Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Ментор.

Опрос для исследования. Привет🔥 Нужны data-спецы: Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer, BI Analyst / BI Developer, Data Architect, AI/ML Researcher, Analytics Engineer, MLOps Engineer, Data Product Manager, для прохождения опроса в рамках исследования. Хабр запускает исследование, цель которого — глубже понять актуальные задачи, инструменты, карьерные траектории и боли data-специалистов. Заполнение займет около 15-20 минут. 🔥Оплата за прохождение опроса 500 рублей. П.с: приглашать друзей и коллег на опрос можно и нужно :).

Тестирование. Нужен аналитик данных с опытом обработки количественных опросов и знание математической статистики Анализ Формат: Ответы предоставить в видео отчета (графики, с минимумом текста) в формате pdf и google doc. Задачи 1. Сделать графики распределения ответов по каждому вопросу. Придумать, как показать матричные вопросы. 2. Провести анализ аудитории, которая регулярно делает маникюр в салонах 3. Провести анализ аудитории, которая регулярно ухаживают за руками сами (.

Data Science. Автоматический сбор данных с общедоступных страниц в интернете. Есть сайт со спортивным таблицами за разные сезоны, мне нужна нейросеть и промт к ней, который автоматически соберёт данные и мне не нужно было копировать их в ручную.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Нужен программист на постоянную основу для ведения сайта. Оплата по договоренности.

Сделать просто таблицу ексель с данными вписать вопросы для рассчета, написать расчеты для этих заданий, обосновать вывод дать рекомендации по исправлению ситуации.

Data Science. Доработка существующего продукта. Доделать задание.

Обучение.

Выполнить задание по кейсу. Вы выступаете в роли аналитика данных компании ОАО "Российские Железные Дороги". Вам предоставлен датасет, содержащий информацию о клиентах, пользующихся услугами грузоперевозок. Ваша задача — провести всесторонний анализ клиентской базы для выявления инсайтов, которые помогут улучшить повысить прибыльность компании. В рамках выводов стоит указать, на каких клиентских сегментах и почему стоит сосредоточить свои усилия. Датасет: Вместе с заданием вам передается три файла: 1. synthetic_dataset.csv – оригинальный датасет, где присутствуют категориальные переменные. 2. synthetic_dataset_encoded.csv – в данном файле категориальные переменные закодированы количественными значениями. 3. Case.ipynb - В блокноте с заданием дано пояснение и пример кода кодирования. Рекомендую работать именно с этим файлом данных. Задачи: 1. Описательный анализ данных: • Изучите структуру датасета: количество записей, типы данных, наличие пропущенных значений. • Выполните анализ распределения значений каждой переменной. • Проведите бивариантный анализ для выявления зависимостей между переменными. • Визуализируйте данные с помощью графиков и диаграмм. 2. Кластеризация клиентов: • Выберите соответствующие признаки для кластеризации. • Определите оптимальное количество кластеров (используя методы "локтя", силуэтов). • Проведите кластеризацию клиентов (например, с использованием алгоритма K-Means). • Охарактеризуйте полученные кластеры и дайте им бизнес-интерпретацию. 3. Оценка значимости объясняющих факторов: • Постройте модель случайного леса (Random Forest) для определения влияния различных переменных на прибыль от клиента. • Выделите ключевые переменные, наиболее сильно влияющие на прибыльность. • Проанализируйте важность признаков, предоставляемую моделью. 4. Выводы и рекомендации: • Сформулируйте основные выводы на основе проведенного анализа. • Предложите рекомендации по улучшению работы с клиентами, повышению прибыльности и эффективности бизнес-процессов. • Обратите внимание на потенциальные области для дальнейшего исследования. Оформление результатов: Результаты представьте в том же блокноте, в котором было задание и в рекомендованной структуре. Оформляйте пояснения как комментарии или текст Markdown.

Data Science. Доработка существующего продукта. 🔍 Ищу программиста для сдельной работы (Python, FastAPI, PostgreSQL) Привет! У меня есть готовый личный кабинет, где пользователи сохраняют свои API-ключи от Wildberries и Ozon. 📌 Задача Нужно реализовать ежедневную загрузку данных о товарах из API WB и Ozon в мою базу данных: Подгрузка должна происходить ежедневно в 6 утра Для каждого пользователя — по его API-ключу Данные сохраняются в существующую PostgreSQL БД 💼 Что требуется от программиста Найти нужные файлы на бэкенде (лучше всего — подключиться по SSH) Посмотреть структуру БД Сделать выгрузку и сохранение товаров в БД по логике, которая уже используется в проекте ⚙️ Технологии проекта Python / FastAPI PostgreSQL SSH-доступ предоставлю Структура логина и сохранения ключей уже реализована 💸 Оплата сдельная.

Data Science. Задача на работу с базой данных, файл sql, извлечение данных и написать код python.

Data Science. Настройка. Визуализация в программе surfer 10.

Тестирование.

Разработка ПО. Data Science. Разработка с нуля. Создать программу для ведения данных в Google Excel создать таблицы учета предоплаты и денег в компании 1. таблица это ведение предоплат, дпнные из них должны вставать в нужный день в учет в ддс и опиу 2. учет ежедневного заезда людей. должна в конце дня информация суммироваться итогом по нескольким значениям - выручка итого -выручка 1 участок -выручка 2 участок -выручка 3 участок -трактовая -габанова -наличные -безналичные - р/сч -лич. карта -предоплата -ЮДС 3. Ежедневный отчет заполняет из своих данных с нарастающим итогом отчет о опиу и ддс 4. Отчет о ддс показывает ежедневные данные и затем суммирует их в еженедельный отчет с пн по вс 5.На еженедельном результате проверяется расчетный и фактический остаток средств 6.В отчете опиу показывается разрез месяца по которому мы смотрит результат за весь месяц минус расходы и итог «прибыли» 7.в разделе авансы должен быть фильтр по столбцам 8.в разделе архива так же должен быть фильтр.

Data Science. Разработка с нуля. Позже.

Data Science. Разработка с нуля.

Доработка существующего продукта. Нужно объединить 2 запроса корректно, без задвоений и чтоб все данные подтягивались.

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Обработка данных дипломной работы.

Data Science. Тестирование.

Data Science. Доработка существующего продукта. Объявление: Chief Technical Officer (CTO) Ищем опытного технического директора (СТО), который возьмёт на себя полную ответственность за реализацию и поддержку технических процессов, практически самостоятельно закрывая все сложные технические задачи проекта. Ключевые задачи: Разработка и внедрение комплексной технической стратегии проекта. Проектирование и создание масштабируемой, надёжной и автоматизированной архитектуры. Полная интеграция и автоматизация контентной экосистемы (TTS, субтитры, монтаж, API сервисы). Самостоятельное решение сложных технических проблем и контроль качества технических решений. Организация инфраструктуры и обеспечение бесперебойной работы системы. Подбор, контроль и передача мелких технических задач исполнителям. Требования: Глубокая техническая экспертиза и подтверждённый опыт на аналогичных позициях. Отличное знание API интеграций, AI-технологий, автоматизации и видеоконтента. Навыки самостоятельного решения сложных технических задач. Опыт руководства и передачи мелких технических задач команде. Условия, оплата и другие детали обсуждаются индивидуально. Оплата 50.000 - за доделку существующего проекта, дальше готовы обсуждать долевое участие и оклад.

Data Science. Доработка существующего продукта. Исполнитель на доработку субтитров Ищем специалиста для реализации качественных, крупных и контрастных субтитров в коротких роликах (до 60 секунд). База хорошая уже есть, эмодзи описанные есть, код и скрипты частично есть. Задача оперативно доделать. ТЗ оформлено Задачи: Настроить автоматическое выделение и подсветку ключевых слов по таймкодам. Убрать дублирование субтитров и текста поверх видео. Сделать трендовую анимацию текста (эмодзи, подсвечивание слов). Требования: Опыт работы с видеомонтажом и субтитрами. Знание инструментов CapCut, ZapCap, SubMagic или аналогичных. Понимание трендов в дизайне и анимации субтитров. Оплата и сроки обсуждаются индивидуально.

Data Science. Доработка существующего продукта. Есть работающий запрос, созданная табличка, осталось напистаь даг, чтобы он инсертил в табличку каждые 10 минут, а точнее помочь с этим.

Data Science. Тестирование. Узнать данные о программе ProctorEdu и всю сущность.

Проект. Помочь доделать проект по A/B тестированию + объяснить.

Data Science. Разработка с нуля. Создать таблицу.

Бизнес анализ.

Data Science. Тестирование, настройка. Задача: Автоматизация обработки данных из Аршина и создание компаний в Bitrix24 Что нужно сделать: Сделать корректную выгрузку данных из ФГИС Аршин по API: – обязательные поля: ИНН изготовителя, дата приказа, номер приказа, испытательный центр, тип средства измерения; – выгрузка в структурированный вид (CSV/Excel). Обогатить полученные данные через Dadata (по ИНН): – корректное название компании, телефон, e-mail, ФИО и должность руководителя, юридический адрес; – привести телефоны к единому формату: +7 XXX XXX-XX-XX. Автоматически загрузить данные в Bitrix24 через REST API: – создать новые компании с полями: название, ИНН, телефон, e-mail, адрес, ФИО и должность руководителя, ответственный; – обновить существующие компании (добавить комментарии об утверждённых типах, сменить ответственного по условиям); – логировать каждое действие (создано/обновлено/пропущено). Технические требования: – язык реализации: Python (предпочтительно) или Node.js; – работа через официальные API (Аршин, Dadata, Bitrix24); – аккуратная обработка данных: проверка дублей, отсутствие перезаписи уже заполненных полей в Bitrix; – должен быть итоговый отчёт: result_enriched.csv (обогащённые данные) и result_log.csv (лог загрузки в Bitrix). Ожидаемый результат: – в Bitrix24 появится полный список новых компаний-изготовителей с корректными контактами и ответственными; – существующие компании обновлены и дополнены информацией об утверждённых типах. Объём данных: ~500 компаний (тестовый запуск). Дополнительно: – Возможность доработки скрипта в будущем (для регулярного обновления данных).

Доработка существующего продукта. 1. Удаленка. 2. Необходимо регулярно обновлять таблицу на основе документации по тендерам. 3. Предварительно будет обучение. 4. От специалиста ожидаем - внимательность, усидчивость. 5. Если используете чат джпт в работе - будет преимуществом. Оплата: 450 р в час.

Data Science. Доработка существующего продукта. Требуется доработать парсер который парсит 3 корейских сайта. Парсер на селениум.

Data Science. Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Доработать скрипт для работы с ворд и эксель.

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Помощь по бэкенду и JSON.

Data Science. Обучение. Нужно Обучение Питону.

Data Science. Разработка с нуля.

Data Science. Разработка с нуля.

Обучение.

Data Science. Настройка. Нужна реализация автоматической сдачи статистики в ОРД с YouTube-канала, через Google Analytics, Telegram-канала и VK видео (сообщество), используя API. Эта потребность возникла в связи с новыми требованиями РФ, также зарегистрировали каналы в Роспотребнадзоре и есть необходимость автоматизировать процесс сдачи отчетов.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно сделать график на Matplotlib или Seaborn или Plotly, на подобии графика в экселе. В экселе не красиво и не информативно. Надо переделать в Python. Если понравится, будет задание однотипное на 32 таких графика.

Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Нужно найти и исправить ошибки в Power BI. Цена и условия обсуждаются. В дальнейшем, возможно длительное сотрудничество.

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо развернуть векторную базу данных.

Разработка с нуля, тестирование, настройка, доработка существующего продукта.

Data Science. Настройка.

Доработка существующего продукта.

Ментор.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Добрый день! Не уверена, что правильно выбрала категории 🙃 Мы занимаемся продажнй товаров на wb У нас есть гугл таблицы с большим количеством данных, которые уже не прогружаются. Я знаю, что можно сделать что то типо базы данных, из которой будут подгружаться данные в таблицу и она будет хорошо работать Если что-то не так описала, или у этого есть название, поправьте, пожалуйста Благодарю!) Жду откликов.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Есть выгрузка всех диалогов с клиентами. Мне необходимо реализовать систему, при которой можно будет получить список всех часто встречающихся вопросов в процентом соотношении.

Data Science. Разработка с нуля. Техническое задание ниже Условия и стоимость работ обсуждаются. Направляйте ваши предложения.

Нужно упорядочить имеющиеся таблицы, сделать дашборды, вывести новые показатели , сделать аналитические задачи , оптимизировать все.

Разработка с нуля.

Обучение.

Обучение.