Уточните категорию: программисты. Data Science. выгрузка данных из Bloomberg. Интересуют в первую очередь показатели корпоративного управления (8 шт.), выборка - компании с nasdaq. По возможности также рыночные данные (7 шт.). Показатели: - управленческие: 1. Governance Score ESG_GOVERNANCE_SCORE 2. % Independent Directors BBOARD_INDEP_PCT 3. Board Size BBOARD_SIZE 4. Female Directors % BBOARD_FEMALE_PCT 5. CEO-Chairman Duality BBOARD_CEO_CHAIRMAN 6. Institutional Holdings % INSTITUTIONAL_HOLDINGS_PCT 7. Insider Holdings % INSIDER_HOLDINGS_PCT 8. Audit Committee Independence % BBOARD_AUDIT_INDEP_PCT - рыночные: 1. Market Cap CUR_MKT_CAP Рыночная капитализация (текущая) 2. Total Assets BS_TOT_ASSET Всего активов (Balance Sheet) 3. Net Income IS_NET_INC Чистая прибыль (Income Statement) 4. Total Liabilities BS_TOT_LIAB2 Всего обязательств (Balance Sheet) 5. P/E Ratio PE_RATIO Коэффициент “цена/прибыль” (TTM или текущий) 6. Sector INDUSTRY_SECTOR Отрасль по классификации Bloomberg 7. Industry INDUSTRY_GROUP Подотрасль/Группа индустрий.
Data Science. Тестирование, Проверка на лигальность. Пожелания и особенности: Китайский маркетплес Douyin Shop, сайт на котором открыт интернет-магазин: "shop.trideshops.com” 商户. Открыл интернет-магазин на этом сайте, вложил деньги, закрыл магазин, сейчас не могу вывести деньги по причине не хватки кредитных баллов, нужно 1050usdt, после чего обещают вывести всё сумму. Мне нужны доказательства ( документы, сертификаты) лигальности сайта, чтобы не потерять деньги.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Главная цель - это разработать поиск по номенклатуре. На вход в программе выдается одно значение строкой, и его надо обработать так, чтобы был найден по смыслу такой же товар, но в номенклатуре. Грубо говоря, это поиск по неточным совпадением.
Data Science. Доработка существующего продукта, настройка. ЭТАП 1: ИСПРАВЛЕНИЯ В CISCO РАБОТЕ (Техническая часть) 1.1 Схемы и сетевая архитектура: "Почему кроссовый кабель?" - Необходимо обосновать выбор типа кабеля в схеме или заменить на прямой кабель, если это ошибка "Далее в работе Вы пишете про VLAN, которые здесь не отображены, добавьте в схему" - Дополнить схему сети VLAN-ами, которые описаны в работе (VLAN 2, 3, DMZ, VLAN 1, 10, 4, 5) "Где итоговая схема сети?" - Создать финальную обобщающую схему с учетом всех внесенных изменений 1.2 Технические ошибки в протоколах: "UPD обеспечивает надежную передачу? ))" - Исправить описание UDP - он НЕ обеспечивает надежную передачу "У транспортного уровня основные другие задачи. Сегментация данных, адресация приложений, сервисов" - Дополнить описание транспортного уровня правильными функциями "PPTP – L2, не 5. Лучше уберите «реализацию»" - Исправить уровень PPTP на канальный (L2) вместо сеансового (L5) "SSL/TLS – L5, не 6" - Перенести SSL/TLS с уровня представления (L6) на сеансовый уровень (L5) 1.3 Программное обеспечение: "Почему такая старя версия wireshark?" - Обосновать использование Wireshark 3.6.2 или обновить до актуальной версии.
Data Science. Настройка. Пожелания и особенности: Обязательно хорошее знание Английского языка. Задача заключается в поиске научных статей в базах данных по ключевым словам и MeSH-терминам. Далее в отсеивании дубликатов. Оформление результатов как на схеме (фото).
Тестирование, настройка, доработка существующего продукта, разработка с нуля, Анализ рекламы в Яндекс и ВК / подбор аудитории на основании данных / помощь в принятии маркетинговых решений и таргетированной рекламе.
Data Science. Разработка с нуля. Добрыйнь день. Техническое задание на разработку парсера скидок по WB Кошельку Проект:Парсер скидок для маркетплейса Wildberries (WB) Цель: Автоматическое определение размера скидки для зарегистрированного пользователя через WB Кошелек. --- ## **1. Общие требования** Разработать бота/приложение, которое: - Авторизуется на WB под учетной записью пользователя. - Парсит данные о доступных скидках по WB Кошельку. - Формирует отчет в удобном формате (JSON, Excel, веб-интерфейс). - Работает в фоновом режиме с возможностью настройки периодичности проверки. --- ## **2. Функциональные требования** ### **2.1. Авторизация** - Поддержка входа по логину/паролю или через cookies/токен. - Обработка двухфакторной аутентификации (если включена). - Сохранение сессии для повторных запросов. 2.2. Парсинг данных - Определение текущих и персональных скидок пользователя. - Парсинг акционных предложений, связанных с кошельком. 2.3. Обработка и вывод данных - Формирование структурированных данных (например: `{"user": "login", ""discount": 5%, }`). - Возможность выгрузки в CSV/Excel. - Визуализация в Telegram-боте или веб-интерфейсе. 2.4. Дополнительные функции - Уведомления о изменении скидки (Telegram, email). - Логирование действий для отладки.
Data Science. помощь с кодом sql и анализ данных с построением кривой в питоне. Научиться получать инфу о "классе" курьера, чтобы в зависимости от этого применять коэффициенты ускорения/замедления при расчете времени на выполнение маршрута. Более корректно распределять заказы Что нужно: Построить кривую с зависимостью скорости курьера от его количества смен Скорость курьера можно посмотреть на уровне отклонения его фактического времени выполнения маршрута от планового времени Попробовать разделить курьеров на 3 типа: новичок / обычный / опытный Посмотреть, есть ли стабильное различие в скорости (отклонении). Понять, есть ли вообще смысл какие-либо коэфы зашивать Примерно прикинуть по сплиту курьеров на основании их опыта, насколько улучшиться CTE при внедрении коэфов - более частых назначениях на более опытных курьеров при прочих равных.
Разработка с нуля, доработка существующего продукта, Сбор статистики и аналитики в спортивной индустрии, формирование инструмента для ведения аналитики и вывода данных в различных разрезах. Пожелания и особенности: В идеале ищу аналитика/консултанта, способного начать сбор, анализ и ведение аналитики в спортивной индустрии. Сформировать инструмент и вести учет в разрезах: спортсмены, судьи, тренеры, инфраструктура и соревнования на базовом этапе развития с выводом на финансовый анализ и анализ медицинских показателей, в том числе построение предиктивной аналитики и подготовки дашбордов.
Data Science. Доработка существующего продукта. Базовые методы цифровой обработки сигналов корреляционный анализ оценка спектральной плотности мощности спектральный анализ кепстральный анализ вейвлетный анализ Базовое представление о машинном обучении (классификаторы, нейронные сети) извлечение признаков из сигналов Представление о вибрационной диагностике промышленного оборудования.
Разработка с нуля. Добрый день! Нахожусь в поиске коллеги, который будет заниматься расчетами и прогнозами в сфере закупок. На данный момент сфера - маркетплейсы. Дальше - больше. В приоритете определиться с сервисом, в котором можно вести аналитику загружая необходимые данные по разным проектам.
Data Science. Разработка с нуля. Нужен специалист для анализа данных по явке на выборах на уровне муниципальных участков. Требуется обработать таблицы (возраст, пол, участки), выявить закономерности и построить предсказательную модель с использованием Python (pandas, scikit-learn). Результат — отчёт с графиками и выводами. Срок — до 3 июня.
Data Science. Разработка с нуля. Нужна программа для обработки и поиска информации в готовой базе данных. Важно чтобы ее можно было загрузить в программу и проанализировать, найти необходимый элемент по запросу.
Data Science. Разработка с нуля. Требуется написать скрипт для сверки прогноза и факта на отклонения в %. Всего пять проверок и вывод результата в Excel.
Поиск АПИ по недвижимости. Пожелания и особенности: Нужно найти АПИ по недвижимости. Расписать их доступность,цены, типы данных, юридические стороны (из каких стран можно пользоваться данными). По любой стране мира, желательно из СНГ. Я пишу дипломную работу по прогнозированию цен на недвижимость,нужны данные по недвижимости,желательно с геоданными. Хочу загрузить данные через NiFi в свою базу данных. Это может быть как подработка для студентов.
Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо размножить данные в эксель. Пример данных : Москва - Ставрополь. 2025. Необходимо сделать, чтобы Москва_ставрополь 2025 Январь, Москва_ставрополь 2025 Февраль, Москва_ставрополь 2025 Март, и тд.
Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Новое направление, которое компания SFA RUS хочет вывести на росс рынок - это запуск насосов нового назначения Clear Water - чистой воды. Назначение основных насосов - работа с грязной водой, транспортировка отходов, грязной массы от пользователя в канализационные люки и далее. Clear water задача - транспортировка от источника получения воды ( скважина, колодец) до потребителя. Нужно провести ценовой анализ конкурентов новой линейки Clear Water на российском рынке. В основном это Китай и Европа. Все доп материалы будут предоставлены.
Data Science. Настройка, тестирование. Имеются файлы WOV, 3gp, avi, mp4 в закодированном виде. На них записаны голоса детей и маленькие видео из детства. Зашифрованы файлы неизвестной программой примерно в 2012 году. Мне нужны они в первоначальном виде.
Тестирование, доработка существующего продукта. 2. Best-Use анализ и рекомендации по наиболее эффективному развитию Инвестпроекта • Выявление потенциальной целевой аудитории на Земельном Участке. • Рассмотрение и согласование заявленных направлений для инвестирования. • Выявление оптимального варианта использования Земельного Участка. • Определение ключевой идеи Инвестпроекта, формат, уровень. • Основные объекты, входящие в состав Инвестпроекта: тип, объем (ТЭПы). • Дополнительные/вспомогательные объекты (ТЭПы), при их наличии. • Рекомендации по зонированию, фазированию Инвестпроекта. • Объекты инфраструктуры и благоустройства территории. • Задание на концепцию застройки Земельного Участка. • Рекомендации по коммерческим условиям объекта инвестирования. • Рекомендации по Управлению объектом инвестирования. Отчёт: Заключения о наиболее выгодном и эффективном способе использования Земельного Участка и объекта инвестирования с выводами по основным параметрам концепции развития Инвестпроекта. 3. Маркетинговый анализ • Краткий обзор локального рынка в соответствии с ключевой идеей Инвестпроекта o Предложение. o Спрос. o Цены/стоимость. • Анализ конкурентной среды и проектов-аналогов o Основные характеристики. o Цены/стоимость. Отчёт: Заключение о целевой аудитории, конкуренции, рыночном потенциале объекта инвестирования. 2. Best-Use анализ и рекомендации по наиболее эффективному развитию Инвестпроекта • Выявление потенциальной целевой аудитории на Земельном Участке. • Рассмотрение и согласование заявленных направлений для инвестирования. • Выявление оптимального варианта использования Земельного Участка. • Определение ключевой идеи Инвестпроекта, формат, уровень. • Основные объекты, входящие в состав Инвестпроекта: тип, объем (ТЭПы). • Дополнительные/вспомогательные объекты (ТЭПы), при их наличии. • Рекомендации по зонированию, фазированию Инвестпроекта. • Объекты инфраструктуры и благоустройства территории. • Задание на концепцию застройки Земельного Участка. • Рекомендации по коммерческим условиям объекта инвестирования. • Рекомендации по Управлению объектом инвестирования. Отчёт: Заключения о наиболее выгодном и эффективном способе использования Земельного Участка и объекта инвестирования с выводами по основным параметрам концепции развития Инвестпроекта. 3. Маркетинговый анализ • Краткий обзор локального рынка в соответствии с ключевой идеей Инвестпроекта o Предложение. o Спрос. o Цены/стоимость. • Анализ конкурентной среды и проектов-аналогов o Основные характеристики. o Цены/стоимость. Отчёт: Заключение о целевой аудитории, конкуренции, рыночном потенциале объекта инвестирования.
Настройка. Специалист, который автоматизирует сбор данных из различных источников (AMO, Ройстат, Ycliens, Google Таблицы, ручные отчеты), проектирует и настраивает ETL-процессы (извлечение, преобразование, загрузка), создает связанные таблицы и облачные дашборды (например, в Power BI, Tableau или Google Data Studio). Основные задачи: Интеграция данных из CRM (AMO), аналитических систем (Ройстат), финансовых таблиц и других источников. Автоматизация ручных процессов (выгрузка, обновление данных). Разработка единой системы отчетности с визуализацией для всех отделов (продажи, маркетинг, финансы и т.д.). Настройка связей между таблицами и дашбордами для управленческой отчетности. Требуемые навыки: Работа с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Looker Studio). Знание SQL, баз данных, ETL-процессов. Опыт интеграции данных из CRM (AMO), рекламных кабинетов, Google Sheets. Умение автоматизировать ручные операции (скрипты на Python/R или низко-кодовые платформы). Проектная работа.
Data Science. Настройка. Задача: выгрузить по API сервиса аналитики соц.сетей необходимые метрики и данные в гугл-таблицу Сервис: Livedune Есть документация по работе с API сервиса Нужно сделать так, чтобы по API выгружались нужные метрики и данные в гугл-таблицу.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 2 предложений о работе за сегодня в тематике data scientist
🔸 Работа и подработка на бирже фриланса от прямых заказчиков, которым нужна помощь специалистов по профилю data scientist уже сегодня!
🔸 Свежих заказов на data scientist в России для фрилансеров на апрель 2026 года — 134 шт.
Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю data scientist в России?
Вы специалист по data scientist и ищете проекты и заказы на удалёнке в России? Нам всегда есть что вам предложить. Ежедневно мы публикуем новые проекты и заказы по вашей специальности. Найдите интересную работу уже сегодня
Сколько проектов для IT-специалистов по профилю data scientist в России?
На апрель 2026 года опубликовано 134 предложений удалённой работы от прямых заказчиков для исполнителей по специализации data scientist
Сколько можно заработать выполняя проекты по data scientist?
Специалисты по профилю data scientist зарабатывают от 0.00 рублей с заказа. Хотите больше? Выполняйте как можно больше заказов и зарабатывайте сколько пожелаете