Вход Блог
Строительство и ремонт
Репетиторы
Красота
Фрилансеры
Разные специалисты
Уход за животными
Тренеры
Автоинструкторы

Подработка для репетиторов по программирование в России

Найдено вариантов подработки — 1

🔸 Преподаёте программирование и ищете подработку в России?
🔸 У нас можно найти работу или подработку, выбрав из более чем 1 вакансий
🔸 Заявки от прямых заказчиков, которым нужно подтянуть знания по программирование
🔸 Актуальных предложений на апрель 2026 года — 1372
Категория
.NET 1С:Битрикс ActionScript AJAX Android Angular.js Arduino ASP.NET Assembler BASIC C# C++ CCIE CCNA CCNP Clojure Delphi Django Drupal Flask Fortran Haskell iOS Java Javascript Joomla jQuery Kotlin Labview Laravel Lazarus Lisp Lua Microsoft Visual Studio Node.js Objective-C Pascal Perl PHP Prolog Python React Roblox Studio Ruby Ruby on Rails SAP ERP Scala Scheme Scratch Spring SQL Swift Turbo Pascal UX-UI дизайн VB.NET VBA Verilog Visual Basic Vue.js Wordpress веб-дизайн веб-программирование вёрстка веб-страниц КуМир машинное обучение обучение Construct обучение FastAPI обучение Git обучение Godot Engine обучение Pandas обучение Tilda обучение TypeScript обучение Unity3D обучение Unreal Engine обучение алгоритмам и структурам данных обучение вайб-кодингу обучение гейм-дизайну обучение дизайну карточек для маркетплейсов обучение компьютерному зрению обучение нейрофотосессии обучение параллельному программированию обучение работе с нейросетями обучение созданию нейросетей обучение фронтенд-разработке ООП повышение квалификации по программированию программирование 1С программирование на английском разработка компьютерных игр разработка мобильных приложений сертификации Cisco спортивное программирование тестирование программного обеспечения язык C язык Dart язык FoxPro язык Go язык R языки программирования
Регион
Москва Санкт-Петербург Новосибирск Екатеринбург Казань Краснодар Нижний Новгород Самара Воронеж Ростов-на-Дону Челябинск Красноярск Уфа Томск Пермь Саратов Волгоград Тюмень Иркутск Ярославль Омск Калининград Пенза Ставрополь Кемерово Приморский край Барнаул Хабаровск Крым Сочи Белгород Ульяновск Тула Оренбург Рязань Калуга Ханты-Мансийский АО Удмуртия Тверь Киров Липецк Иваново Архангельск Брянск Чувашия Тольятти Владимир Астрахань Вологда Мурманск Бурятия Дагестан Курск Смоленск Тамбов Орёл Карелия Ямало-Ненецкий АО Якутия Кострома Мордовия Южно-Сахалинск Амурская область Коми Великий Новгород Адыгея Курган Камчатский край Марий Эл Северная Осетия Псков Забайкальский край Кабардино-Балкария Чечня Алтай Хакасия Ингушетия Карачаево-Черкесия Калмыкия Тыва Магадан Караганда Могилёв Еврейская АО Чукотский АО Актобе Атырау Костанай Ненецкий АО Гомель Гродненская область Мангистауская область Жамбылская область

Обучение программированию

дистанционно
договорная
Язык программирования: JavaScript Для ребёнка
Москва Репетиторы

Обучение C++

дистанционно
договорная
Для себя Обучение языку программирования С++
Москва Репетиторы

Спортивное программирование

без разницы
договорная
Язык программирования: Python, C++ Репетитор
Санкт-Петербург Репетиторы

Обучение SQL

дистанционно
договорная
Для работы Помочь составить 10 sql запросов
Москва Репетиторы

Обучение 1С-программированию

без разницы
от 500.00 руб.
Для себя Изучить язык 1С до уровня middle.
Воронеж Репетиторы

Обучение программированию

дистанционно
от 800.00 руб.
Язык программирования: Blender Для ребёнка
Ставрополь Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Для себя Помощь в вузовских задачах и ЕГЭ
Москва Репетиторы

Обучение программированию

дистанционно
договорная
Язык программирования: Python Для себя
Самара Репетиторы

Обучение программированию

дистанционно
от 200.00 руб.
Язык программирования: Python Для себя
Москва Репетиторы

Обучение программированию

без разницы
договорная
Язык программирования: C++ Для ребёнка
Томск Репетиторы

Обучение 1С-программированию

дистанционно
договорная
Для себя Разбор задач по алгоритмам 1С
Приморский край Репетиторы

Машинное обучение

дистанционно
договорная
Для себя Решение 2х проектных задач
Москва Репетиторы

Обучение программированию

дистанционно
договорная
Язык программирования: PHP Для себя
Самара Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Для ребёнка Научить создавать ботов
Ростов-на-Дону Репетиторы

Обучение VBA

дистанционно
от 700.00 руб.
Для себя Сделать задания в Vba
Санкт-Петербург Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
от 300.00 руб.
Для ребёнка Улучшение знаний.
Москва Репетиторы

Обучение Java

на дому или дистанционно
договорная
Для себя Изучение основ Java
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Для себя Изучить язык с нуля
Карелия Репетиторы

Обучение Scratch

договорная
Для ребёнка Обучить ребенка
Москва Репетиторы

Обучение 1С:Битрикс

дистанционно
договорная
Для себя Синхронизация
Москва Репетиторы

Обучение фронтенд-разработке

на дому или дистанционно
от 2000.00 руб.
Подготовка к экзамену
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
от 1000.00 руб.
Подготовка к экзамену
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
Кемерово Репетиторы

Обучение C++

дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Для себя Для себя
Москва Репетиторы

Обучение Verilog

дистанционно
договорная
Подготовка к экзамену
Санкт-Петербург Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
от 1500.00 руб.
Подготовка к экзамену
Москва Репетиторы

Обучение C#

без разницы
договорная
Для ребёнка С++
Томск Репетиторы

Обучение программированию

на дому
договорная
Для себя Ansys
Самара Репетиторы

Обучение Lua

дистанционно
договорная
Для ребёнка
Санкт-Петербург Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
от 600.00 руб.
Для ребёнка
Новосибирск Репетиторы

Обучение SQL

дистанционно
договорная
Для работы
Москва Репетиторы

Обучение программированию

дистанционно
договорная
Для работы
Москва Репетиторы

Обучение C++

дистанционно
договорная
Для себя
Нижний Новгород Репетиторы

Обучение Java

дистанционно
договорная
Для себя
Москва Репетиторы

Обучение Lua

дистанционно
договорная
Для себя
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Для себя
Москва Репетиторы

Обучение Unreal Engine

дистанционно
договорная
Для себя
Москва Репетиторы

Обучение созданию нейросетей

дистанционно
от 250.00 руб.
Для себя
Москва Репетиторы

Обучение Javascript

дистанционно
договорная
Для себя
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Для себя
Москва Репетиторы

Обучение компьютерному зрению

дистанционно
договорная
Для себя
Москва Репетиторы

Обучение Java

дистанционно
договорная
Для себя
Санкт-Петербург Репетиторы

Машинное обучение

дистанционно
от 2000.00 руб.
помощь с решением задания (подготовил решения, но есть ошибки, необходима консультация) Требуется помощь с решением задания (cоздал свои решения, но нужна консультация). Описание проблемы и постановка задачи. Представим, что мы построили социальную сеть для студентов, которая обладает следующим функционалом: можно отправлять друг другу письма, создавать сообщества, аналогичные группам в известных сетях, и в этих сообществах публиковать посты. При регистрации студенты должны заполнять данные по своему профилю, которые хранятся в поднятой на наших мощностях базе данных Postgres. Также платформа обладает лентой, которую пользователи могут листать и просматривать случайные записи случайных сообществ. Если пост нравится, можно поддержать автора и поставить лайк. Все действия пользователей сохраняются, каждая их активность, связанная с просмотром постов, тоже записывается в нашу базу. Платформа заинтересована в благосостоянии студентов, поэтому разработчики решили усовершенствовать текущую ленту. А что, если показывать пользователям не случайные посты, а рекомендовать их точечно каждому пользователю из всего имеющегося множества написанных постов? Как это сделать и учесть индивидуальные характеристики профиля пользователя, его прошлую активность и содержимое самих постов? В текущем домашнем задании нужно предстоит построить рекомендательную систему постов в социальной сети. В качестве базовых сырых данных вы будете использовать подготовленные заранее командой курса таблицы. С точки зрения разработки вам будет необходимо реализовать сервис, который будет для каждого юзера в любой момент времени возвращать посты, которые пользователю покажут в его ленте соцсети. Оценка качества модели Качество написанного вами алгоритма будет проверяться в чекере по скрытому для вас ряду user_id и ряду timestаmp (эмулируем запросы пользователей в разное время) по метрике [Email скрыт]. Предположения и что мы проверяем в решении проекта На практике мы хотим достаточно быстро формировать рекомендации. Поэтому будем требовать, чтобы алгоритм работал не более, чем ~0.5 секунд на один запрос и занимал не более ~4 ГБ памяти (цифры приблизительные). Набор пользователей фиксирован, и новых добавляться не будет. Чекер будет проверять модель в рамках того же временного периода, что вы видите в базе данных. Модели не обучаются заново при использовании сервисов. Мы ожидаем, что ваш код будет импортировать уже обученную модель и применять её. Пример пайплайна для финальньного проекта 1. Загрузка данных из базы данных (БД) и обзор данных На первом этапе мы подключаемся к базе данных, выгружаем необходимые данные и загружаем их в Jupyter Hub для анализа. В этот момент цель — понять структуру данных, выявить возможные пропуски или аномалии, а также получить общее представление о распределении и составе данных. Анализ включает изучение признаков (features) и целевой переменной. 2. Создание признаков и формирование обучающей выборки На этом этапе мы создаем новые признаки, которые могут быть полезны для модели. Признаки могут включать информацию о пользователе (например, возраст, пол, история взаимодействий), информацию о постах (тексты, темы, категории), а также дополнительные статистики, такие как частота лайков или вовлеченность пользователя. После генерации признаков формируется обучающая выборка, которая содержит все необходимые данные для последующего обучения модели. 3. Тренировка модели и оценка её качества Используя обучающую выборку, мы обучаем модель, выбирая алгоритм и его параметры. После обучения настраиваем модель и проверяем её качество на валидационной выборке. Оценка качества проводится с помощью метрик, например, точности, полноты или ROC-AUC. Этот этап помогает определить, насколько хорошо модель способна делать предсказания и где её можно улучшить. Важно понимать, что повышение локального ROC-AUC не всегда гарантирует улучшение hitrate в LMS. Поэтому мы советуем проверять, как изменения вашей валидационной метрики сказываются на hitrate в LMS, чтобы убедиться в положительном влиянии. 4. Сохранение обученной модели После того как модель успешно обучена и её качество удовлетворяет требованиям, мы сохраняем её в определённом формате, который требует модель/библиотека. Этот файл станет основой для дальнейшего использования модели, так как он содержит все необходимые данные для предсказаний, включая веса и параметры. 5. Разработка сервиса для использования модели Здесь мы создаем сервис, который позволит взаимодействовать с моделью в реальном времени. Сервис включает следующие шаги: Загрузка модели: при запуске сервис загружает ранее сохранённую модель из файла. Получение признаков: сервис принимает запросы с user_id, на основе которого формирует нужные признаки для предсказания или загружаются уже с таблиц, которые вы загрузили в базу данных. Признаки в момент предсказания должны совпадать с признаками, которые были в момент обучения модели. Предсказание: используя загруженную модель и полученные признаки, сервис делает предсказание — определяет посты, которые, вероятно, понравятся пользователю. Возвращение ответа: сервис возвращает ответ с результатами предсказания. Важно: для того чтобы система проверки (чекер) могла корректно протестировать сервис, необходимо одновременно загружать как сам сервис, так и модель. 6. Загрузка сервиса в LMS для проверки (чекер) После завершения разработки сервис и модель загружаются в LMS, где автоматический чекер выполняет тестирование. Чекер проверяет, соответствует ли сервис требованиям, выполняет ли корректные предсказания, работает ли без ошибок и насколько быстро отвечает на запросы. Успешное прохождение проверки подтверждает готовность модели к использованию в продакшене.
Москва Репетиторы

Обучение Python

дистанционно
договорная
Для работы Понимаю как работать с Pandas. Но если строк больше скольких-то там миллионов (может, сотен миллионов), то pandas пишет, что ему не хватает памяти. Необходимо понять, как и чем работать в этом случае. 1. Есть ли что-то похожее, но у себя внутри работающее по-другому? 2. Есть ли кардинально другой подход, выполняющий те же задачи, которые выполняет pandas, но другими путями, с которыми можно обрабатывать миллиарды строк. Цели: - сбор данных из интернета (как обработка кода, так и API) и заполнение ими БД (MySQL, SQLite, MS SQL) - обработка файлов различных форматов (json, csv, xls/xlsx, xml) и наполнение их данными БД (MySQL, SQLite, MS SQL) - последующая работа с этими данными из БД К запросу не относится как собирать данные из интернета, запрос про посредничество между данными и БД: аккумулирование и обработка, как не при слишком больших объёмах делает Pandas
Москва Репетиторы

UX-UI дизайн

дистанционно
договорная
Редизайн 2х карточек с предложениями для сайта с адаптивами. Продукт: Сайт бизнеса Цель задания: Обновить дизайн 2х тарифных карточек на главной странице сайта, обеспечив адаптивность под четыре разрешения: 375px, 768px, 1024px и 1600px. Макеты должны быть готовы к передаче в верстку и интеграции в библиотеку компонентов Материалы к задаче предоставлю. Объём работ: 2 карточки + адаптивы. Техническое задание есть. Задача не сложная:).
Москва Фрилансеры

Веб-дизайн

дистанционно
договорная
UX-UI дизайн. Дизайн сайта. Продукт: Необходимо доработать веб страницу сайта, продумать расположение элементов и реализовать мобильную версию этой страницы. Дизайне не сложный, но уже устоявшийся на сайте, необходимо подстроить новый раздел под текущий дизайн. Объём работ: Один раздел(страница) - если быть точным, необходимо реализовать один блок для сайта, с ui элементами. Технического задания нет.
Москва Фрилансеры

UX-UI дизайн

дистанционно
договорная
Дизайн сайта. Продукт: For English speakers only! Payment: 700 per hour I'm looking for a UX UI designer to create a design of a freelancing platform. When you send me a proposal please share your portfolio as well. Объём работ: Freelancing interface Employer interface Admin panel Adaptive version. Техническое задание есть.
Москва Фрилансеры

Обучение программированию

дистанционно
договорная
Язык программирования: Python, C++, Java, JavaScript, Scratch, Kotlin, Pascal, PHP, C#, C, SQL, Swift Assembler: ARM Для ребёнка Здравствуйте Ребенок увлекается монтажом видеороликов ,ведёт тик-ток лайв и-туб ,хочется ему помочь ,помочь и показать работу нейросетей ,обучить создать интересные видео и фото
Москва Репетиторы

Часто задаваемые вопросы


Как мне найти учеников по профилю программирование в России?

Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на апрель 2026 года составляет 1372

Какие требования к преподавателям на вашем сайте?

На нашем сайте приветствуются преподаватели с любым уровнем квалификации. Мы рекомендуем указать все свои сертификаты и образование, чтобы увеличить шансы на нахождение учеников

Могу ли я установить гибкий график работы?

Вы полностью контролируете свой график и можете обсуждать его напрямую с учениками, чтобы найти удобное время для обеих сторон

Каков потенциальный заработок для репетитора программирование?

Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 1214.63 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход