Data scientist – работа для фрилансеров в Туле

Разработка с нуля, тестирование, настройка. Нужен тьютор, репетитор, консультант для помощи в анализе данных по персоналу. У меня есть рабочая задача, которая требует экспертизы в аналитике данных, Power BI. Ближайшая цель - построение дашбородов. При отклике пришлите, пожалуйста, примеры ваших дашбородов. Также более сложная задача - выявить закономерности между разными базами данных. Мне нужно, чтобы человек помог проанализировать и выявить, что ещё можно достать из этих баз данных. А также я сейчас определяю метрики для дашбордов. Нужен бизнес-ориентированный взгляд со стороны. В идеале: У вас есть базовое в математике, либо в статитиске, опыт в программировании (R, Python, SQL), умеете работать в PowerBi и строить дашборды. Возможно вы дата аналитик в IT. Очень важен опыт реальных проектов в бизнесе.

Data Science. Решить задание итогового модуля. В рамках итогового проекта нужно будет решить реальную задачу, возникшую в свое время на одном из бизнесов. В процессе решения задачи потребуется пройти весь цикл решения задачи по анализу данных в рамках Power BI Desktop (подготовку данных для анализа - анализ - визуализация).

Data Science. репетиторство. Необходимо подтянуть навыки майнинга данных с веб ресурсов, написание функций на питоне, визуализация в BI.

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо создать несколько таблиц по тз из действующего df ( накопительный итог,прогнозирование продаж,12-месячный тренд).

Решение экзаменационного задания. Нужно выполнить задание в python: авс анализ по товарам, rfm анализ по клиентам, построить регрессию и сделать визуализацию.

Data Science. Разработка с нуля. Нужна программа для улучшения бизнеса Таблица, которая будет считать показатели автоматически Если один показатель меняется, перерасчитываются другие Одна ячейка - один уникальный показатель Показатель - это бизнес-фактор, переведенный в число На скриншоте для простоты введены, в основном, повторяющиеся числа Красными должны становиться те показатели, которые обвалились ниже критической установленной отметки Программа должна работать в двух режимах; первый я обозначил выше Суть второго в прогнозировании Если я переключил программу в режим N2 и в одной ячейке установил желаемое число, то другие показатели должны перерасчитаться Так станет видно какими станут другие показатели - до какого числа их можно будет выкрутить, выкрутив первый Если вы можете сделать такую программу на коммерческой основе, то напишите мне -- Факторы: Объем Полная себестоимость пары Сырье Его сорт (полукожа ременная, пола) Этикетки Упаковки Коробки Оптовые цены ИП | УНС | Доходы НДС 20% от цены НДФЛ 6% от оборота 1% от оборота, когда > 300к I год ОПС OMC За себя Комиссия касс Штрафы Маркетинг Маркетинговый бюджет ЗП работников Сбытовик Производящие Помощник Менеджеры Амортизация Производственных станков Обслуживающих станков Грузового автомобиля Ремонт помещения Аренда-выкуп Станков Грузового автомобиля Цеха Офиса Компьютеров Покупка сразу Мебель ЭЦП Коммуникации Электричество Вода Интернет Сотовая связь Логистика Несовершенство собственника Доставка сырья Доставка упаковок Доставка этикеток Деталей Материалов для оборудования Закрытие СДЭК в Волгореченске Инвестиции Привлечено Приумножение инвесторам Подушка Карманная прибыль Обьем (время + оборот) рентабельности Тот объем, который нужно делать за выведенное время для выхода в рентабельность Обьем издержек, которые непременно перейдут из столбца "возможные издержки" в столбец "произошедшие издержки" и потребуют денежных вложений для их устранения; индекс такого перехода Объем срабатываемых рисков % сарафанного радио Смещение на доход Рентабельность по валовой прибыли LTV - Качество продуктов Показатели конкурентов Фактический объем текущего рынка  Локальный, международный? Рынок растет? Стагнирует? Объем рынка Издержки Съедение личного внимания, ресурса Сумма пересечений факторов (сила ядра) Кто из предпринимателей помимо бизнеса торгует на бирже Доп. приход Дефицит сырья Болезни Конверсия Сырье 1 Сырье 2 Сырье 3 Модернизация Топливо для обогрева помещений Обслуживание прилежащих территорий Перевоз оборудования Заемная карманная прибыль (кэш аут) Аренда Ставки Индекс погрешности Индекс несовершенства собственника, работников, людей Эквайринг Законопроекты, полит-обстановка Уровень поддержки производств, предпринимателей в конкретной стране, штате Кол-во сотрудников Содержательный фонд (страховки, больничные, оплаты) КПД м2 компании Фактический КПД м2 (отношение цены оборудования к ликвидности выработки; загруженность) % забираемых обратно денег клиентами, инвесторами Кешбек Адреса точек конкурентов Кол-во компаний в отрасли, инвентаризация компаний, владельцев 100%-ый объем рынка Занимаемый мной % рынка Период существования точки по этому адресу Показатели околоконкурентных компан. Используемые инструменты конкурентами Капиталообразование конкурентов Близость точек конкурентов друг к другу, скопления Отпуски Пересекаемость позиций Цена на одну и ту же позицию Потенциальные слияния, поглощения Индекс пользы Типы корпоративных аппаратов Закупочная стоимость конкурентов на конкретные сырьевые позиции Возраст конкурентов Влюблены или нет инвесторы, поставщики, клиенты Графики сравнения КПД бизнесов КПД экономических сред в местах функционирования компаний Размер цены, наценки Мощности Индекс исхождения из реальности Кол-во учредителей Собственность учредителей Индекс вдохновленности Период вдохновленности Скорость мысли Неожиданные вещи Обьем фактический текущего рынка (опред. страны, международный) Скакание цен на сырье, изменения ценности валют Дефицит сырья Модернизация.

Data Science. Доработка существующего продукта, тестирование. Язык программирования: по рекомендации специалиста. Учёба.

Data Science. Разработка с нуля. Язык программирования: по рекомендации специалиста. НИИ есть разные направления, все систематизировать и и впоследствии использование данных как материал для прогнозирования результата.