обучение. Всем привет! Пожалуйста обучите написанию API документации, в частности Postman/ Swagger. Работадатель поставил задачу описать движение данных в компании. Имею поверхностные знание о Rest API, HTTP, JSON, XML, SQL... но, своими руками документацию никогда не писал Help!.

Разработка с нуля. Производство кремов, гелей для душа. Нужно сделать Гугл таблицы шаблон в который буду заполнять данные, далее чтобы эти данные автоматически подтягивались в другие таблицы исходя из первой таблицы. Какие таблицы нужны, форма для заполнения данных купленного товара у поставщика, инвентаризация, сколько отгрузили на производство и сколько нужно товара для каждого продукта в разбивке по наименованиям. Предложите свою цену.

Разработка с нуля. Учусь на аналитика. Нужен урок о работе в Google data studio( отчёт создан остались вопросы) , работа в Power Bi планирую сотрудничество в дальнейшем.

Разработка с нуля. Итоговое задание По индивидуальному заданию (выбранный Вами кейс https://disk.yandex.ru/d/H_A1iawBhb-XUw): 1. Используя платформу Data Science and Machine Learning (любую на выбор Knime, RapidMiner, Trifacta, Loginom) выполнить консолидацию данных кейса, провести очистку, трансформацию данных (ETL), выполнить preprocessing данных (https://www.sv-europe.com/crisp-dm-methodology/). Обучить и оценить по метрикам качества модели машинного обучения (использовать различные алгоритмы); сравнить полученные результаты. Обогатить данные кейса результатами машинного обучения (ABC-XYZ, RFM-анализ, задачи классификации, регрессии, кластеризации – одна или все на выбор исходя из данных кейса). Экспортировать подготовленный датасет в BigQuery (или в формате .csv в Google Drive) 2. В Colab (подключившись к BigQuery или используя подготовленный датасет .csv в Google Drive) провести EDA с использованием 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). Сравнить результаты полученные в платформах Data Science and Machine Learning. На выбор 3, 4, 5 пункты: в любой из BI-платформ (но лучше во всех трех): 3. Подключившись к BigQuery (или использовать подготовленный датасет) создать в Power BI Desktop выражения KPI с использованием выражений анализа данных (DAX), разработать несколько отчетов в Power BI, опубликовать его в корпоративном облачном сервисе Power BI. Выявить инсайты, оформить их в “закладках”, создать информационные панели мониторинга в Power BI. Провести машинное обучение. Сравнить результатами полученными в платформах DSML и Colab. Внедрить интерактивные отчеты в Colab.

Тестирование, Проанализировать dataset. Проанализировать числовые данные: 1) проведите неграфический анализ данных, рассчитайте основные показатели 2) проведите графический анализ данных Проанализировать категориальные. Проанализировать dataset. Проанализировать числовые данные: 1) проведите неграфический анализ данных, рассчитайте основные показатели 2) проведите графический анализ данных Проанализировать категориальные данные: 1) графический и неграфический анализ данных Проанализировать взаимосвязь колонок категориальных и числовых Все результаты проводить в среде Google Colab, файл dataset .xlsx вышлю отдельно Задача- найти корреляцию между заработной платой и должности относительно регионов. Нужна рабочая ссылка на блокнот Google colab, детализация и отчёт сильная не нужны, только общий вывод о корреляции между зарплатной, должностью и регионом. Главное в графиках должны подписаны все оси и должны быть понятны простому слушателю. Если возможно то отдельно скопировать эти графики в отдельный файл- excel или word.

Доработка существующего продукта. Нужно провести одно-два обучающих занятия (консультаций) по консолидации, очистке, трансформацию данных (ETL), preprocessing данных на платформе Machine Learning (Knime / Loginom). В дальнейшем проконсультировать, как обучить и оценить по метрикам качества модели машинного обучения (использовать различные алгоритмы); сравнить полученные результаты. Обогатить данные кейса результатами машинного обучения (ABC-XYZ, RFM-анализ, задачи классификации, регрессии, кластеризации).

Разработка с нуля. Поднять бд с нуля с целью дальнейшей визуализации данных ( деятельность производство и ecom). Интегрироваться с 1С унф, Retail crm, Roistat Количество заказов 5000 в мес. Только бесплатная БД.

Разработка с нуля. Нужна помощь в выполнении работы. Задание у в приложении. Дедлайн до 10 августа. Задание можно выполнить по минимуму.

Реализация модели с бумаги(статьи). 1.Имея исторические данные о цене с бирж(OHLC), протестировать модель(на основе GRU и сверточной нейронной сети) для предсказывания цен на активы на 2-4-10 часов вперед. 2. Модель нужно будет реализовать с бумаги - статьи. 3. Нужно будет убрать некоторые промежутки времени из обучающей и тестовой выборки и обучить модели без них. 4. Сделать небольшой отчёт о том, что делали, пробовали и что получилось + код для прогнозирования в реальном времени. 5. Поставить на paper trading и протестировать работоспособность в реальном времени. 6. Python, pytorch, timeseries analysis, deep learning.

Data Science. Доработка существующего продукта. Проблема в json файлах javascript (в visual studio) Есть 20 000 json файлов. Каждый примерно с одинаковым содержимым и каждый обладает индивидуальным номером. После некоторых манипуляций во ВСЕХ файлах произошла ошибка, а именно в конкретном столбце и строке файла индивидуальный номер заменился на номер 0 (фото 1 и 2) !!! Нужно заново «пронумеровать» эти файлы и вставить в значение такой же номер как в названии файла или в строке “edition” или в конце строки “image” ( ф то 3 ) ПРИМЕР РАБОТЫ - фото 4 и 5. Пожалуйста, помогите!.

Настройка. Столкнулся с препятсвием, не знаю, как решить - Мне требует просто поставить Apach zeppelin and apach spark на mac os. Поставить то поставил, но не работают в паре, когда пытаюсь использовать интерпретатор Spark, получаю ошибку не правильно пути. Сам я пытался, прописывал( stackoverflow ) по чужим подсказкам, пути в /.bash_profile, но не факт что верно ,уже две недели подхожу к вопросу, не могу понять Скачивал проги через терминал( по инструкции делал) , зеппелин скачивал с сайта и разорхивировал в usr/local 2)самый простой путь - через докер запустить, но и там постигла не удача блин!  не видит что то  3) последнее пытался еще раз через brew все поставить. все равно хрен.

Разработка с нуля. 1. Консолидация таблиц с большим количеством данных (более 120 тыс. строк) 2. Анализ представленных в таблицах данных и визуализация информации (построение дашбордов).

Data Science. Настройка. Работа с yandex DataLens.

Data Science. Настройка. Настроить впн и т.д.

Data Science. выгрузка данных из TECDOC. ЭКСПОРТ ДАННЫХ из TECDOC в EXCEL необходимо экспортировать данные из tecdoc в excel. По бренду Castrol моторные масла и техническим жидкости Данные - должны содержать: part number, название - описание продукта - допуски - марка и модель авто - годы выпуска - объем двигателя и его тип - и т.д. конечная цель - создание таблицы подбора продукта по марке и модели автомобиля по другому бренду НАЛИЧИЕ БАЗЫ ДАННЫХ TECDOC - ОБЯЗАТЕЛЬНО.

Data Science. Разработка с нуля, тестирование. Есть интересная идея арт галереи основанной на искусственном интеллекте. Сейчас разрабатывается предложение для инвесторов. Ваше участие как программиста на данном этапе не будет оплачено сразу, за то вы будете включены в список учредителей и в дальнейшем можете получить гораздо больше профита чем сразу. Проект действительно интересный, можем обсудить подробней в телеграмме

Разработка с нуля. Разведочный анализ датасета в python в блокноте Google Colab: преобразование колонок (например, перевод в числовой тип данных), удаление ненужных записей в колонках, анализ числовых и категориальных данных, анализ взимосвязей колонок, построение графиков взаимосвязей.

Data Science. Удаление отзыва с Яндекс карт. Необходимо удалить отзыв с Яндекс карт.

Data Science. Разработка с нуля. Нужна разработка ИИ для моего проекта.

Data Science. Доработка существующего продукта, настройка, разработка с нуля. Используя платформу Data Science and Machine Learning (любую на выбор Knime, RapidMiner, Trifacta, Loginom) выполнить консолидацию данных кейса, провести очистку, трансформацию данных (ETL). Лучше Loginom. там 7 таблиц которые нужно слить в одну. И дальше эти данные нужно очистить: пропуски, дубликаты и т.д.

Доработка существующего продукта. Доработать проект на основании комментариев ревьюера. Python анализ данных.

Data Science. Разработка с нуля. Ищем преподавателя по Python 1-2 раза в неделю, онлайн ориентировочно в 21-22 по МСК. Двое человек.

Data Science. Разработка с нуля. Коротко: Требуется специалист по разработке обмена данными между БД на ПК и на Интернет ресурсе. Нужно создать информационный портал, который позволит получать данные с баз данных расположенных на ПК. Обмен должен производится по определенному времени.

Тестирование любого интернет-магазина. При общении.

Data Science. Доработка существующего продукта. Добрый день! Нужно написать скрипт, который строки перевел в столбцы. При этом у товаров не всегда совпадают параметры, где-то вместо значения параметра будет пустая ячейка. Как должно получиться: Первый столбец (Атрикул: внизу все артикулы, Наименование1: внизу все наименования и т.д.). Проще говоря - выполнить транспортирование таблицы. Нужен скрипт на python. Таблицу прикрепил.

Data Science. Доработка существующего продукта. Нужна помощь менеджеру на сайте(интернет магазин).

Data Science. Настройка. По телефону.

Data Science. Разработка с нуля. Дано: таблицы Excel с временными рядами. Надо: код Python, который в основном делает следующие операции: 1) выгрузка нужных рядов 2) чистка и фильтрация данных для обработки 3) сопоставление рядов данных переменным согласно заданной номенклатуре переменных 4) математические расчеты нескольких новых величин 5) построение графиков результатов 6) формирование "отчета" по шаблону.

Data Science. Разработка с нуля. Есть некоторое количество интеграций между самописными системами, написанные на скриптах и\или FoxPro. Стек систем Oracle\Dephi\Java. Нужно заменить эти интеграции на Apache NiFi. В качестве пилота берем одну интеграцию и заменяем ее на NiFi. Если все пойдет успешно, то повторяем опыт с другими интеграциями.

Data Science. Подготовка к собеседованию. Подготовка к собеседованию: статистика, работа с данными, задачи на собеседовании.

Data Science. Настройка. Мошенники взломали акаунт в Инстаграм. И я не могу зайти в свой профиль.

Data Science. Лекция, помощь с установкой библиотек. Хотел бы пообщаться с аналитиком данных, чтобы помог установить библиотеки, рассказал бы про pycharm, jupyter. Ответил бы на вопросы, возможно ли реализовать мою задумку. И еще, есть проблема, не работает библиотека tabula и tabula-py. В общем пообщался бы со знатоком.

Data Science. Решить несколько задач курса Аналитик данных. Задание № 1 Вам даны результаты проверки двух препарато . np.random.seed(11) A = stats.norm.rvs(scale=30, loc=11, size=100) B = A + stats.norm.rvs(scale=54, loc=11, size=100) Требуется: Оценить, есть ли различие в эффекте у этих пациентов? Визуально подтвердить результат A - результаты для группы людей получающих препарат А. B - результаты для другой группы людей, получающих препарат B. Задание № 2 Допустим вы решили устроить дачный эксперимент. Берем и поливаем одни огурцы водой, другие огурцы водой с удобрением, третью группу огурцов будем поливать минералко . Используя дисперсионный анализ, сделайте выводы о распределениях результатов. Есть ли эффект от удобрения по сравнению с минералкой? Помимо результата статистического теста, продемонстрируйте отличия визуально с помощью boxplot или hist water = [1,2,3,4,2,4,2,4,5,2,3,4,2,1,3,4,3,2,5,1] nutri = [1,2,4,6,5,6,7,5,4,5,6,7,4,3,5,5,6,5,4,3,5] mineral =[2,1,1,3,2,4,2,4,5,4,3,2,3,2,3,1,3,4,5,1,4].

Разработка с нуля. Создание моделей прогнозирования на основе текстовых данных.

обучение. Обучение.

поиск ошибки в готовом коде. Есть готовая сеть yolo v1, но она не обучается. Необходимо найти причину и исправить.

Data Science. Домашнее задание по курсу обучения. Итоговая по модулю pandas и pyspark.

Подготовка к ШАД и др. Подготовка к внутренним экзаменам компании и к ШАД, разбор базовых и сложных моментов в DS.

Разработка с нуля. Код на python.

Data Science. Разработка с нуля. Нужен парсер для сбора телефонных номеров с инстаграма по описанию профиля, хештегам и Проф. Деятельности.

Data Science. скопировать эцп с токена на флэшку. Нужно скопировать эцп с токена на флэшку.

Консультация. Имею в своем распоряжении данные (скрин, файл), в котором требуется помощь для получение информации... И вот тут вопрос, а какую информацию можно из этого получить? А точнее мне нужен весь список информации которую можно получить из имеющихся данных. Первое что приходит на ум (пример): 1. Среднее и максимальное количество и среднюю и максимальную выручку по продавцам за период. 2. Общая сумма выручки чистыми за период. (Avg, Median) (Есть комиссия при продаже, в таблице ее нет.) 3. Графики изменения по времени продаж в штуках и в стоимости для всех продавцов 4. Можно найти дисперсию по этим графикам для каждого продавца и попытаться понять, почему и Петя, и Вася продают по 8 штук товара за 8 часов, но Петя продаёт по 1 штуке каждый час, а Вася продаёт сразу 8 штук, а в остальное время ничего. 5. Общая сумма затрат на комиссии за период. 6. Количество проданного товара за период. Задача: --- Нужен список всевозможной информации которую можно получить из имеющихся данных, с разъяснением, как получить и для чего это. (10-20 млн записей, полученные за 2 года.) По запросу могу скинуть срез данных в формате JSON SQL XML и другие.

Доработка существующего продукта, настройка. Есть вот такой проект https://github.com/alzayats/DeepFish Там есть модель и ссылка на датасет. Надо его развернуть, обучить модель. Объяснить мне, как: 1. Как можно получить результат вычисления по своей картинке 2. Как обучать своими данными Сам локально развернул, но не очень понимаю как пользоваться. Я не специалист в ML, занимаюсь разработкой на golang.

Data Science. Доработка существующего продукта. Обработать собранные по психологическим тестам данные, проанализировать их с помощью программы SPSS для ВКР.

Data Science. Доработка существующего продукта. Требуемый опыт работы: без опыта, студенты. Гибкий график Привет! Компания ООО «Труд-Эксперт» ищет целеустремлённых сотрудников. Ищем талантливого крепкого VBA-разработчика с опытом VBA от года и желанием развиваться в этом направлении. О компании Работаем 8 лет в секторе B2B. Любим и верим в то, что делаем. Выступаем за повышение открытости и управляемости всех процессов, связанных с тарифами на коммунальные ресурсы. Автоматизируем сферу трудового права. Создаем и внедряем собственное программное обеспечение. О проекте: В рамках проекта реализуется программа лидогенерировании. С подробнейшей документацией и отсутствием ограничения к «полёту технической мысли». В вечер-утро перед рабочим днём необходимо создавать «лиды» на основании рабочей программы (не более часа). Про задачи: Один раз в рабочий день необходимо генерировать «лиды» с помощью рабочей программы, написанной на VBA-Excel. В случае ошибки, возникающей в работе данной программы своевременно её исправить. Своевременно дорабатывать программу в зависимости от потребностей отела продаж. Что нам важно: • опыт работы с MS Excel и VBA от года • технический склад ума • гибкость и динамичность мышления, умение быстро анализировать ситуацию и информацию • опыт коммерческой разработки • будет большим плюсом опыт в написании парсеров Почему нас стоит выбрать: Мы делаем полезные продукты. Мы приветствуем самостоятельность и амбициозность. Есть сильная команда: есть чему поучиться, есть с кем обсудить то, что уже знаешь. В рамках проекта не будет проблем с введением новых систем в работоспособность. Любая инициатива поддерживается и поощряется. Условия: • гибкий рабочий график • по вознаграждению при приеме отталкиваемся от опыта, в дальнейшем апгрейды от результатов.

Написание статей. Необходимо написать статью (если сработаемся, то заказы будем предоставлять регулярно) по тематике Data Science. Мы со своей стороны, соберём для вас любой датасет, на основе которого и будет написана статья. В ней достаточно описать его область применения, способы обучения модели и etc. Уважаемые авторы, ожидаем ваших откликов и примеров работ (если есть). Желаем хорошего дня и отличного настроения!.