Data scientist – работа для фрилансеров в Москве
Найдено предложений — 1158
- Более 1158 предложений о работе за сегодня в тематике data scientist
- У нас можно найти ежедневную работу или подработку, выбрав более чем из 1158 вакансий
- Свежих заказов на data scientist в Москве для фрилансеров на май 2025 года — 9 шт.
Категория
1С-аналитика
blockchain-разработчики
Data scientist
адаптация сайта под мобильные устройства
адаптивная вёрстка
аренда интернет-магазина
аренда кассы для интернет-магазина
аренда сайтов
аудит 1С
внедрение DevOps
внедрение ИИ
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
мобильная версия сайта
модмейкинг
написание парсера
написание скриптов для сайтов
нарративные дизайнеры
настройка 1С
настройка 1С Бухгалтерии
настройка 1С Документооборот
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 1С
обновление CMS
перенос сайта на другую CMS
подбор домена
поддержка мобильных приложений
подключение CloudPayments
подключение PayPal
подключение Qiwi
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 десктопных приложений
разработка игр
разработка игр виртуальной реальности
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 Google-таблиц
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 1С
тестирование игр
тестирование приложений
тестирование сайтов
тестировщики
установка SSL-сертификата
установка скриптов
Метро
Уровень дохода
Тип занятости
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. 1. Умный календарь БАДов (AI Supplement Scheduler) Задача: Разработать модуль, который автоматически составляет индивидуальный календарь приёма витаминов и пищевых добавок для пользователя. Функционал: Пользователь вводит свои предпочтения, цели, список принимаемых БАДов, дозировки, противопоказания. AI-модуль формирует оптимальный график приёма с учётом рекомендуемых интервалов, времени суток, совместимости добавок. Реализовать push-уведомления о времени приёма каждой добавки. Модуль должен отслеживать пропуски и предлагать корректировки режима. Данные о приёме сохраняются в профиле пользователя и могут быть экспортированы. 2. Распознавание калорий по фото (AI Food Recognition) Задача: Реализовать компьютерное зрение для автоматического определения состава и калорийности блюд по фотографии. Функционал: Пользователь фотографирует блюдо через приложение. Модуль выделяет и классифицирует продукты на фото (например, яблоко, банан, мясо и т.д.). Оценивает размер порций, рассчитывает калорийность и БЖУ (белки, жиры, углеводы). Ошибка распознавания не должна превышать 16%. Результаты автоматически заносятся в дневник питания пользователя. Возможность ручного редактирования результата пользователем. 3. Контроль техники упражнений (AI Pose Estimation) Задача: Разработать функцию “виртуального тренера”, анализирующую технику выполнения упражнений через камеру смартфона. Функционал: Использовать алгоритмы распознавания позы (pose estimation) для отслеживания ключевых точек тела пользователя в реальном времени. Оценивать правильность выполнения упражнения: осанка, амплитуда, углы сгибания, симметрия движений. Давать пользователю обратную связь (текст/графика): что исправить, как улучшить технику. Сохранять историю тренировок и прогресс пользователя. Обеспечить работу модуля на устройстве (Core ML/Apple Vision) для приватности и скорости. 4. Персональный профиль и хранение данных Задача: Разработать систему персональных профилей с безопасным хранением и синхронизацией данных. Функционал: Пользователь указывает параметры тела (рост, вес, возраст, цели). В профиле сохраняется история приёма БАДов, калорий, тренировок. Данные должны храниться в зашифрованном виде, синхронизироваться через облако. Поддержка интеграции с Apple HealthKit (и в перспективе – с другими платформами). Реализовать экспорт и удаление данных по запросу пользователя. 5. Лента новостей и обзоров БАД Задача: Создать информационный раздел с актуальным контентом о ЗОЖ, фитнесе, добавках. Функционал: Регулярно обновляемая лента статей, обзоров, новостей. Категоризация контента (витамины, спортпит, диеты и т.д.). Поиск по ключевым словам и фильтрация по категориям. Возможность сохранять избранные материалы в профиль пользователя. Контент должен быть научно обоснован и проходить модерацию.
Москва
Фрилансеры
2025-05-19
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. Добрый день! Необходима помощь в выполнении преддипломной практики на тему "Разработка информационно-аналитической модели прогнозирования спроса на образовательные услуги" на базе Московского университета им. С.Ю. Витте. Набор данных во вложении в формате csv., собирался вручную, если возникнет необходимость - данные можно подкорректировать. В работе необходимо: – выбрать модели и инструментальные средства интеллектуального анализа больших данных – провести анализ вычислительных ресурсов и инфраструктуры для интеллектуального анализа данных – выбрать DLM для решения поставленной задачи – выбрать вариант интерфейсной части (front) информационной системы. – составить техническое задание на разработку / модификацию / проектирование / обучение / развертывание составляющих компонентов корпоративной информационной системы. – сформировать материалы для аналитической частей выпускной квалификационной работы – сформировать предложения по архитектуре системы глубокого обучения (DL) для решения конкретной задачи – выбрать необходимые библиотеки для DL – провести обучение и подобрать оптимальные параметры архитектуры DL – провести оценку метрик качества DL – разработать прототип информационной системы / программного модуля для Front части ИС О чем я прошу вас - разработать программную часть данной работы, написанием теоретической части отчёта я займусь сам. Предлагаю следующий вариант взаимодействия: первое занятие - обсуждение работы, требований и оплаты. Саму работу предлагаю поделить на части (и соответственно оплачивать по частям): - анализ и очистка данных, - выбор модели и ее обучение, - тестирование и улучшение, - разработка визуального интерфейса (необходимость визуального интерфейса еще обсуждается с преподавателем). Между этими частями предлагаю проводить платные (репетиторские) занятия, где я смогу задать вопросы по выполненной работе, которые необходимы для написания отчёта. Мне важно взаимодействие с вами, т.к. данная работа тесно связана с дипломной, и, соответственно, хочу понимать процесс происходящего. Язык разработки: Python Среда разработки: Google Collab Библиотека визуализации интерфейса: Tkinter В приложении также представлены файлы с требованиями к работе и шаблон отчёта, прошу обратить внимание.
Москва
Фрилансеры
2025-05-19
Data scientist
дистанционно
договорная
Анализ исходных данных. Пожелания и особенности: Вы работаете аналитиком компании, которая занимается цифровым обучением. Руководство хочет понять, есть ли факт фальсификации обучения, аномалии в данных и просит Вас проанализировать данные, которые хранятся в базе. Что нужно сделать: Изучите данные и подготовьте ответы на вопросы руководства. Вы можете использовать любой инструмент. Вопросы: 1.1 Какое среднее, минимальное и максимальное время прохождения курса? Есть ли аномально короткие или длинные прохождения? Какой вид имеет распределение времени прохождения? 1.2 Какое среднее, минимальное и максимальное количество попыток? Есть ли аномалии в данных? Какой вид имеет распределение количества попыток? 1.3 Какой средний, минимальный и максимальный процент прохождения? Есть ли аномалии в данных? Какой вид имеет распределение процента прохождения? 1.4 Какая средняя, минимальная и максимальная оценка? Есть ли аномалии в данных? Какой вид имеет распределение оценок? 1.5 Существует ли корреляция между количеством попыток и временем прохождения? 1.6 Существует ли корреляция между процентом прохождения мероприятия и оценкой за мероприятие? 1.7 Выделите из наименования мероприятия дорогу. Ответьте на вопросы выше отдельно для каждой дороги. Выделите ТОП-5 дорог с наименьшим средним временем прохождения мероприятий. 1.8 * Изучите датасет. Выявите некорректные / аномальные данные по Вашему мнению. Сделайте выводы. Пример: https://colab.research.google.com/drive/1FjcMxTWJOstRXRvm9CbSkYuYqDV4YuNA?usp=sharing Используя корпоративный стиль компании визуализируйте получившиеся результаты или их часть в виде диаграмм и расположите их на одном экране или соберите дашборд Исходные данные указаны в ссылках в файле "анализ данных" Подготовить отчет о проделанной работе по шаблону во вложении.
Москва
Фрилансеры
2025-05-19
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Нужно выполнить динамическую таблицу для рфм-сегментации по отчету из 1с. Т.е. лист в экселе, куда можно будет вставить выгрузку из 1с (3 скрин) и оттуда будет заполняться таблица с самой сегментацией (1 и 2 скрины). В самой выгрузке клиенты дублируются большое количество раз, т.е. даже если клиент купил один раз, но не сколько позиций, на каждую из позиций будет отдельная запись. Нужно отчистить от дублей за выбранный период, суммировать покупки клиента и разбить их по категориям (есть один флагманский товар, по которому интересует динамика продаж и отдельно - все остальные товарные категории), затем присвоить всем уникальным клиентам сегмент (RSxRxFxMx) и далее уже проанализировать сегменты по критериям, указанным в таблице (1 и 2 скрин) Соответственно, перед этим хорошо было бы проверить выгрузку на потенциальные ошибки, которые могут подпортить данные Если есть принципиальная разница по объему/цене работы, то напишите пожалуйста ценник за два варианта: 1) Сегментация и анализ уже готовой выгрузки 2) Подготовка таблицы, в которую можно будет неограниченно подгружать выгрузки за разные периоды (суммарный объем около 25к строк).
Москва
Фрилансеры
2025-05-19
Data scientist
дистанционно
договорная
1 задание. Пожелания и особенности: Dash: https://dash.plotly.com/ Example Dash: https://colab.research.google.com/drive/1OSe0QXgfEoTY7Vp9Uiis_HeN9zKaUoHx?usp=sharing Example Dash (Git): https://github.com/yupest/dash-apps Библиотека к dash для создания дашбордов: https://dash-draggable.readthedocs.io/en/latest/index.html Deploy Pythonanywhere: https://youtu.be/WOWVat5BgM4?si=P-J8h5Bv3s_zLL-R Deploy Render: https://render.com/ Дополните пример (https://dash.plotly.com/minimal-app): Реализуйте возможность выбора нескольких стран, чтобы их можно было сравнить на линейном графике (заменить существующий фильтр). Добавьте элемент управления для выбора оси y – по числовым мерам (для линейного графика). Добавьте пузырьковую диаграмму с выбором осей и радиуса по мерам. Создайте диаграмму, которая отражает топ-15 стран по популяции. Постройте круговую диаграмму по популяциям на континентах. Для 3, 4 и 5 пунктов реализуйте возможность выбора года (через экшен – кросс-фильтр). Итого: 4 диаграммы, 6 элементов управления.
Иркутск
Фрилансеры
2025-05-19
IT-аутсорсинг
дистанционно
договорная
Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Управленческая отчетность.
Москва
Фрилансеры
2025-05-19
Data scientist
дистанционно
договорная
Факторный анализ данных. Нужно сделать факторный анализ данных с интерпретацией.
Москва
Фрилансеры
2025-05-19
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. 1 небольшая задача.
Иркутск
Фрилансеры
2025-05-19
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля.
Санкт-Петербург
Фрилансеры
2025-05-19
Data scientist
дистанционно
договорная
Решить экзамен. Пожелания и особенности: Надо написать тест (экзамен) по анализу данных, искусственному интеллекту и генеративным моделям. Базовый уровень Экзамен проводится на английском языке, поэтому надо знать язык. дата экзаменов 26.05 и 28.05 с 12:00-15:00 (оба дня) Об экзамене: Экзамен включает в себя темы по: статистике, анализу данных машинному обучению. Предполагается, что для выполнения экзамена люди должны уметь использовать любое статистическое программное обеспечение, позволяющее обрабатывать данные, вычислять описательную статистику, строить визуализации и оценивать линейные и логистические модели (например, Python, R, Excel, Stata, SPSS). Во время экзамена можно использовать специально разработанные методические материалы. Материалы включают в себя возможные вариации терминологии, а также основные формулы. Темы на экзамене: Статистика 1. Сбор данных. Выборка и генеральная совокупность. Репрезентативность выборки. 2. Частотные таблицы и распределения. Непрерывные распределения. Функция плотности. 3. Корреляция Пирсона. 4. Проверка гипотез. Статистическая значимость. p-значение. 5. Ошибки первого и второго типа. 6. Доверительные интервалы на основе Z- и t-распределений для среднего и доли. 7. Z-тест и t-тест для одной выборки и для двух независимых выборок с одинаковой дисперсией. 8. Хи-квадрат тест Пирсона. Анализ данных 9. Обработка данных: агрегирование данных, фильтрация, создание новых переменных, работа со сводными таблицами. 10. Типы переменных. Меры центральной тенденции и дисперсии. Обнаружение провалов. Работа с выбросами. 11. Визуализация. 12. Обнаружение пропущенных значений. Обработка пропущенных значений: стратегии удаления и замены. 13. Машинное обучение 14. Определение задачи машинного обучения. Типы задач машинного обучения. 15. Алгоритм k-nearest neighbors. 16. Линейная регрессия. Интерпретация коэффициентов линейной регрессии. 17. Метрики оценки: MSE, MAE, R2. 18. Логистическая регрессия. 19. ROC-кривая. Файл с демо экзамена https://colab.research.google.com/drive/19s_xdeJaSUFI0Olk_VLYl80zYcm7Ypet.
Санкт-Петербург
Фрилансеры
2025-05-18
Data scientist
дистанционно
договорная
анализ данных. Вы работаете аналитиком компании, которая занимается цифровым обучением. Руководство хочет понять, есть ли факт фальсификации обучения, аномалии в данных и просит Вас проанализировать данные, которые хранятся в базе. Что нужно сделать: Изучите данные и подготовьте ответы на вопросы руководства. Вы можете использовать любой инструмент. Вопросы: 1.1 Какое среднее, минимальное и максимальное время прохождения курса? Есть ли аномально короткие или длинные прохождения? Какой вид имеет распределение времени прохождения? 1.2 Какое среднее, минимальное и максимальное количество попыток? Есть ли аномалии в данных? Какой вид имеет распределение количества попыток? 1.3 Какой средний, минимальный и максимальный процент прохождения? Есть ли аномалии в данных? Какой вид имеет распределение процента прохождения? 1.4 Какая средняя, минимальная и максимальная оценка? Есть ли аномалии в данных? Какой вид имеет распределение оценок? 1.5 Существует ли корреляция между количеством попыток и временем прохождения? 1.6 Существует ли корреляция между процентом прохождения мероприятия и оценкой за мероприятие? 1.7 Выделите из наименования мероприятия дорогу. Ответьте на вопросы выше отдельно для каждой дороги. Выделите ТОП-5 дорог с наименьшим средним временем прохождения мероприятий. 1.8 * Изучите датасет. Выявите некорректные / аномальные данные по Вашему мнению. Сделайте выводы. Пример: https://colab.research.google.com/drive/1FjcMxTWJOstRXRvm9CbSkYuYqDV4YuNA?usp=sharing Используя корпоративный стиль компании визуализируйте получившиеся результаты или их часть в виде диаграмм и расположите их на одном экране или соберите дашборд Исходные данные указаны в ссылках в файле "анализ данных" Подготовить отчет о проделанной работе по шаблону во вложении.
Москва
Фрилансеры
2025-05-18
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. Обучение.
Санкт-Петербург
Фрилансеры
2025-05-18
Data scientist
дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта.
Москва
Фрилансеры
2025-05-18
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. 🟢 ИЩУ BI-АНАЛИТИКА ДЛЯ ЯНДЕКС DATALENS (WB, e-commerce) 📌 Задача: Нужно собрать MVP-дашборд на базе Яндекс DataLens для Wildberries. Есть 2 таблицы в Google Sheets (финансовый и ежедневный отчет). Нужно подключить их к DataLens и построить визуализации по ключевым метрикам. 📁 Что есть: Показано в видео https://drive.google.com/file/d/1aCot_BEJgtBBswhSoxX8chW9yZuvz_85/view?usp=sharing Обязательно посмотрите предварительно 🧩 Что нужно сделать: - Подключить таблицы к DataLens через стандартный коннектор - Настроить набор данных: типы полей, расчетные показатели (ROI, прибыль и т.д.) - Построить 2 дашборда: 📊 Финансовый — выручка, чистая прибыль, расходы, ROI по неделям/месяцам 📈 Операционный — ежедневные продажи, прибыль по товарам, возвраты - Добавить фильтры: по дате, категории, SKU - Оформить визуально удобно и читаемо ✅ Ожидаемый результат: Готовые, понятные дашборды в DataLens 💰 Бюджет: Готовы обсуждать в зависимости от опыта и скорости 🧠 Требования: - Опыт работы в Yandex DataLens (обязателен) - Знание e-commerce и маркетплейсов — будет плюсом - Обязательно: наличие кейсов/портфолио с дашбордами Откликаться просьба только с портфолио и кратким описанием опыта.
Москва
Фрилансеры
2025-05-17
Data scientist
дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта, Работа с данными в Excel. Конечная задача для аналитика - вычислить оборот по клиентам за первые 3 месяца с момента активации в зависимости от источника лида. Последовательность задач: Данные нужно сначала почистить и подготовить таблицу. В первой вкладке данные по оборотам клиентов помесячно за 2022-2023, во второй вкладке август-октябрь 2023 (отсутствует ноябрь и декабрь 2023, найду), в третьей вкладке 2024 год (кол-во заказов - лишние данные). Нужно Обьединить данные по продажам по месяцам по клиентам в одну таблицу общую через функцию ВПР по графе наименования клиента или по e-mail. Заполнить столбец с источником откуда пришел клиент, взяв данные из выгрузки CRM с источниками лидов. объединять на основе Мейла клиента или названия юрлица. Посчитать продажи за первые три месяца активации клиентов. Месяц активации - это первый месяц, в котором оборот больше нуля. Далее суммируем с последующими двумя месяцами (в них может быть и не быть продаж). Цель - вычислить оборот за три первых месяца включая месяц активации и вывести результат в отдельном столбце с возможностью разбивки по источникам. В файле удалены контактные данные, полный файл пришлю исполнителю.
Москва
Фрилансеры
2025-05-17
Data scientist
дистанционно
договорная
Необходимо провести анализ моих данных в stata. У меня есть скаченный пакет stata17. Необходимо применить GMM (обобщенных метод моментов).
Москва
Фрилансеры
2025-05-17
Data scientist
дистанционно
договорная
Решение экзамена. Пожелания и особенности: Надо написать экзамен по андану Можно использовать R, python, jamovi, excel.
Москва
Фрилансеры
2025-05-17
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Провести пробное собеседование на аналитика данных.
Москва
Фрилансеры
2025-05-17
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Необходимо оценить по стоимости и разово настроить систему дашбордов в Looker studio или предложить другой инструмент. ТЗ во вложении. Источник данных: таблицы Google реестр и планы графики проектов.
Москва
Фрилансеры
2025-05-16
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Нужна помощь с лабораторными работами, где нужно сделать маленькое исследование датасета по критериям преподавателя и теме.
Москва
Фрилансеры
2025-05-16
Data scientist
дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Необходимо написать схему BPMn для имеющегося продукта с помощью инструмента ARIS. Учебная задача.
Москва
Фрилансеры
2025-05-16
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Аналитика по контенту и отслеживание отчетов по внешнему продвижению.
Москва
Фрилансеры
2025-05-16
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. Требуется разработка сервиса аудиоаналитики.
Москва
Фрилансеры
2025-05-16
Data scientist
дистанционно
договорная
Тестирование, доработка существующего продукта, настройка, разработка с нуля.
Пенза
Фрилансеры
2025-05-16
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля.
Москва
Фрилансеры
2025-05-16
Data scientist
дистанционно
договорная
Обучение. Добрый день! Работаю в сфере системного анализа в логистике, но есть желание "перекочевать" в анализ данных. Есть опыт программирования, построения моделей машинного обучения, но хотелось бы погрузиться в предметную область более глубоко и сформировать необходимые навики, чтобы эффективно решать задачи. С уважением, Валентин.
Москва
Фрилансеры
2025-05-15
Data scientist
дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Требуется помощь в добавлении данных в дэшборд в даталенсе. Для этого нужно создать новую табличку в кликхаус, а к ней витрину и написать DAG чтобы корректно отрабатывал. сейчас целый код на руках есть, не совпадают именно колонки и соответственно помощь с редактированием самого дэшборда по имеющимся данным.
Москва
Фрилансеры
2025-05-15
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Настройка. Пожелания и особенности: Кто пользуется для программирования Cursor AI / VS Code AI - проконсультировать по настройке среды разработки для выполнения кода на удалённом сервере по SSH.
Москва
Фрилансеры
2025-05-15
Data scientist
дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Провожу исследование для ВКР, необходимо в сжатые сроки провести анализ данных (количественный), написать интерпритацию.
Москва
Фрилансеры
2025-05-15
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Доработка существующего продукта. Разобраться с кодом, произвести доработку по тех заданию.
Москва
Фрилансеры
2025-05-15
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта.
Москва
Фрилансеры
2025-05-15
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Доработка существующего продукта. Проект «Апробация и корректировка методики верификации данных пользователей банковской системы» направлен на анализ и улучшение процесса проверки данных клиентов банка. В рамках проекта планируется тестирование существующей методики, выявление ее недостатков и предложение корректировок. Для достижения поставленных целей будет проведен сбор и предварительная обработка пользовательских данных, разработана модель связи данных клиентов и протестирована методика верификации. По итогам работы будут сформированы рекомендации по оптимизации процесса верификации, что повысит его эффективность и точность. Результаты проекта включают аналитический отчет с подробным анализом данных, предсказательную модель и конкретные предложения по улучшению методики. В рамках проекта предполагается повышение качества базы данных клиентов, снижение уровня дублирующихся и устаревших записей, снижение операционных рисков, связанных с ошибками идентификации и верификации клиентов, рост эффективности маркетинговых кампаний за счет точного сегментирования аудитории, улучшение кредитных решений, основанных на более точных данных о клиентах, создание системы предиктивной аналитики, позволяющей прогнозировать потребности клиентов и предлагать им персонализированные банковские продукты. Задачи • Сбор и предпроцессинг данных пользователей банковской системы, формирование комплекса метрик • Построение модели связи данных на пользователей банковской системы • Апробация существующей методики верификации данных пользователей банковской системы • Формулирование рекомендаций по корректировке методики верификации данных пользователей банковской системы • Формирование итогового аналитического отчета с предложениеми по корректировке методики верификации данных пользователей банковской системы (до 13.06.2025). Базы данных имеются То есть, что делаем - нужно: Изучить требования и методики верификации данных ЦБ РФ, Центробанков других стран (отдельно рассмотреть практику Казахстана). Изучить практику сбора и предпроцессинга данных пользователей банковской системы, формирование комплекса метрик в УБРиР, добавить недостающие элементы на основе анализа. Тут примером мб следующее: Метрики базы клиентов (Количество активных клиентов, Средний баланс на счетах, Количество транзакций в месяц, Средний доход на клиента (ARPU). Метрики качества данных ( Целостность данных (процент заполненных полей), Актуальность данных (время с момента последнего обновления), Согласованность данных (отсутствие противоречий между разными источниками), Точность данных (отсутствие ошибок и опечаток)). Метрики эффективности процесса ( Время, затраченное на сбор данных, Стоимость сбора и обработки данных, Количество ошибок, выявленных в процессе обработки данных, Анализ и добавление недостающих элементов) Анализ существующих процессов ( Оценка целостности и качества собранных данных, Анализ эффективности процессов сбора и обработки данных, Выявление "узких мест" и областей для улучшения). Добавление недостающих элементов ( Внедрение новых методов сбора данных (например, использование данных из социальных сетей), Автоматизация процессов обработки данных, Внедрение инструментов контроля качества данных, Разработка новых метрик для оценки эффективности работы с данными). Далее по той же логике в итерациях нужно: Выбрать эмпирические инструменты для анализа и верификации данных. Построить модель связи данных на пользователей банковской системы. Протестировать обезличенные данные пользователей, выявить сильные и слабые стороны методики. Предложить корректировки методики верификации данных. И в конце - сформулировать рекомендации по корректировке методики верификации данных пользователей банковской системы.
Екатеринбург
Фрилансеры
2025-05-14
Data scientist
дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Сроки предварительные. Проект делаю сама, но время от времени нужна консультация по Dax (обучаюсь с нуля). Вопросы - как написать формулу под эту задачу, или почему формула не сработала, где ошибка - вот такого рода. И также частично вопросы по power bi. Буду благодарна, если кто-то сможет проконсультировать по формулам dax и работе с графиком bubbles сегодня - самой не получается вычислить нужные показатели..
Москва
Фрилансеры
2025-05-14
Data scientist
дистанционно
договорная
Помощь в исправлении конкретных ошибок. Пожелания и особенности: ETL-проект выгрузки из HDFS и загрузки в S3. Орекстрация AirFlow. Кодовая база вся есть! Pyspark, python Есть примеры почти всех функций. Я не могу корректно их переиспользовать. Получаю ошибки которые не понимаю как исправить.
Москва
Фрилансеры
2025-05-14
IT-аутсорсинг
дистанционно
договорная
Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля, ИИ-агент и чат-бот. Автоматизация бизнес-процессов с применением ИИ-агентов + чат-боты.
Москва
Фрилансеры
2025-05-14
Разработка на Python
дистанционно
договорная
Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Необходимо создать программу на языке python. На вход программе подается название пакета для ОС-Fedora Необходимо осуществить поиск пакета по имени на сайте pkgs.org с градацией по дистрибутиву Найти все пакеты, с суффиксом содержащим ".fc" предложить с помощью меню с пунктами кандидатов на установку если такие пакеты существуют Проверить установлен ли пакет на вашу систему ( rpm -qa ) и предложить его удаление ( Y/N ) После осуществления выбора необходимо скачать и установить на систему выбранный пакет ( Binary RPM ) Для работы необходимо использовать контейнеры разработчика с окружением fedora Наполнение контейнера (в документах). Запуск программы осуществляется командой $python.py $pkg, где python.py - название вашего скрипта pkg - название пакета. Для тренировки можно воспользоваться пакетом htop Очень желательно - многопоточка с помощью ThreadPoolExecuto Основная задача - обход капчи.
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Необходимо внедрить существующую или написать новую нейросеть для отслеживания движения глаз в браузере, нейросеть должна работать с плеером и уметь составлять динамическую тепловую карту, которая как маска будет накладываться поверх видео, показывая, куда чаще всего смотрел зритель на экране по принципу «тепло - холодно».
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
создать файл со всеми событийными мероприятиями регионов ЦФО (таблица) с наименование региона, названием мероприятия, датой проведения, организатором, ссылкой на это событийное мероприятие. Пожелания и особенности: Задача: на официальных сайтах региональных исполнительных органов власти и ТИЦев найти информацию о всех событийных мероприятиях.
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Тестирование. Требуется специалист для анализа количественного этапа исследования, который сможет проанализировать базу данных ответов респондентов, построить модель исследования в R-studio и выявить значимость латентных переменных и их влияние на зависимую переменную с использованием SEM-анализа.
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Мне нужен простой метод, при помощи которого я смогу удалять ненужные строки из csv файла.
Екатеринбург
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
Анализ данных в Экселе, определение метрик, выводы. Пожелания и особенности: Все, кроме презентации. Если можете и презентацию будет супер.
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Нужно простое решение задач с объяснением без gpt.
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля. Хочу обучиться data engineering до junior.
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
Настройка, доработка существующего продукта, разработка с нуля.
Тольятти
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
Подготовка к интервью лайфкодинг SQL/Python на аналитика.
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Разработка на Python
дистанционно
договорная
Data Science. Доработка существующего продукта.
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Data scientist
дистанционно
договорная
менторинг. Менторинг. Менторинг
Москва
Фрилансеры
2025-05-13
Часто задаваемые вопросы
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в Москве у нас?
| 🔸 Более 1158 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 Москве для фрилансеров на май 2025 года — 9 шт. |
Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю data scientist в Москве?
Вы специалист по data scientist и ищете проекты и заказы на удалёнке в Москве? 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 Москве?
На май 2025 года опубликовано 4372 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 1000.00 рублей с заказа. Хотите больше? Выполняйте как можно больше заказов и зарабатывайте сколько пожелаете