Data Science. Учитель. Здравствуйте! Ищу преподавателя/репетитора для углубленного изучения Python в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта. Необходимые библиотеки и темы: NumPy, pandas (обработка данных) Визуааизация: matplotlib, seaborn Машинное обучение: scikit-learn (классификация, регрессия, кластеризация) Нейронные сети: PyTorch (включая основы deep learning) Ансамбли: LightGBM/CatBoost Компьютерное зрение: OpenCV Формат обучения: Индивидуальные занятия (онлайн) Мой уровень: знание языка python Готов рассмотреть разные варианты — от университетских преподавателей до практикующих Data Scientists/ML и т.д.
Доработка существующего продукта, разработка с нуля. В прилагаемом файле MS_Excel_Case_2 на закладке Base представлены данные продаж различных гипотензивных препаратов, составляющих рынок сартанов (или ARB - angiotensin receptor blockers), за период с 2010 по 2014 год помесячно. Вам необходимо представить эти данные в шаблоне, расположенном на закладке SUMMARY, таким образом, чтобы у пользователя была возможность выбора необходимого для анализа года и месяца и, соответственно, автоматического обновления всех расположенных в шаблоне данных. Пояснения к шаблонным таблицам указаны на закладке SUMMARY.
Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Построить дашборд в BI системе Yandex.datalens. За деталями задания/оплаты можем обсудить в личном чате.
Data Science. Понять конкретную функцию или цепочку функций. Разбираюсь с python-pptx. Хочу научиться изменять данные в диаграммах в существующих pptx-файлах. Докопался до того, как попасть в существующий слайд; могу проверить что это именно тот слайд; могу найти конкретную фигуру. Но никак не могу понять, как докопаться до блока данных, с которым, кажется, можно работать, как с документом Excel, через workbook. Ищу (и надеюсь, что такие есть) того, кто знает как это сделать, а не теоретиков. Того, кто пришёл, сказал, получил свои 500р, и все довольны.
Data Science. найти пропавший файл. У меня попал важный несохраненный файл в приложении microsoft office suite documents .Файл до этого отображался в окне несохраненные документы,а потом исчез.Сама найти не могу.
Проанализировать данные продаж, представленные в таблицах Excel. Имеются помесячные данные продаж товаров в аптеках и на маркетплейсах. Требуется наладить аналитику с целью повышения продаж.
Data Science. Разработка с нуля. Необходимо построить и обучить модель машинного обучения, которая по ряду параметров выставляла бы оценку сайту по url от 0 до 10 (собран датасет из 580 строк, возникли проблемы на разведочном анализе, возможно потребуется досбор датасета). В дальнейшем обученную модель нужно внедрить в прототип системы (было желание создать расширение для браузера).
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Нормирование данных () Построение моделей () Логистическая регрксиия, Случаный лес, метод опорных векторов, дерово решений, случаный лес, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost) () Замена гиперпораметров обучения () Интепритация модели (важные паратры отделить) (shap-занчения) ().
Data Science. Настройка. Две дисковых полки QSAN, надо настроить по минимальному тз. нужен инженер разбирающийся или работавший с данным оборудованием.
Настройка. Добрый день. Прикладываю иксель файл. Нужно понять, как переменные влияют на показатель CAC (стоимость продажи). Переменные: таргетинг, бюджет, формат объявления, цена. Например: 1. Посчитать, какой CAC с таргетинга "ключи" 2. Посчитать, какой CAC с таргетинга "ключи" в объявлениях, где цена маленькая и где цена большая и т.д.
Data Science. Разработка с нуля, тестирование. 🧠 Проект: Визуальный генератор архитектурной подсветки по фото здания 📌 Что нужно сделать: Создать бэкенд-сервис (и при необходимости — часть фронта), который: принимает загруженное фото здания от пользователя; автоматически выделяет контур здания; заменяет дневной фон на вечерний; снижает яркость/увеличивает контрастность здания; распознаёт адрес здания (по фото); на основе алгоритма (я предоставлю) определяет архитектурные элементы (карнизы, колонны, проёмы); накладывает световые эффекты (PNG или сгенерированные нейросетью) на нужные участки; возвращает пользователю 3–5 визуальных вариаций подсветки. ⚡ Инновация: Нейросеть или ML-алгоритм определяет, куда именно "нанести" подсветку: карнизы — линейно, колонны — вертикально, между окнами — точечно. Адрес здания определяется автоматически через Vision AI (или GPT, если есть API-интеграция). 🧾 Что нужно от тебя: Этапы работы: Приём и хранение фото — через форму/endpoint Обработка изображения: выделение здания замена фона изменение яркости и контраста Распознавание адреса здания (опционально, через AI) Анализ элементов архитектуры (карнизы, колонны) — с помощью алгоритма или ML Наложение световых эффектов (PNG, SVG, генерация) Выдача результатов на фронт — в виде 3–5 визуальных вариантов ✅ Результат работы: Рабочий backend (на Node.js или Python — не критично) API или система, куда я могу загружать фото Файлы с результатом (визуализация подсветки) Возможность расширения проекта (добавление новых сценариев и эффектов) 💼 Какие знания нужны: Уверенный Node.js или Python Опыт работы с изображениями (sharp, OpenCV и т.д.) Навыки интеграции с ML/AI (Vision, распознавание по фото) Работа с API и асинхронной обработкой Опыт с REST (желательно WebSocket или Polling) Плюсом: опыт генерации изображений, знание нейросетей 💬 Формат работы: Проект разбивается на MVP, оплата поэтапно Первый шаг: фото → тёмный фон + контраст + результат Далее добавляем распознавание элементов и генерацию подсветки Общение через Telegram / Профи Если ты умеешь не просто писать код, а делать живые визуальные фичи, которые выглядят “вау”, и хочешь поучаствовать в технологичном, красивом проекте — пиши. Всё обговорим.
Data Science. Разработка с нуля. 🏢 Про нас SHVEDIK — торговая компания с B2B/B2C-клиентами. Работаем по модели "склад поставщика → клиент", через CRM Bitrix24. 🎯 Задача: Реализовать AI-ассистента, который будет: Обрабатывать входящие заявки и лиды; Автоматически создавать сделки по содержанию запроса; Распознавать и классифицировать товары (в том числе многопозиционные); Работать с таблицей остатков поставщиков; Проверять дубли, заполнять карточки контакта и компании; Интегрироваться с внешними дата-сервисами (DaData, Clearbit); Контролировать действия менеджеров (звонки, счёт, касание); Писать задачи и комментарии прямо в сделки; Интегрироваться с GPT (OpenAI API) — для распознавания текстов и советов менеджерам. 🛠️ Что уже есть: Bitrix24 с воронкой, полями, структурой Таблица с ассортиментом поставщиков (Google Sheets) Полный план задач разбит по этапам (есть в формате Excel / Trello / Doc) Архитектурная схема + техническая логика Готовность предоставить GPT API-ключ 📌 Что нужно от вас: Опыт интеграции с Bitrix24 API (обязательно!) Умение работать с внешними API (OpenAI, DaData и т.д.) Опыт Python / Node.js / JS или другой backend-язык с API-логикой Умение распознавать неструктурированные данные (GPT-подход) Умение работать с Google Sheets API или SQL Готовность к пошаговому внедрению (по блокам) 💼 Формат сотрудничества: Поэтапная работа: сначала Этап 1 (14 задач, 3 блока) Возможность длительного сотрудничества (Этапы 2–4 и версия 2.0) Предпочтение специалистам с кейсами, отзывами и GitHub/портфолио Готов рассматривать как одиночных специалистов, так и команду “разработчик + интегратор” Оплата поэтапно (спринты или модули) Возможность договорных отношений (ИП/юрлицо — плюс) 📎 Что отправить в отклике: Кратко о себе / команде Примеры Bitrix24-интеграций Работали ли с OpenAI / LLM? Какой стек используете? 📧 Контакт: Готов отправить подробное техническое задание и структуру проекта после первичного контакта.
Помощь на экзамене. Пожелания и особенности: Завтра в 13:30 нужна помощь, анализ данных, искусственный интеллект и генеративные модели. Будут следующие темы: 1. Введение в статистику. Основная терминология. 2. Сбор данных. Выборка и генеральная совокупность. 3. Типы переменных. Меры центральной тенденции и разброса. Выбросы. 4. Частотные таблицы и распределения. Основные виды распределений. 5. Работа с данными: агрегирование, фильтрация, создание новых переменных. 6. Визуализация. 7. Корреляция. 8. Линейная регрессия.
Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Необходимо разработать пайплайн, который на вход принимает документ, извлекает название, тип, дату, номер и тд. и передает в апи другой системы. Документы могут быть разного типа. Нужно создать решение на основе Vision Language Model (например, Qwen VL).
Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Пишу диссертацию на тему Алгоритм риск-классификации хозяйствующих субъектов с учетом фактора отраслевой специфики. Необходимо написать в Python модель с выходными параметрами высокие/низкие риски компании, вероятность дефолта.
Data Science. Помощь на экзамене. Пожелания и особенности: Завтра в 13:30 будет проходить онлайн экзамен по анализу данных, искусственному интеллекту и генеративным моделям.подробности в лс.
Data Science. Разработка с нуля. Привет! Ищу Python-разработчика для создания торгового бота под платформу Sterling с использованием их REST API. Я занимаюсь построением торговых стратегий в области алгоритмического трейдинга, и сейчас у меня на руках готовая, чётко описанная стратегия для 3–5-минутного таймфрейма. Она основана на анализе рыночных графиков, ценового действия, торговых объёмов и технических индикаторов. Мне нужен разработчик, который поможет воплотить её в виде работающего кода, связанного с реальным брокером. Что потребуется: - Реализация логики стратегии на Python; - Интеграция с REST API платформы Sterling для открытия и закрытия сделок; - Настройка логирования, базового управления рисками (например, стоп-лосс/тейк-профит) и возможности ручной настройки параметров (объём сделки, фильтрация сигналов и т.д.); - (Опционально) Добавление простой системы уведомлений или визуализации. Работа удалённая, график гибкий. Формат оплаты обсуждаем — возможна как почасовая ставка, так и фикс за проект. Если сотрудничество окажется успешным, возможна долгосрочная работа над другими проектами и стратегиями. Идеальный кандидат: - Отлично владеет Python; - Имеет опыт работы с REST API, особенно в финансовом контексте; - Понимает основы алгоритмического трейдинга и умеет работать с рыночными данными; - (Плюсом будет) Опыт работы с API брокеров, особенно Sterling. Если тебе интересна тема автоматизации трейдинга и ты хочешь поработать над конкретным, боевым проектом — напиши, обсудим детали и устроим короткий звонок для знакомства. Также просьба указывать релевантный опыт и реализованнные проекты по теме.
Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта. Нужна консультация. Необходимо реализовать возможность добавления столбцов с информацией из БД в зависимости от выбранного пользователями периода дат. Даты хранятся в БД в виде: Ключ, данные, день. На каждый день около 24000 объектов. необходимо возможность реализовать ввод данных за период при этом данные добавляются уже к существующей страницы (столбцы), грубо говоря как работа в экселе с добавлением данным, но из БД.
Data Science. Доработка существующего продукта. Добрый день! Мы планируем брать коробочное решения для нашего бизнеса написанное на языке TypeScript, это приложение к Битрикс24 для агентств недвижимости. Коробка дает возможность хранить данные базы объектов недвижимость, фильтровать объекты, все это выполнено в формате приложения к Битрикс24. Нужны специалисты которые доведут коробку до MVP и в дальнейшем будут развивать ее вместе с нами.
Data Science. Разработка с нуля. Добрый день! Необходимо написать пайплайн для обработки скан копий технических документов (сертификаты качества/соответствия) в pdf,jpeg,png. Нужно распознавать текст и извлекать название, тип, номер документа. Развернуть все нужно в контуре компании. Обращения к внешним api невозможно.
Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Нужен человек, который сможет сделать программу для накрутки лайков steam и найти одну уязвимость на сайте.
Доработка существующего продукта. Я работаю над учебной программой, которая будет предсказывать результат матча между двумя командами в CS2. Что уже есть: парсер и внутренняя бд, которые предоставляют данные. Пользователь вводит названия двух команд и дату матча между ними. класс DataHandler дает следующие данные: def GetTeamData(self, team_name: str, reference_date: str): 1) Общая статистика командных результатов за последние 3 месяца - количество сыгранных карт, количество побед 2) Общая индивидуальная статистика каждого игрока команды в виде показателей rating 2.1, dpr, kast, impact, adr, kpr - для каждого игрока собирается информация за последние полгода data_handler.GetMatchesData(team_name, reference_date) 3) Статистика команды в каждом из матчей за последние 3 месяца: Конкретный счет команды, название карты, индивидуальные метрики игроков (KDA, DPR и тд). На основе этих данных модель должна построить прогноз на матч - вернуть имя команды, которая по её мнению победит, и с какой вероятностью прогноз сбудется. Можно использовать любую модель, кроме нейронной, и дорабатывать парсер. В моём представлении, с помощью парсера уже можно собрать данные для тестового датасета и на его основе обучить модель. Далее просто подкрутить, чтоб результат обучения модели сохранялся и использовался при расчёте новых прогнозов.
Data Science. Разработка с нуля. Есть dxf файл ступени (во вложении) , этот файл мы загружаем в alphacam 2013 с установленным постпроцессором xilog, производим эти манипуляции, (описано ниже 21 пунтков) , и получаем файл альфакама (.ard) и УП для станка ( .pgm) Можно ли как-то автоматизировать эту историю, в идеале, настроить так, что пакетно загрузил файлы dxf в админке, выбрал инструмент, действия с закрытыми и открытыми геометриями, направления инструмента опять исходя из геометрии, глубину реза закрытих и открытых геометрии и получил УП. П.С были предложения запрограммировать это дело через VBscript, насколько рабочая история не знаю 1. Input cad 2. Обводим прямоугольником 3. С помощью move ставим прямоугольник в нулевые точки 4. Указываем толщину прямоугольника 5. 3D Set for volume 40мм 6. Xilog define panel confirm 7. 3d set materials 40мм 8. С помощью join объединяем геометрии 9. Перестаскиваем общий контур на f1 10. Через tool directions выбираем траекторию инструмента 11. Через xilog tool management выбираем инструмент и левой кнопкой 12. Для контура ступени ставим против часовой стрелки и снаружи (это закрытая геометрия) и просто закрываем панель tool directions 13. Далее в machine выбираем rough or finish 14. Vertical 15. Tool Centre и Straight 16. Safe rapid 65 rapid down to 60 final depth -45 number of cuts 2 17. Ok 18. Для слоя фреза выбираем Е016 stupen 19. Rough of finish , галочук на apply auto lead in/out , угол ставим 0 20. Сохраняем файл альпакам 21. Далее output nc и сохраняем УП.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Добрый день! Мне необходима помощь во внедрении ИИ-системы для автоматического поиска товара с определённой ценой используя данные площадок объявлений о продаже. Парсинг объявлений:** Выгрузить данные по товарам с ключевыми параметрами. Используем готовые инструменты: - [Xparser](https://xparser.ru/) (платный, но с бесплатным тестом) для Авито - [ParseHub](https://www.parsehub.com/) (бесплатно до 200 страниц). - **Гибко (код):** Пишем простой скрипт на Python (`requests` + `BeautifulSoup`). 4. **Сохраняем данные в Google Sheets** - Удалить дубликаты, заполнить пропуски **Инструменты:** - Python (библиотеки `BeautifulSoup`, `Scrapy` для парсинга), - Google Sheets/Excel для первичной обработки, Интеграция в рабочий процесс** - **Автоматические оповещения:** Настроить Telegram-бота с новыми лотами. - **Визуализация:** Дашборд в Tableau/Power BI с картой объектов и их параметрами.
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 июнь 2026 года — 220 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 июнь 2026 года опубликовано 220 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