Π’Ρ…ΠΎΠ΄ Π‘Π»ΠΎΠ³
Π‘Ρ‚Ρ€ΠΎΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΡΡ‚Π²ΠΎ ΠΈ Ρ€Π΅ΠΌΠΎΠ½Ρ‚
Π Π΅ΠΏΠ΅Ρ‚ΠΈΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹
ΠšΡ€Π°ΡΠΎΡ‚Π°
ЀрилансСры
Π Π°Π·Π½Ρ‹Π΅ спСциалисты
Π£Ρ…ΠΎΠ΄ Π·Π° ΠΆΠΈΠ²ΠΎΡ‚Π½Ρ‹ΠΌΠΈ
Π’Ρ€Π΅Π½Π΅Ρ€Ρ‹
Автоинструкторы

Data scientist β€” удалённая Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° Π² МосквС

Π”Π°Ρ‚Π°: 2026-02-11
Π”Π΅Ρ‚Π°Π»ΠΈ
Π Π΅Π³ΠΈΠΎΠ½
Москва
Π—Π°Π½ΡΡ‚ΠΎΡΡ‚ΡŒ
дистанционно
Π‘Ρ‚ΠΎΠΈΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ
договорная
Π”Π°Ρ‚Π° ΠΏΡƒΠ±Π»ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΠΈ
2026-02-11
ОписаниС
Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля. ПоТСлания ΠΈ особСнности: ВрСбуСтся Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° управлСнчСского аналитичСского Π΄Π°ΡˆΠ±ΠΎΡ€Π΄Π° для Π²Π½ΡƒΡ‚Ρ€Π΅Π½Π½Π΅Π³ΠΎ использования Ρ‚Π΅Π°Ρ‚Ρ€ΠΎΠΌ. ЦСль: ΠΏΠ΅Ρ€Π΅ΠΉΡ‚ΠΈ ΠΎΡ‚ просмотра ΠΎΡ‚Π΄Π΅Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚Π΅Π»Π΅ΠΉ ΠΊ ΠΏΠΎΡ€Ρ‚Ρ„Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌΡƒ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Ρƒ Ρ€Π΅ΠΏΠ΅Ρ€Ρ‚ΡƒΠ°Ρ€Π° ΠΈ ΡƒΠΏΡ€Π°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡŽ Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡΠΌΠΈ Ρ‡Π΅Ρ€Π΅Π· KPI ΠΈ ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ Ρ€Π΅ΠΉΡ‚ΠΈΠ½Π³ спСктаклСй. Π­Ρ‚ΠΎ Π½Π΅ ΠΌΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ Π»Π΅Π½Π΄ΠΈΠ½Π³ ΠΈ Π½Π΅ простой ΠΎΡ‚Ρ‡Ρ‘Ρ‚, Π° полноцСнная BI-модСль: β€’ расчётныС KPI, β€’ ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ score, β€’ сцСнарный Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·, β€’ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° с историчСскими Π΄Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌΠΈ. Π”Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ ΠΎΠ±Π΅Π·Π»ΠΈΡ‡Π΅Π½Ρ‹. ΠŸΠ΅Ρ€ΡΠΎΠ½Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π½Π΅Ρ‚. Π§Ρ‚ΠΎ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ Ρ€Π΅Π°Π»ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ 1. МодСль Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π˜ΡΡ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΈΠΊ β€” Excel (нСсколько Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†): β€’ ΠŸΠΎΠΊΠ°Π·Ρ‹ (ΠΊΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π· β€” строка) β€’ Π‘ΠΏΡ€Π°Π²ΠΎΡ‡Π½ΠΈΠΊ спСктаклСй β€’ ΠžΠ±Ρ‰ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚Π΅Π»ΠΈ Ρ‚Π΅Π°Ρ‚Ρ€Π° 2. Расчёт 9 KPI Π—Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΡΠΊΠΈΠ΅ KPI 1. Π—Π°ΠΏΠΎΠ»Π½ΡΠ΅ΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ Π·Π°Π»Π° (%) 2. Π“Π»ΡƒΠ±ΠΈΠ½Π° ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π°ΠΆ (Π΄Π½ΠΈ Π΄ΠΎ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°) ЀинансовыС KPI 3. Π’Ρ‹Ρ€ΡƒΡ‡ΠΊΠ° Π½Π° ΠΏΠΎΠΊΠ°Π· 4. ΠœΠ°Ρ€ΠΆΠΈΠ½Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π° (%) 5. Доля спСктакля Π² ΠΎΠ±Ρ‰Π΅ΠΉ Π²Ρ‹Ρ€ΡƒΡ‡ΠΊΠ΅ Ρ‚Π΅Π°Ρ‚Ρ€Π° (%) Π Π΅ΠΏΠ΅Ρ€Ρ‚ΡƒΠ°Ρ€Π½Ρ‹ΠΉ KPI 6. ΠŸΠΎΡ€Ρ‚Ρ„Π΅Π»ΡŒΠ½Π°Ρ катСгория спСктакля (якорный / ΡΡ‚Π°Π±ΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ / ΡΠΊΡΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ / ΠΏΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΠ½Ρ‹ΠΉ) Π Π΅ΠΏΡƒΡ‚Π°Ρ†ΠΈΠΎΠ½Π½Ρ‹ΠΉ KPI 7. Π Π΅ΠΏΡƒΡ‚Π°Ρ†ΠΈΠΎΠ½Π½Ρ‹ΠΉ индСкс (0–10) (задаётся справочником) ΠœΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²Ρ‹Π΅ KPI 8. CAC β€” ΡΡ‚ΠΎΠΈΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ привлСчСния зритСля 9. ROMI β€” Π²ΠΎΠ·Π²Ρ€Π°Ρ‚ ΠΌΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²Ρ‹Ρ… инвСстиций 3. Π˜Π½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ Ρ€Π΅ΠΉΡ‚ΠΈΠ½Π³ спСктакля β€’ Нормализация KPI β€’ ВСсовая модСль β€’ Π˜Ρ‚ΠΎΠ³ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ score 0–100 β€’ Π’ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΌΠ΅Π½ΡΡ‚ΡŒ вСса Π±Π»ΠΎΠΊΠΎΠ² 4. Визуализация ΠžΠ±ΡΠ·Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ: ✅ ΠœΠ°Ρ‚Ρ€ΠΈΡ†Π° Β«Π‘ΠΏΠ΅ΠΊΡ‚Π°ΠΊΠ»ΡŒ × KPIΒ» (цвСтовая индикация) ✅ ΠšΠ°Ρ€Ρ‚ΠΎΡ‡ΠΊΠ° спСктакля ✅ Π”ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠ° ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚Π΅Π»Π΅ΠΉ ΠΏΠΎ Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ ✅ Анализ портфСля (распрСдСлСниС Ρ€ΠΎΠ»Π΅ΠΉ спСктаклСй) ✅ Π€ΠΈΠ»ΡŒΡ‚Ρ€Ρ‹ (Π³ΠΎΠ΄ / мСсяц / ΡΠΏΠ΅ΠΊΡ‚Π°ΠΊΠ»ΡŒ / Π·Π°Π») 5. Π‘Ρ†Π΅Π½Π°Ρ€Π½Ρ‹ΠΉ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· (What-If) НапримСр: β€’ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ количСства ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·ΠΎΠ² β€’ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ†Π΅Π½Ρ‹ Π±ΠΈΠ»Π΅Ρ‚Π° β€’ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ Π±ΡŽΠ΄ΠΆΠ΅Ρ‚Π° β€’ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ спСктакля ΠΈΠ· Ρ€Π΅ΠΏΠ΅Ρ€Ρ‚ΡƒΠ°Ρ€Π° Π§Ρ‚ΠΎ я ΠΏΡ€Π΅Π΄ΠΎΡΡ‚Π°Π²Π»ΡΡŽ β€’ Excel-Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ (Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Π΅, ΠΎΠ±Π΅Π·Π»ΠΈΡ‡Π΅Π½Π½Ρ‹Π΅) β€’ ОписаниС KPI β€’ Π›ΠΎΠ³ΠΈΠΊΡƒ бизнСс-процСсса β€’ ВрСбования ΠΊ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π§Ρ‚ΠΎ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ Π½Π° Π²Ρ‹Ρ…ΠΎΠ΄Π΅ β€’ Π€Π°ΠΉΠ» Power BI (.pbix) ΠΈΠ»ΠΈ Excel BI β€’ ΠΠ°ΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½Π½ΡƒΡŽ модСль Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… β€’ ВсС KPI Π² расчётах β€’ Π˜Π½ΡΡ‚Ρ€ΡƒΠΊΡ†ΠΈΡŽ ΠΏΠΎ обновлСнию Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… β€’ 1–2 ΠΈΡ‚Π΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΏΡ€Π°Π²ΠΎΠΊ ΠžΠ±ΡΠ·Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΠ½Ρ‹Π΅ трСбования ΠΊ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŽ Π’Π°ΠΆΠ½ΠΎ: ✔ ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ BI-Π΄Π°ΡˆΠ±ΠΎΡ€Π΄ΠΎΠ² (Π½Π΅ Ρ‚ΠΎΠ»ΡŒΠΊΠΎ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΎΠ²) ✔ ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ расчётных ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚Π΅Π»Π΅ΠΉ (DAX / Power Pivot / SQL-Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠ°) ✔ ПониманиС KPI-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ✔ ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ с нСсколькими источниками Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π‘ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ большим плюсом β€” ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ управлСнчСской Π°Π½Π°Π»ΠΈΡ‚ΠΈΠΊΠΈ β€” ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ построСния Ρ€Π΅ΠΉΡ‚ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ² / scoring ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ β€” ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ What-If сцСнариСв β€” ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ Power BI DAX Π½Π° Ρ…ΠΎΡ€ΠΎΡˆΠ΅ΠΌ ΡƒΡ€ΠΎΠ²Π½Π΅ Π’ ΠΎΡ‚ΠΊΠ»ΠΈΠΊΠ΅ ΠΏΡ€ΠΎΡˆΡƒ сразу ΡƒΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚ΡŒ 1. Π’ ΠΊΠ°ΠΊΠΎΠΉ BI систСмС Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚Π΅ Π΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ 2. ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Ρ‹ ΠΏΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ΠΎΠ² 3. Π Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π»ΠΈ Π»ΠΈ с KPI-score модСлями 4. Π Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π»ΠΈ Π»ΠΈ с What-If ΠΏΠ°Ρ€Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€Π°ΠΌΠΈ 5. ΠžΡ†Π΅Π½ΠΊΡƒ сроков Π’Π°ΠΆΠ½ΠΎ ΠŸΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ выполняСтся Π² Ρ€Π°ΠΌΠΊΠ°Ρ… управлСнчСского ΠΈ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚Π° Π² сфСрС ΠΊΡƒΠ»ΡŒΡ‚ΡƒΡ€Ρ‹. НуТСн Ρ‡Π΅Π»ΠΎΠ²Π΅ΠΊ, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°Π΅Ρ‚, Ρ‡Ρ‚ΠΎ это Π½Π΅ просто визуализация, Π° управлСнчСский инструмСнт принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠΉ.
ΠŸΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΠ΅ Π·Π°ΠΊΠ°Π·Ρ‹

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹

дистанционно
договорная
Data Science. Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля. ПоТСлания ΠΈ особСнности: Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ систСму распознавания спСцифичСских ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚ΠΎΠ² computer vision. Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ Ρ‚Ρ€Π΅ΠΊΠ΅Ρ€ ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ Ρ€Π΅ΡˆΠ°Π΅Ρ‚ систСму окклюзий ΠΏΠΎΡ‚Π΅Ρ€ΠΈ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π° ΠΈ смСшивания ΠΏΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΡ… ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚ΠΎΠ², Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΆΠ΅ ΠΌΠ΅Ρ€ΠΈΠ» ΡΠΊΠΎΡ€ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚ΠΎΠ² ΠΈ прСдсказывал ΠΈΡ… Ρ‚Ρ€Π°Π΅ΠΊΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΡŽ.
Π‘Π°Π½ΠΊΡ‚-ΠŸΠ΅Ρ‚Π΅Ρ€Π±ΡƒΡ€Π³ ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
Настройка, тСстированиС, Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля, Π΄ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°. БпСциалист ΠΏΠΎ Π°Π½Π°Π»ΠΈΡ‚ΠΈΠΊΠ΅ маркСтплСйсов.
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
ΠŸΠΎΠ΄Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΊΠ° ΠΊ экзамСну. ПоТСлания ΠΈ особСнности: Анализ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Андан - нСзависимый экзамСн Π² Π’Ρ‹ΡΡˆΠ΅ΠΉ школС Π­ΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΠΈΠΊΠΈ.
Москва ЀрилансСры

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹

дистанционно
договорная
Data Science. Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля. Π€ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚ ΠΈ условия: Локация: Π³. Π‘Π°Ρ€ΠΎΠ² (ΠΎΡ‡Π½Ρ‹ΠΉ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚). Π”Π°Ρ‚Ρ‹: 1–9 августа. Условия: ΠŸΡ€ΠΎΠ΅Π·Π΄ ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠΆΠΈΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠΏΠ»Π°Ρ‡ΠΈΠ²Π°ΡŽΡ‚ΡΡ. ΠžΠΏΠ»Π°Ρ‚Π°: ΠΎΡ‚ 10 000 Ρ€ΡƒΠ±./дСнь (обсуТдаСтся ΠΈΠ½Π΄ΠΈΠ²ΠΈΠ΄ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎ). Π§Ρ‚ΠΎ прСдстоит Π΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ: Π‘ΠΎΠΏΡ€ΠΎΠ²ΠΎΠΆΠ΄Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ‹ Π² качСствС тСхничСского ΠΊΡƒΡ€Π°Ρ‚ΠΎΡ€Π°: ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°Ρ‚ΡŒ Π²Π½Π΅Π΄Ρ€ΡΡ‚ΡŒ ΠΈ эффСктивнСС ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ AI-инструмСнты Π² ΠΈΡ… Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π°Ρ…. ВрСбования ΠΊ ΠΊΠ°Π½Π΄ΠΈΠ΄Π°Ρ‚Ρƒ: Hard Skills: Π£Π²Π΅Ρ€Π΅Π½Π½ΠΎΠ΅ Π²Π»Π°Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ флагманскими нСйросСтями (Claude, GPT, Gemini) β€” ΠΎΡ‚ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π²ΠΈΠ½ΡƒΡ‚ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠΏΡ‚ΠΈΠ½Π³Π° ΠΈ ΠΈΡ‚Π΅Ρ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎΠΉ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ Π΄ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΊΠΈ ΠΈ углублСния ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ². ΠŸΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΎΠ΅ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΡ€ΠΈΠ½Ρ†ΠΈΠΏΠΎΠ² Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ RAG ΠΈ AI-Π°Π³Π΅Π½Ρ‚ΠΎΠ². Soft Skills: ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ мСнторства, фасилитации, прСподавания ΠΈΠ»ΠΈ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ с Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠ°ΠΌΠΈ. Π‘ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ плюсом: ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ Ρ‚Ρ€Π΅ΠΊΠ΅Ρ€ΠΎΠΌ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΊΡƒΡ€Π°Ρ‚ΠΎΡ€ΠΎΠΌ Π½Π° Ρ…Π°ΠΊΠ°Ρ‚ΠΎΠ½Π°Ρ…/интСнсивах. Π£ΠΌΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π΄ΠΎΡ…ΠΎΠ΄Ρ‡ΠΈΠ²ΠΎ ΠΎΠ±ΡŠΡΡΠ½ΡΡ‚ΡŒ слоТныС тСхничСскиС ΠΊΠΎΠ½Ρ†Π΅ΠΏΡ†ΠΈΠΈ. ПониманиС ΠΎΠ³Ρ€Π°Π½ΠΈΡ‡Π΅Π½ΠΈΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ (Π»ΠΈΠΌΠΈΡ‚Ρ‹, ΠΊΠ²ΠΎΡ‚Ρ‹) ΠΈ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΈΠΊ Π²Π΅Ρ€ΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΠΈ сгСнСрированного ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Π΅Π½Ρ‚Π°.
Москва ЀрилансСры

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹

дистанционно
договорная
Data Science. Π”ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°, настройка, тСстированиС. ΠšΠ°Π»ΠΈΠ±Ρ€ΠΎΠ²ΠΊΠ° ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ….
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля, тСстированиС, настройка, Π΄ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°.
ΠšΡ€Π°ΡΠ½ΠΎΠ΄Π°Ρ€ ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля, Π΄ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°, настройка, тСстированиС. Всё.
Москва ЀрилансСры