Программисты — удалённая работа в Москве

Data Science. Разработка с нуля. 2 практических задания по машинному обучению (ИБ) — классификация сетевых потоков Нужно оперативно и корректно выполнить два практических задания по курсу “Машинное обучение в информационной безопасности”. Работа выполняется в Python / Jupyter Notebook с загрузкой результатов на Kaggle. Вложения с полным описанием заданий прикреплены к заказу. Что нужно сделать: Задание 1 — классификация сетевых потоков (RandomForest): *разработать и обучить модель; *подготовить notebook с пояснениями; *сериализовать модель в pickle; *загрузить предсказания на Kaggle. Задание 2 — детектирование SQL-инъекций (NLP): *выполнить токенизацию, векторизацию; *обучить модель; *оформить notebook; *сериализовать модель и опубликовать предсказания на Kaggle. Что ожидаю на выходе: *архивы (по каждому заданию): *.ipynb с пошаговым решением и пояснениями; *pickle-файл обученной модели / пайплайна; *csv/tsv с предсказаниями; *код корректно запускается.