Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Требуется специалист для создания системы API для извлечения данных магазина на маркетплейсах Озон и WB. Система на Laravel.
Data Science. Восстановление поврежденнных файлов jpg. Повредились файлы jpg при переносе на флэшку , и на флэшку и на компьютере файлы повреждены, нужно восстановить Через программы восстанавливаются только удаленные фото из этой папки.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Нужно создать код который будет сравнивать цены на китайских маркетплейсах 1688, Taobao, 汽车之家 (машины) с ценами тех же товаров на Авито/авто ру, нужна возможность менять курс в конфиге и в выводе нужны расчеты, цены в рублях разница в % и ссылки на товары. Код должен перебирать все возможные товары работать непрерывно, нужно сделать его максимально продуктивным, запустить многопоток чтобы быстрее собирать данные и проводить расчеты.
Дипломная работа. Диплом: Комплексный анализ и прогнозирование сырьевых рынков (металлы, газ, нефть) с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Data Science. Разработка с нуля, настройка. Имеется удаленная БД, в ней лежат данные о заказах и клиентах. Необходимо настроить подключение из Microsoft Power BI, сформировать набор отчетов, настроить права доступа к отчетам. Этапы работ - настройка подключения источника данных - изучение датасета - формирование семантической модели - создание базовых отчетов - создание дополнительных отчетов Внимание: только физические лица.
Data Science. Разработка с нуля. Нужно сделать 150 билетов для лото. В каждой 25 чисел. Ячейки 5*5. Диапазон чисел от 1до90. 1. Они все уникальны. 2. В одном билете нет повторов одного числа. 3. В каждом билете не должно быть 14 совпадений чисел. (Из 25 чисел хотя бы 14 разные).
Data Science. Дать решение. Нужно указатьпуть к базе данных находящейся на пк через команду %sql sqlite:///EmployeeSQL.db Это ошибки не выдаёт но при попытке взаимодействия с таблицами выдаёт ошибку как на снимке.Подскажите в чём проблема.
Data Science. Тестирование, доработка существующего продукта. В репозитории https://sci2s.ugr.es/keel/category.php?cat=reg нужно взять любые 10 наборов данных (с числом признаков: 5, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 16). Для каждого набора провести серию экспериментов с программой, изменяя: 1. параметр обучения learning_rate = 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001 2. активационную функцию self.activation_function1, рассмотреть все функции, представленные в программе (relu, linear и т.д.). Результаты (mse-Train Loss, mae, время) для тестовой и обучающей выборки внести в таблицу Excel.
Разработка с нуля. Предоставить информацию по России с дроблением по областям и крупным городам с указанием расположения проектов и парков детских игровых аппартов, которые активно работают. Количество игровых аппаратов на объекте от 30 штук. Предоставить в виде сводной таблицы в формате excel.
Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Реализовать скрипт на языке Python (можно использовать Keras/Tensorflow, OpenCV, YOLO или другие библиотеки), который будет на основании видеопотока с веб-камеры в реальном времени (без задержек) с использованием ресурсов только ЦП (без использования видеокарты) решать следующие задачи: 1. Определение количества и типа транспортных средств (мотоцикл/велосипед, легковой автомобиль или микроавтобус, автобус, грузовое ТС), находящихся в области видимости камеры в каждой из полос в обоих направлениях. Формат вывода: - направление (от камеры \ к камере) - тип ТС - количество в левой полосе - количество в правой полосе Скрипт должен осуществлять вывод данной информации каждые 3 минуты. 2. Детектирования факта движения транспортных средств. В случае наличия движения - определение количества и типа ТС пересекших линий шлагбаума в каждую сторону. Формат вывода: - направление (от камеры \ к камере) - время пересечения - тип ТС Скрипт должен осуществлять вывод информации при каждом случае пересечения линии. Материалы по данному вопросу: https://mpolinowski.github.io/docs/IoT-and-Machine-Learning/ML/2021-12-06--opencv-object-tracking/2021-12-06/ https://broutonlab.com/blog/opencv-object-tracking/ https://pyimagesearch.com/2018/07/30/opencv-object-tracking/ https://github.com/aia39/SORT-Multiple-Car-Tracking-using-YOLOv5 https://github.com/guptavasu1213/Yolo-Vehicle-Counter https://github.com/bamwani/car-counting-and-speed-estimation-yolo-sort-python.
Задача разработать хранилище данных и обеспечить максимально возможную скорость обработки определенных запросов. Основная цель изучить возможности pyspark для оптимизации запросов и подготовки витрин для пользователей. Пожелания и особенности: Подробнее: https://github.com/AIDATAFAB/hw-spark.git Необходимо написать скрипты, которые будут трансформировать сырые данные так, чтобы достичь максимальной производительности. Необходимо как минимум пройти baseline тестов.
Data Science. Задача разработать хранилище данных и обеспечить максимально возможную скорость обработки определенных запросов . Основная цель изучить возможности pyspark для оптимизации запросов и подготовки витрин для пользователей. Пожелания и особенности: Задача в том, чтобы написать такие скрипты, которые будут трансформировать сырые данные так, чтобы максимально производительно обрабатывать данные из теста. Подробнее: https://github.com/AIDATAFAB/hw-spark.
Data Science. Разработка с нуля. Здравствуйте! Необходимо сделать базу данных клиентов. База данных должна включать разделы, которые будут заполняться нами самостоятельно. В разделах должны быть быстрые варианты ответов. По мимо этого в базе должен быть поиск по ключевым словам.
Разработка с нуля. Необходимо сделать инструмент Динамической Переоценки в Excel, который будет учитывать Динамику заказов/продаж за последние 14 дней. Маржинальный доход до вступления в промо и после него, порог прибыли за ед, прогноз заказов при вступлении в промо.
полный аудит деятельности компании за три года. ИП, сфера деятельности розница обувь. Надо провести аудит всей деятельности за последние три года. Многих отчетных документов нет, но свести дебет с кредитом необходимо. Стоимость работ после обсуждения.
Разработка ПО. Data Science. Настройка, разработка с нуля. Добрый день, наша компания занимается международной дистрибъюцией,мы ищем специалистов или готовую команду,для решения вопросов по автоматизации,номер для связи [Телефон скрыт].
Data Science. Разработка с нуля, Нужна помощь с работой - дашборд или Data Science. Нужна помощь с работой по Data Science - разработка витрины и создание Дашборда на базе витрины.
Data Science. Разработка с нуля. Изучение Yandex DataLens , выполнение практических заданий по курсу Яндекс практикума "Аналитик данных". Создание дашборда.
Data Science. Разработка с нуля. Я хочу стать айтишником для того что бы зарабатывать хорошо на удаленке. Готов приступить к учёбе. Знаний и понятий у меня больших нет.
Анализ чата/канала эксперта и составление аналитической таблицы. 1) Детально и внимательно проанализировать канал и чат ТГ эксперта. Там доступ платный - оплата с нашей стороны. Тема там - разборы БАДов/витаминов. 2) Сделать таблицу (либо гугл док либо ексель) с раписанными рекомендованными/нерекомендованными фирмами БАДов со стороны эксперта (кроме косметики!). Все фирмы и производства, что она (эксперт) рекомендует в канале/положительно или негативно одобрила в чате «Канальное удовольствие» И «Болталка» и какие фирмы подделывают. Внимательно прочитать надо эти пункты задания и внимательно поискать. 1 важный параметр в таблице - фирма - ок или не ок мнением экспертам (например, NOW) 2 - сырье рекомендовано или нет (именно экспертом, другое мнение не надо!) 3 - подделки/фальсификат 4 - что чаще всего пишут люди по тем пунктам выше Можно в одной таблице. Можно 4 разные + отдельная страница в ексель таблице про ее (экспета) рекомендации по бадам/нутрицевтикам/витаминам/минералам и прочему (кроме косметики!) из основного канала и комментариями кратко почему этот бад конкретно у этой фирмы + спектр влияния на человека (например: улучшает пищеварение, память, избавляет от интокискации и т.д.). ___ Для достижения цель — надо сделать полный анализ чата и ответов в канале и в чатах от эксперта (чье-то другое мнение или экспертная обратка — неактуальна). Как угодно (нейронка или ручным способом), но проверять будем несколькими подрядчиками. Доступ в канал и чат оплатим для работы. Там в Канале мало информации, в основном надо будет анализировать Чат, прикрепленный к каналу. Данную информацию для обучающего мероприятия планируем использовать.
Задание по подготовке данных (задание анализа даноых по корпоративным финансам, университет). Пожелания и особенности: https://docs.google.com/document/d/1GXJ07nYg8BXRYpCiWVd-Qqkdk2RaF0d-R3ZGFG5lsRI/edit описание задания. Оно достаточно простое.
Настройка. Пожелания и особенности: Обучаю LoRA для задачи LLM as Judge, хочется понять, в чем может быть проблема, что итоговое качество не сильно растет. Нужна консультация по дальнейшим шагам.
Data Science. Решение задачи. Задание включает изучение полиномиальной регрессии и реализацию методов оценки моделей в Python. Темы: функции потерь, оптимизация, визуализация остатков, создание класса полиномиального оценивателя, генерация синтетических данных и оценка смещения с дисперсией. 🔹 Вопрос 1: Генерация и визуализация синтетических данных Задание: Написать три функции: polynomial(p, x): вычисляет значения полинома в точках x, используя только базовые операции NumPy. generate_polynomial_data(n_samples, polynomial_coeffs, x_range, pos_noise_std, neg_noise_std, poly_func): генерирует случайные точки с шумом для полиномиальной регрессии. plot_regression_data(x, y, polynomial_coeffs, poly_func): строит график сгенерированных данных. 🔹 Вопрос 2: Функции потерь Задание: Реализовать две функции: mse_loss(y_true, y_pred): вычисляет среднеквадратичную ошибку (MSE). mae_loss(y_true, y_pred): вычисляет среднюю абсолютную ошибку (MAE). 🔹 Вопрос 3: Аппроксимация полинома с помощью оптимизации Задание: Реализовать функцию: fit_polynomial(x, y, degree, loss_fn): подбирает коэффициенты полинома, минимизируя заданную функцию потерь. 🔹 Вопрос 4: Визуализация остатков Задание: plot_residuals(x, y_true, degree, loss_fn, poly_func): Делит данные на обучающую (70%) и тестовую (30%) выборки. Строит остатки (разницу между реальными и предсказанными значениями). Показывает график ошибок с вертикальными линиями. 🔹 Вопрос 5: Реализация класса для полиномиальной регрессии Задание: Написать класс PolynomialEstimator с методами: __init__(self, degree, loss_func, poly_func): инициализация. fit(self, x, y): обучение модели. predict(self, x): предсказания. 🔹 Вопрос 6: Бутстрап-выборки с Out-of-Bag (OOB) Задание: create_bootstrap_samples(x, y, num_bootstrap): Генерирует бутстрап-выборки (случайные подмножества с заменой). Определяет out-of-bag (OOB) — данные, которые не попали в бутстрап-выборку. 🔹 Вопрос 7: Оценка смещения и дисперсии через бутстрап Задание: bias_variance_estimate(x, y, estimator, num_trials): Генерирует бутстрап-выборки. Обучает PolynomialEstimator на каждой. Для каждого объекта оценивает смещение и дисперсию. 🔹 Вопрос 8: Сравнение двух моделей по бутстрап-оценке Задание: compare_models_bootstrap(x, y, estimator1, estimator2, num_trials, loss_fn): Запускает бутстрап на двух разных моделях. Анализирует ошибки, смещение, дисперсию. Возвращает 0, если первая модель более простая, чем вторая, иначе 1. 🔹 Вопрос 9: Кросс-валидация Задание: cross_validation_estimate(x, y, estimator, loss_fn, k, random_seed): Делит данные на k разбивок (folds). Обучает PolynomialEstimator на k-1 частях, тестирует на оставшейся. Возвращает среднюю ошибку. 🔹 Вопрос 10: Визуализация зависимости ошибки кросс-валидации от сложности модели Задание: plot_cv_loss_vs_degree(x, y, degrees, loss_fn, k): Для каждого значения степени degree выполняет кросс-валидацию. Строит график ошибки кросс-валидации. Отмечает оптимальную степень полинома.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 3 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 — 214 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 214 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