Data scientist – работа для фрилансеров в России

Найдено предложений — 215513

Более 1119 предложений о работе за сегодня в тематике data scientist
У нас можно найти ежедневную работу или подработку, выбрав более чем из 215513 вакансий
Свежих заказов на data scientist в России для фрилансеров на ноябрь 2024 года — 1 шт.

Продвижение сайтов (SEO) Создание сайтов Разработка и программирование

Категория

1С-аналитика blockchain-разработчики Data scientist адаптация сайта под мобильные устройства адаптивная вёрстка аренда интернет-магазина аренда кассы для интернет-магазина аренда сайтов внедрение DevOps вёрстка сайтов гейм-дизайнеры доработка сайта доработка сайта на Bitrix доработка сайта на Joomla доработка сайта на MODx доработка сайта на Opencart доработка сайта на Wordpress модмейкинг написание парсера написание скриптов для сайтов нарративные дизайнеры настройка 1С настройка 1С Бухгалтерии настройка 1С ЗУП настройка 1С Предприятия настройка 1С Розницы настройка 1С Торговля-Склад настройка 1С УНФ настройка 1С Управление торговлей настройка API настройка ботов настройка отчётов 1С настройка печатных форм 1С настройка сервера 1С обмен данными 1С обновление CMS перенос сайта на другую CMS подбор домена поддержка мобильных приложений подключение PayPal подключение Robokassa подключение платёжных систем подключение Яндекс.Кассы программирование в Excel программирование микроконтроллеров разработка Telegram Mini Apps разработка ботов Telegram разработка браузерных игр разработка веб-приложений разработка геймификации разработка игр разработка игр на Unity разработка игр на Unreal Engine разработка ИИ разработка компьютерного зрения разработка компьютерных игр разработка концепции сайта разработка кроссплатформенных приложений разработка машинного обучения разработка мобильных игр разработка мобильных приложений разработка приложение для iOS разработка приложений виртуальной реальности разработка приложений для Android разработка приложений для iPad разработка приложений для iPhone разработка приложений для Windows Phone разработка приложений дополненной реальности разработка чат-ботов регистрация домена системное программирование системные аналитики создание бота Инстаграм создание ботов Discord создание ботов WhatsApp создание ботов ВК создание дашбордов создание драйверов создание лаунчеров создание метавселенной создание нейросетей создание плагина для WordPress создание сайтов тестирование игр тестирование приложений тестирование сайтов тестировщики установка SSL-сертификата установка скриптов

Регион

Астрахань Белгород Брянск Бурятия Волгоград Воронеж Дагестан Екатеринбург Иваново Казань Калуга Карелия Кемерово Киров Коми Краснодар Красноярск Крым Курган Липецк Москва Нижний Новгород Новосибирск Омск Оренбург Орёл Пенза Пермь Приморский край Псков Ростов-на-Дону Самара Санкт-Петербург Саратов Северная Осетия Смоленск Сочи Ставрополь Томск Тюмень Уфа Хабаровск Хакасия Ханты-Мансийский АО Чувашия Якутия Ярославль

Уровень дохода

Указан от 500 руб. от 2000 руб. от 3000 руб. от 4000 руб. от 5000 руб.

Тип занятости

возможна работа на дому на дому дистанционно

Data scientist

дистанционно

от 3000.00 руб.

Написание кода. Для моего исследования необходимо написать код, который помог бы мне выполнить следующие задачи: 1. Провести сбор твитов по хэштегам #RhodesMustFall и #OrielCollege, относящихся к Ориел Колледжу, за период 2015-2021 годов. 2. Проанализировать посты в группе "Rhodes Must Fall in Oxford" на Facebook за тот же период. Для этих задач необходимо написать код и визуализировать полученные результаты – проводить дополнительную аналитику не требуется. Более подробно: 1. Применить методы обработки естественного языка (NLP) для анализа собранных данных 1.1.Провести сентимент-анализ твитов и постов для оценки эмоциональной окраски высказываний, определить полярность (позитивный, нейтральный, негативный) 1.2.Определить основные темы, обсуждаемые в контексте Ориел Колледжа и движения #RhodesMustFall (возможно, использовать Latent Dirichlet Allocation, облако слов и т.д.) 2.Проанализировать изменения в риторике и темах обсуждений с течением времени (по сути, что-то похожее, но на таймлайне) 3.Выявить связи и влияние участников обсуждений, если это возможн 3.1. Определить наиболее активных пользователей и их влияние на дискуссию 3.2. Проследить за возможными взаимодействиями и сетями пользователей, поддерживающих или противостоящих движению. Что, вероятно можно использовать: 1. API Twitter для сбора твитов по хэштегам #RhodesMustFall и #OrielCollege за 2015-2021 годы. 2. API Facebook или альтернативные методы для сбора постов в группе "Rhodes Must Fall in Oxford" за тот же период. Анализ данных с использованием NLP: Сбор данных: Twitter API, Facebook Graph API (или альтернативные методы). NLP-анализ: Python, библиотеки NLTK, spaCy, Gensim, SentimentIntensityAnalyzer. Анализ сетей: NetworkX, Gephi. Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly. Пожелания и особенности: Для моего исследования необходимо написать код, который помог бы мне выполнить следующие задачи: 1. Провести сбор твитов по хэштегам #RhodesMustFall и #OrielCollege, относящихся к Ориел Колледжу, за период 2015-2021 годов. 2. Проанализировать посты в группе "Rhodes Must Fall in Oxford" на Facebook за тот же период. Для этих задач необходимо написать код и визуализировать полученные результаты – проводить дополнительную аналитику не требуется. Более подробно: 1. Применить методы обработки естественного языка (NLP) для анализа собранных данных 1.1.Провести сентимент-анализ твитов и постов для оценки эмоциональной окраски высказываний, определить полярность (позитивный, нейтральный, негативный) 1.2.Определить основные темы, обсуждаемые в контексте Ориел Колледжа и движения #RhodesMustFall (возможно, использовать Latent Dirichlet Allocation, облако слов и т.д.) 2.Проанализировать изменения в риторике и темах обсуждений с течением времени (по сути, что-то похожее, но на таймлайне) 3.Выявить связи и влияние участников обсуждений, если это возможн 3.1. Определить наиболее активных пользователей и их влияние на дискуссию 3.2. Проследить за возможными взаимодействиями и сетями пользователей, поддерживающих или противостоящих движению. Что, вероятно можно использовать: 1. API Twitter для сбора твитов по хэштегам #RhodesMustFall и #OrielCollege за 2015-2021 годы. 2. API Facebook или альтернативные методы для сбора постов в группе "Rhodes Must Fall in Oxford" за тот же период. Анализ данных с использованием NLP: Сбор данных: Twitter API, Facebook Graph API (или альтернативные методы). NLP-анализ: Python, библиотеки NLTK, spaCy, Gensim, SentimentIntensityAnalyzer. Анализ сетей: NetworkX, Gephi. Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly.

Москва

Фрилансеры

2024-08-27

Data scientist – работа для фрилансеров в России

Часто задаваемые вопросы

Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?

Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю data scientist в России?

Сколько проектов для IT-специалистов по профилю data scientist в России?

Сколько можно заработать выполняя проекты по data scientist?