Data scientist — удалённая работа в Москве

консультация по работе. Представьте, что вы работаете аналитиком в компании, которая исследует различные виды фруктов. Ваша задача — построить модель для классификации фруктов на основе их физических характеристик (например, вес и размер). Вам нужно создать двумерный набор данных с информацией о различных фруктах и применить алгоритм KNN для предсказания типа фрукта. Создайте (Рандомно сгенерируйте) таблицу данных (начните со 100 значений) с следующими характеристиками Вес (число с плавающей запятой): Вес фрукта в граммах Размер (число с плавающей запятой): Диаметр фрукта в сантиметрах Тип_фрукта (категория): Тип фрукта (например, яблоко, апельсин, банан) Загрузите данные в pandas DataFrame. Преобразуйте категориальные переменные в числовые (например, с помощью LabelEncoder). Разделите данные на признаки (X) и целевую переменную (y). Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Постройте модель KNN и обучите её на обучающей выборке. Найдите оптимальное значение K по графику Визуализируйте результаты Ожидаемые результаты График зависимости точности от значения k/ Оптимальное значение ?? График, показывающий реальные и предсказанные классы на тестовой выборке.

Доработка существующего продукта. Требуется доделать существующий анализ датасета не более 10 000 строк, CSV. Искать корреляции переменных, медианы и средние, выбросы, иллюстрировать графикой. Работа на 90% написана. Требуется исправить и доделать. В курс дела нужно войти быстро. Времени на раскачку нет. Работа в формате консультации. Инструменты: pandas, seaborn, Jupyter Notebook. Требования к исполнителю: Senior DS или Middle DS, твёрдый практический опыт в анализе данных.

Анализ данны[. Анализ продаж / категорийный анализ (retail данные) Ищем опытного аналитика с опытом анализа данных продаж для проектной работы. Подробное описание задач пришлю в ЛС. Требования: — Обязателен опыт FMCG / retail аналитики — Уверенная работа с большими массивами данных (Excel / BI) — Понимание ключевых метрик категорийного анализа (АКБ, VPO, маржа) — Опыт работы с ритейл-данными.

Data Science. Доработка существующего продукта. Разработка и поддержка SaaS-продукта для строительной отрасли и программы лояльности Проектирование архитектуры и реализация новых фич на фронте и бэке Интеграция с внешними сервисами и API Оптимизация производительности и обеспечение безопасности приложений Участие в командных обсуждениях, code review и планировании спринтов.

Data Science. Доработка существующего продукта. Внутренняя система для управления клиентскими делами юридической компании с учётом будущей интеграции с мобильным приложением. Ссылку на тз и гитхаб скину.

Data Science. Восстановление файлов. Пожелания и особенности: Нужно восстановить поврежденные файлы с sd карты видеокамеры.

Разработка с нуля. Помочь с выполнением практического задания по интеллектуальному анализу данных.