Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

менторство. Прохожу курс дата инженер, необходима помощь по некоторым вопросам.

Data Science. Разработка с нуля. Техническое задание на разработку системы автоматизации учета корреспонденции 1. Введение Целью данного проекта является разработка программного обеспечения для автоматизации учета всей входящей и исходящей корреспонденции в компании. Система должна обеспечивать автоматическую регистрацию писем, присвоение номеров, архивирование и другие связанные процессы. 2. Цели и задачи Основные цели системы: • Автоматизация регистрации входящей и исходящей корреспонденции. • Присвоение уникальных номеров для каждого письма. • Архивирование и хранение корреспонденции в электронной форме. • Поиск и фильтрация корреспонденции по различным критериям. • Управление доступом к корреспонденции. 3. Основные функции системы 3.1. Регистрация корреспонденции • Автоматическая регистрация входящей и исходящей корреспонденции. • Присвоение уникального номера каждому письму с учетом типа корреспонденции (входящая/исходящая). • Ввод и хранение информации о письмах (дата, отправитель, получатель, содержание, и т.д.). 3.2. Архивирование • Создание и поддержка электронного архива корреспонденции. • Возможность добавления сканированных копий документов. • Система категоризации и тегирования для удобного поиска и сортировки документов. 3.3. Поиск и фильтрация • Поиск писем по различным критериям (дата, отправитель, получатель, содержание, номер и т.д.). • Фильтрация корреспонденции по различным параметрам. • Отображение результатов поиска в удобном формате с возможностью сортировки. 3.4. Управление доступом • Настройка ролей и прав доступа для различных пользователей системы. • Логирование действий пользователей для обеспечения безопасности и отслеживания изменений. 4. Требования к системе 4.1. Пользовательский интерфейс • Дружественный и интуитивно понятный интерфейс. • Поддержка многоязычности (минимум русский и английский языки). • Возможность работы через веб-браузер (веб-интерфейс). 4.2. Производительность • Высокая скорость работы при обработке и поиске больших объемов данных. • Оптимизация загрузки и отображения больших архивов. 4.3. Надежность и безопасность • Регулярное резервное копирование данных. • Защита данных от несанкционированного доступа. • Шифрование хранения данных. 4.4. Совместимость • Совместимость с основными операционными системами (Windows, Linux, macOS). • Возможность интеграции с другими системами документооборота и корпоративными информационными системами. 5. Этапы разработки 5.1. Анализ требований и проектирование • Сбор и анализ требований. • Разработка технического задания и архитектуры системы. 5.2. Разработка • Разработка пользовательского интерфейса. • Разработка серверной части системы. • Реализация функционала для регистрации, архивирования, поиска и управления доступом. 5.3. Тестирование • Проведение модульного и интеграционного тестирования. • Тестирование производительности и безопасности. 5.4. Внедрение • Установка и настройка системы в инфраструктуре компании. • Обучение пользователей работе с системой. 5.5. Поддержка и обновление • Обеспечение технической поддержки пользователей. • Регулярное обновление и улучшение системы на основе обратной связи.

Data Science. Восстановить флеш карту. Старая флешкарта с видеофайлами, которые не читаются. Флешкарта опознается как носитель, видно, что заполнена. Нужно вытащить все файлы, чтобы они проигрывались на ПК и ТВ.

Data Science. Доработка существующего продукта. Студенческое задание - пример скачивания данных и их обработки в R с демонстрацией возможностей графики.

Data Science. Разработка с нуля. Опишу задачу в лс. Коротко - распределить данные из формы на Тильде по различным приложениям (CRM, Финансовый учет).

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Есть su файлы по которым нужно построить похожий график (объясню все подробно).

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. -.

Data Science. Доработка существующего продукта. Есть лист в гугл таблице с информацией. Артикул - Цена/магазин 1, цена/магазин 2, и т.д. Из всего списка, для каждого магазина нужно вытащить цену определенного магазина(По названию магазина).

Data Science. Настройка. К базе нашей Jira приконекчен metabase, необходимо настроить ряд графиков по описанию.

Data Science. Разработка с нуля. Архитектура кода Написать процесс вычисления математической формулы с результатами распределяемыми по api в таблицу Эксель Наименование "СТРОК" и "СТОЛБЦОВ" с диапазонами "1-10","10-100","100-1000", до 100млн - 1млд создание в них ячеек с подячейками. Каждый уровень подячеек формировать на новом листе. Получится таблица 10 на десять и каждая ячейка активная с проваливанием через слои листов для достижения конкретного результата и каждый слой содержит разбиение на диапазоны "10-99", "100-999", "1000-9999" до 100млн-999млд. Далее продолжить диапазоны "11-19","21-29" и также с трехзначными, четырех и т.д Общий формат Столбцы - нисходящее возрастание основания Строки - нарастание степени. В первую очередь формулой решить "строку", "столбец" двойки и вся соответвующая строка степеней, к этой строке к каждому столбцу добавить формулу +1 к результату и деление на цифры от 9 до 2 в таком порядке. В ответах в строке с двойками выевятся простые числа. На проверку. Не простое число в результате деления на 9-2 поделиться с остатком дробного значения, отметаем. Простое останется целым делаем выборку простых чисел по возрастанию в ворде. Шрифтом Times New Roman. По результату мне рабочий код написанный на языке программирования и с подключенным экселем для заполнения таблицы. И экселевский файл с прописанными формулами без заполнения. Чисто прописать формулы для каждой ячейки с ошибкой чтобы таблица не заполнялась. Исправление ошибки будет заполнять таблицу.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо написать программу которая сможет скачать с сайта суда документы (решения), далее парсинговую программу которая просмотрит их и сможет заполнить таблицу данными из документов. По аналогии с примером описанным https://habr.com/ru/articles/765946/.

Доработка существующего продукта. Разобраться, что делаю не так. Пожелания и особенности: Разобраться, что делаю не так.

Разработка с нуля. Обучение основам аналитики данных.

Разработка с нуля. Добрый день!! Нужен специалист на создание проекта (+ менторство) по созданию data warehouse проекта, от сбора данных до создания дашборда. Кратко: - Нужно забирать данные с маркетплейсов (ежедневно) скорее всего по готовому API + некоторые дополнительные сервисы - Решить куда лучше складывать эти данные - Создание OLAP куба - Настройка Дашборда (power Bi или YndexLens) Это не частный заказ, поэтому необходимо наличие ИП или статус самозанятого Спасибо !.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно создать парсер, который будет собирать уровень спроса по станциям метро за предыдущий месяц и предыдущий день.

Сводная таблица 4 категорий корпоративных подарков. Добрый день! Готовим корпоративные подарки и необходимо найти компанию по изготовлению 1. деревянных подарочных коробок (5 компаний), 2. Подарочные коробки на магните, 3. Кожаные изделия для рабочего стола (5 компаний), 4. Подарочные наборы для сотрудников (5 компаний). На всем нужно уточнить, можно ли сделать брендирование. По всем вопросам в процессе обязательно, дам обратную связь или какое уточнение.

Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Все данные и вводные есть Необходимо провести анализ данных по выручке 1. Анализ выручки. - изменения год к году/ месяц к месяцу/ неделя к недели - анализ по времени продаж - анализ по каналам продаж - анализ по типам оплат (особое внимание на бонусы).

Выполнить ряд заданий. Имеется ряд заданий по NLP, которые необходимо выполнить. Задание могу прислать отдельно.

Data Science. Разработка с нуля. Разработка платформы парсинга данных о соискателях и вакансиях с платформ hh.ru, avito.ru, habr Карьера. Требования к функционалу: 1) Возможность формирования запроса для парсинга данных по таким полям, как фио, название должности, навыки, формат работы и т.д. 2) Загрузка в базу данных информации по результатам парсинга и вывод аналитики по параметрам (например, сколько есть вакансий и сколько кандидатов на вакансию). 3) написать инструкцию пользователя; Требования к frontend: Может быть реализован в качестве веб-интерфейса на любом стеке технологий (например, фреймворк Django). Также в качестве интерфейса взаимодействия с клиентом может быть реализован телеграм-бот. Требования к backend: Язык программирования: Python. База данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB. Каждый сервис должен быть упакован в отдельный Docker-контейнер. Вся система должна подниматься посредством docker-compose.

Доработка существующего продукта. Требуется data scientist с сильной математической базой. На основе моих фактических данных по беттингу требуется придумать, каким образом вычислить вероятность победы, проигрыша и возврата для каждой ставки. Программ, скриптов писать не требуется. Более подробно проблематику объясню в ЛС. Думаю, что потребуется пара созвонов по часу минимум.

Data Science. Другое. Необходима консультация по JavaScript. Пр времени ориентировочно 1.5 часа. Пожелания и особенности: Необходима консультация по JavaScript. Пр времени ориентировочно 1.5 часа.

Data Science. Разработка с нуля. Требуется разработать ПО предназначенное для создания единой электронной базы данных документов.

Обучение. Обучить делать консоль запрос из 1С.

Подготовка к экзамену. Подготовка к экзамену через год.

Решение задачи. Готовое решение без разбора.

Настройка. Помощь с программой проктеринга.

Хакер. Обход системы проктеринга.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Есть набор правильных логотипов. На базе правильных логотипов нужно написать нейросеть, которая будет самостоятельно определять есть ли на входящем фото один из возможных логотипов. Если он есть, то необходимо об этом сообщить, в противном случае оповестить, что логотип не был найден. Код необходимо написать на python.

Репетитор. Задачи и теория.

Разработка с нуля. Сделать анализ курса рубля к остальным валютам , используя разные источники, попробовать смешанный вариант пересчета через кросс - курс - ЮАНЬ.

Data Science. Доработка существующего продукта, настройка. Нужно из определенных сайтов загрузить действующий каталог с ценами и остатками в маркетплейс.

Выполнить несколько ТЗ. Необходимо выполнить ряд заданий NLP. Обучить машину.

Data Science. лиогенерация. Добрый день настройка лидогенерации.

Data Science. Разработка с нуля. ТЗ в файле ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ НА РАЗРАБОТКУ СИСТЕМЫ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ С НЕЙРОСЕТЕВЫМ АНАЛИЗОМ ДЛЯ СТРОЙПЛОЩАДКИ 1. Общие сведения 1.1. Настоящее техническое задание (ТЗ) определяет требования к разработке и внедрению системы видеонаблюдения с нейросетевым анализом для стройплощадки. 1.2. Целью разработки системы является: • Повышение безопасности на стройплощадке; • Снижение количества происшествий; • Автоматизация контроля за соблюдением правил техники безопасности; • Оперативное оповещение о нарушениях и происшествиях. 1.3. Система должна соответствовать следующим требованиям: • Функциональность: o Распознавание и анализ видеопотока с камер видеонаблюдения; o Детектирование различных нарушений и опасностей, таких как: ▪ Отсутствие каски на голове рабочего; ▪ Нахождение людей в опасной зоне; ▪ Задымление; ▪ Возгорание; ▪ Падение предметов; ▪ Несанкционированное проникновение на территорию стройплощадки; o Формирование тревожных событий с указанием типа события, времени и места его происшествия; o Отправка тревожных событий на пульт службы охраны/безопасности; o Отправка push-уведомлений о тревожных событиях на мобильные телефоны пользователей приложения; o Поддержка архива видеозаписей с возможностью поиска по событиям; o Масштабируемость системы для возможности подключения дополнительных камер; • Производительность: o Обработка видеопотока в реальном времени; o Минимальная задержка между детектированием события и отправкой тревожного сообщения; • Надежность: o Круглосуточная работа системы; o Бесперебойная обработка видеопотока; o Минимизация ложных срабатываний; • Информационная безопасность: o Защита конфиденциальности информации; o Ограничение доступа к системе и видеоархиву; • Удобство использования: o Простой и понятный интерфейс для пользователей; o Возможность настройки системы под нужды заказчика. 2. Функциональные требования 2.1. Система должна обеспечивать: • Видеоаналитика: o Распознавание людей и объектов на видеопотоке; o Детектирование заданных сценариев (см. п. 1.3); o Формирование тревожных событий с указанием типа события, времени и места его происшествия; • Оповещение: o Отправка тревожных событий на пульт службы охраны/безопасности; o Отправка push-уведомлений о тревожных событиях на мобильные телефоны пользователей приложения; • Архив видеозаписей: o Хранение видеозаписей с камер видеонаблюдения; o Возможность поиска по событиям; • Настройка системы: o Возможность настройки параметров системы, таких как: ▪ Чувствительность детекторов; ▪ Правила формирования тревожных событий; ▪ Список пользователей для оповещения; • Администрирование: o Контроль работоспособности системы; o Управление пользователями; o Просмотр журнала событий; 2.2. Интерфейс системы должен обеспечивать: • Отображение видеопотока с камер видеонаблюдения; • Отображение списка тревожных событий; • Просмотр видеозаписей из архива; • Настройку параметров системы; • Администрирование системы. 3. Технические требования 3.1. Аппаратное обеспечение: • Сервер для размещения системы видеонаблюдения; • Камеры видеонаблюдения с поддержкой IP-соединения; • Мобильное приложение для пользователей. 3.2. Программное обеспечение: • Операционная система сервера: 3.3. Требования к нейросетевой модели: • Нейросетевая модель должна быть обучена на наборе данных, содержащем видеозаписи с различных стройплощадок; • Модель должна иметь высокую точность распознавания людей, объектов и событий; • Модель должна быть оптимизирована для работы в реальном времени; • Модель должна поддерживаться и обновляться разработчиком. 4. Этапы разработки и внедрения 4.1. Разработка системы: • Разработка технической архитектуры системы; • Разработка программного обеспечения; • Обучение нейросетевой модели; • Тестирование системы. 4.2. Внедрение системы: • Монтаж камер видеонаблюдения; • Настройка и установка программного обеспечения; • Обучение пользователей; • Ввод системы в эксплуатацию. Дополнительные требования • Интеграция с другими системами: o Система должна поддерживать интеграцию с другими системами безопасности, такими как система контроля доступа, система охранной сигнализации; • Кибербезопасность: o Система должна соответствовать требованиям к кибербезопасности; • Техническая поддержка системы в течение месяцев с момента ввода системы в эксплуатацию. _________________________________________________________ ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ НА РАЗРАБОТКУ СИСТЕМЫ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ С НЕЙРОСЕТЕВЫМ АНАЛИЗОМ ДЛЯ СТРОЙПЛОЩАДКИ 1. Общие сведения 1.1. Настоящее техническое задание (ТЗ) определяет требования к разработке и внедрению системы видеонаблюдения с нейросетевым анализом для стройплощадки. 1.2. Целью разработки системы является: • Повышение безопасности на стройплощадке: o Снижение количества происшествий; o Автоматизация контроля за соблюдением правил техники безопасности; o Оперативное оповещение о нарушениях и происшествиях. • Повышение эффективности работы: o Автоматизация контроля за ходом строительства; o Анализ данных для оптимизации рабочих процессов. 1.3. Система должна соответствовать следующим требованиям: • Функциональность: o Видеоаналитика: ▪ Распознавание и анализ видеопотока с камер видеонаблюдения; ▪ Детектирование заданных сценариев (см. п. 1.3); ▪ Формирование тревожных событий с указанием типа события, времени, места его происшествия и, если возможно, идентификации лиц, участвующих в нем; ▪ Классификация событий по степени важности (критические, важные, информационные); ▪ Подсчет людей в зоне строительства; ▪ Распознавание и анализ действий людей (например, использование инструментов, перемещение материалов); ▪ Распознавание и анализ транспортных средств (например, въезд/выезд на территорию, движение по стройплощадке); ▪ Распознавание номерных знаков транспортных средств; ▪ Контроль за соблюдением правил техники безопасности (наличие касок, спецодежды, защитных очков); ▪ Контроль за зоной доступа (определение лиц, не имеющих права доступа на территорию стройплощадки); ▪ Контроль за периметром стройплощадки (определение попыток проникновения); ▪ Детектирование аномального поведения (например, драки, падение предметов, скопление людей); ▪ Детектирование задымления, возгорания, утечки опасных веществ; ▪ Детектирование повреждений конструкций, оборудования; ▪ Детектирование погодных явлений, способных повлиять на безопасность (сильный ветер, дождь, снегопад); ▪ Анализ видеопотока в реальном времени; ▪ Поддержка архива видеозаписей с возможностью поиска по событиям; ▪ Масштабируемость системы для возможности подключения дополнительных камер; o Оповещение: ▪ Отправка тревожных событий на пульт службы охраны/безопасности; ▪ Отправка push-уведомлений о тревожных событиях на мобильные телефоны пользователей приложения; ▪ Интеграция с системами оповещения (сирены, громкоговорители); ▪ Визуальная и звуковая индикация тревожных событий на рабочих местах; o Архив видеозаписей: ▪ Хранение видеозаписей с камер видеонаблюдения; ▪ Поддержка различных форматов хранения видео; ▪ Возможность поиска по событиям, времени, дате, типу события, номеру камеры; ▪ Возможность экспорта видеозаписей; o Настройка системы: ▪ Возможность настройки параметров системы, таких как: ▪ Чувствительность детекторов; ▪ Правила формирования тревожных событий; ▪ Список пользователей для оповещения; ▪ Уровни доступа к функциям системы; ▪ Параметры хранения видеозаписей; ▪ Поддержка различных сценариев работы системы; o Администрирование: ▪ Контроль работоспособности системы; ▪ Управление пользователями; ▪ Просмотр журнала событий; ▪ Обновление программного обеспечения; ▪ Диагностика и устранение неисправностей; ▪ Резервное копирование данных; ▪ Аудит системы безопасности; • Производительность: o Обработка видеопотока в реальном времени; o Минимальная задержка между детектированием события и отправкой тревожного сообщения; o Возможность одновременной обработки видеопотока с нескольких камер; o Масштабируемость системы для поддержки большого количества камер • Надежность: o Круглосуточная работа системы; o Бесперебойная обработка видеопотока; o Минимизация ложных срабатываний; o Резервирование критичных компонентов системы; o Защита от сбоев и отказов; • Информационная безопасность: o Защита конфиденциальности информации; o Ограничение доступа к системе и видеоархиву; o Шифрование данных; o Соблюдение требований к информационной безопасности; o Регулярный аудит системы безопасности; • Удобство использования: o Простой и понятный интерфейс для пользователей; o Поддержка различных устройств (ПК, планшеты, смартфоны); o Возможность персонализации интерфейса; o Контекстная помощь; o Доступная документация; • Интеграция: o Поддержка интеграции с другими системами безопасности (система контроля доступа, система охранной сигнализации); o Поддержка интеграции с системами управления строительством; o Поддержка интеграции с системами видеоаналитики; • Обучение: o Предоставление материалов для обучения пользователей; o Проведение обучающих семинаров; • Техническая поддержка: o Гарантийное обслуживание; o Послегарантийное обслуживание; o Консультации по вопросам эксплуатации системы; o Решение технических проблем; o Обновление программного обеспечения. 2. Функциональные требования 2.1. Система должна обеспечивать: 2.1.1. Видеоаналитику: • Распознавание людей: o Количество людей в кадре; o Лица людей (при достаточном качестве изображения); o Позы людей; o Направление движения людей; o Наличие средств индивидуальной защиты (каски, очки, спецодежда); o Идентификация лиц (при наличии базы данных). • Распознавание объектов: o Транспортные средства (тип, номерной знак); o Строительные материалы (тип, количество); o Оборудование (тип, состояние); o Опасные предметы (взрывчатые вещества, оружие). • Распознавание событий: o Нарушение правил техники безопасности (отсутствие каски, работа в опасной зоне); o Проникновение на территорию стройплощадки; o Кража материалов; o Повреждение имущества; o Возгорание, задымление; o Аварии, происшествия; o Погодные явления (сильный ветер, дождь, снегопад). 2.1.2. Оповещение: • Отправка тревожных событий: o Пульт службы охраны/безопасности; o Мобильные телефоны пользователей приложения; o Системы оповещения (сирены, громкоговорители); o Рабочие места (визуальная и звуковая индикация). • Формат тревожного события: o Тип события; o Время события; o Место события; o Изображение/видео события; o Идентификация лиц, участвующих в событии (при 2.1.3. Архив видеозаписей: • Хранение видеозаписей: o Не менее дней; o Поддержка различных форматов хранения o Резервное копирование. • Поиск по событиям: o Тип события; o Время события; o Дата события; o Номер камеры; o Идентификация лиц (при наличии). • Экспорт видеозаписей: o Различные форматы; o Возможность записи на USB-носитель. 2.1.4. Настройка системы: • Параметры детекторов: o Чувствительность; o Зоны детекции; o Фильтры по типу объекта/события. • Правила формирования тревожных событий: o Условия срабатывания; o Тип события; o Способы оповещения. • Список пользователей для оповещения: o Контактные данные; o Уровень доступа; o Права на получение уведомлений. • Уровни доступа к функциям системы: o Администратор; o Оператор; o Пользователь. • Параметры хранения видеозаписей: o Срок хранения; o Качество записи; o Резервное копирование. 2.1.5. Администрирование: • Контроль работоспособности системы: o Мониторинг статуса камер; o Мониторинг сервера; o Мониторинг сети; o Получение уведомлений о сбоях. • Управление пользователями: o Добавление/удаление пользователей; o Назначение прав доступа; o Сброс паролей. • Просмотр журнала событий: o Фильтрация по времени, типу события, камере; o Поиск по событиям. • Обновление программного обеспечения: o Автоматическое/ручное обновление; o Резервное копирование перед обновлением. • Диагностика и устранение неисправностей: o Инструменты диагностики; o Журнал ошибок; o Удаленная помощь. • Резервное копирование данных: o Видеозаписи; o Настройки системы; o Журнал событий. • Аудит системы безопасности: o Регулярный аудит; o Выявление и устранение уязвимостей. 2.2. Интерфейс системы должен обеспечивать: • Отображение видеопотока с камер видеонаблюдения: o Разные режимы просмотра (один экран, несколько экранов, режим тревоги); o Управление камерами (переключение, поворот, наклон, масштабирование); o Поиск по событиям; o Экспорт видеозаписей. • Отображение списка тревожных событий: o Тип события; o Время события; o Место события; o Изображение/видео события; o Идентификация лиц, участвующих в событии (при наличии); o Подтверждение/отклонение события; o Фильтрация по типу события, времени, камере. • Просмотр видеозаписей из архива: o Поиск по событиям, времени, дате, типу события, номеру камеры; o Воспроизведение, перемотка, остановка; o Загрузка видеозаписей. • Настройку системы: o Параметры детекторов; o Правила формирования тревожных событий; o Список пользователей для оповещения; o Уровни доступа к функциям системы; o Параметры хранения видеозаписей. • Администрирование: o Контроль работоспособности системы; o Управление пользователями; o Просмотр журнала событий; o Обновление программного обеспечения; o Диагностика и устранение неисправностей; o Резервное копирование данных; o Аудит системы безопасности. 3. Технические требования 3.1. Аппаратное обеспечение: 3.1.1. Сервер 3.1.2. Камеры видеонаблюдения: • Тип камер: IP-камеры; • Разрешение не менее Full HD; • Функции: o ИК-подсветка; o WDR; o PoE; o Поддержка ONVIF. 3.1.3. Мобильное приложение: • Платформы: Android, iOS; • Функции: o Просмотр видеопотока с камер; o Получение push-уведомлений о тревожных событиях; o Просмотр списка тревожных событий; o Подтверждение/отклонение событий; o Просмотр видеозаписей из архива. 3.2. Программное обеспечение: 3.2.1. Операционная система сервера. 3.2.2. ПО для видеонаблюдения: • Поддержка IP-камер; • Видеоаналитика (распознавание людей, объектов, событий); • Формирование тревожных событий; • Отправка тревожных событий на пульт охраны/безопасности; • Отправка push-уведомлений; • Архив видеозаписей; • Настройка системы; • Администрирование. 3.2.3. Нейросетевая модель: • Обучена на наборе данных, содержащем видеозаписи с различных стройплощадок; • Высокая точность распознавания людей, объектов и событий; • Оптимизирована для работы в реальном времени; • Поддерживается и обновляется разработчиком. 4. Этапы разработки и внедрения 4.1. Разработка системы: • Техническое проектирование; • Разработка программного обеспечения; • Обучение нейросетевой модели; • Тестирование системы. 4.2. Внедрение системы: • Монтаж камер видеонаблюдения; • Настройка и установка программного обеспечения; • Обучение пользователей; • Ввод системы в эксплуатацию. Дополнительные требования • Интеграция с другими системами: o Система контроля доступа; o Система охранной сигнализации; o Система управления строительством (BIM, ERP); o Системы видеоаналитики. • Кибербезопасность: o Соответствие требованиям к кибербезопасности o Защита от кибератак; o Шифрование данных. • Техническая поддержка: o Гарантийное обслуживание; o Послегарантийное обслуживание; o Консультации по вопросам эксплуатации системы; o Решение технических проблем; o Обновление программного обеспечения. Детализация функциональных требований 13.1. Распознавание людей: • Точность распознавания: • Минимальное расстояние для распознавания: • Максимальное количество людей в кадре: • Распознавание лиц: o В базе данных лиц o В реальном времени (при наличии достаточного качества изображения) • Отслеживание траектории движения людей: o Определение направления движения o Зоны входа/выхода o Скорость перемещения • Анализ действий людей: o Использование инструментов o Перемещение материалов o Общение между людьми o Опасные действия (падение, столкновение) 13.2. Распознавание объектов: • Типы объектов: o Транспортные средства (легковые, грузовые, спецтехника) o Строительные материалы (кирпич, арматура, бетон) o Оборудование (краны, экскаваторы, бульдозеры) o Опасные предметы (взрывчатые вещества, оружие) • Точность распознавания: • Минимальный размер объекта: • Отслеживание перемещения объектов: o Траектория движения o Скорость перемещения o Зоны входа/выхода • Анализ состояния объектов: o Повреждения o Износ o Наличие дефектов 13.3. Распознавание событий: • Типы событий: o Нарушение правил техники безопасности (отсутствие каски, работа в опасной зоне) o Проникновение на территорию стройплощадки o Кража материалов o Повреждение имущества o Возгорание, задымление o Аварии, происшествия o Погодные явления (сильный ветер, дождь, снегопад) • Точность распознавания: Нефункциональные требования: • Производительность: o Обработка видеопотока в реальном времени o Минимальная задержка между детектированием события и отправкой тревожного сообщения o Возможность одновременной обработки видеопотока с нескольких камер o Масштабируемость системы для поддержки большого количества камер • Надежность: o Круглосуточная работа системы o Бесперебойная обработка видеопотока o Минимизация ложных срабатываний o Резервирование критичных компонентов системы o Защита от сбоев и отказов • Информационная безопасность: o Защита конфиденциальности информации o Ограничение доступа к системе и видеоархиву o Шифрование данных o Соблюдение требований к информационной безопасности o Регулярный аудит системы безопасности • Удобство использования: o Простой и понятный интерфейс для пользователей o Поддержка различных устройств (ПК, планшеты, смартфоны) o Возможность персонализации интерфейса o Контекстная помощь o Доступная документация • Масштабируемость: o Поддержка различных архитектур (централизованная, распределенная) o Модульная конструкция системы • Соответствие стандартам: o ONVIF o RTSP o ГОСТ o Другие стандарты Дополнительные функциональные возможности: • Аналитика: o Статистика по типам событий o Отчеты о нарушениях правил техники безопасности o Контроль сроков выполнения работ o Анализ перемещения людей и техники o Оценка рисков и прогнозирование происшествий • Интеграция с другими системами: o Система контроля доступа o Система охранной сигнализации o Система управления строительством (BIM, ERP) o Системы видеоаналитики • Мобильное приложение: o Просмотр видеопотока с камер o Получение push-уведомлений о тревожных событиях o Просмотр списка тревожных событий o Подтверждение/отклонение событий o Просмотр видеозаписей из архива o Управление настройками системы (доступно для пользователей с соответствующими правами) • Веб-интерфейс: o Доступ к функциям системы с любого устройства o Просмотр видеопотока с камер o Просмотр списка тревожных событий o Подтверждение/отклонение событий o Просмотр видеозаписей из архива o Управление настройками системы (доступно для пользователей с соответствующими правами) • Расширенная функциональность: o 3D-моделирование стройплощадки o Тепловые карты o Распознавание номерных знаков o Контроль запыленности o Анализ уровня шума o Виртуальная реальность o Интерфейс дополненной реальности Требования к безопасности: • Защита данных: o Шифрование данных o Контроль доступа к данным o Резервное копирование данных o Аудит системы безопасности • Защита от кибератак: o Межсетевой экран o Антивирусное программное обеспечение o Системы обнаружения вторжений o Системы предотвращения вторжений o Регулярное обновление программного обеспечения • Физическая безопасность: o Ограничение доступа к серверному оборудованию o Видеонаблюдение за серверным помещением o Сигнализация Обучение пользователей • Предоставление материалов для обучения: o Руководство пользователя o Видеоуроки o Вебинары • Проведение обучающих семинаров: o Теория o Практика o Ответы на вопросы Техническая поддержка • Гарантийное обслуживание: o Бесплатное устранение неисправностей o Консультации по вопросам эксплуатации системы • Послегарантийное обслуживание: o Платное обслуживание o Консультации по вопросам эксплуатации системы o Решение технических проблем o Обновление программного обеспечения.

Data Science. Разработка с нуля. Написать код. Нужно выгрузить историю ордеров через API Bybit и сделать небольшую статистику с графиками. По типу сколько сигналов закрылись по стоплосу, сколько дошли до первой цели, сколько до первой и второй.

Консультация перед вступительным. Даны кейсы, связанные с математическими методами в финансах. Нужно помочь научить решать кейсы ( что почитать, что разобрать). Разработать план,что позволит за несколько недель подготовится.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо создать qq таблицу со сводом данным из других qq таблиц.

Доработка существующего продукта. Подготовка и защита проекта включает в себя: Подготовка пояснительной записки. Это текстовый документ по шаблону, где описано, что команда делала в рамках итогового проекта. Подготовка презентации. Это подготовка презентации к выступлению, также по шаблону. Защита группового проекта. Проводится в формате видеозаписи доклада с презентацией Пояснительную записку в формате *docx, презентацию в формате *.pptx а также файл с видео защиты (или ссылку на этот файл) тимлид команды присылает Гринчару Николаю Николаевичу (в тимс иои vk). Есть два дедлайна на эти мероприятия: мягкий дедлайн (желательно закончить работу до его наступления) – до 21 июня и жесткий дедлайн (обязательно закончить работу до его наступления) – до 1 июля. Если команда не успевает завершить работу в мягкий дедлайн, то тимлид обязательно должен предупредить нас об этом! Это нормально, у старшекурсников, например, защита дипломов и мы постараемся гибко учесть все возможные ситуации, но мы должны знать о них. Структура пояснительной записки: Титульный лист Содержание Введение (здесь обязательно нужно указать трек и вариант); Состав команды (ФИО исполнителей и роль каждого. Может быть несколько человек на одной роли. Какие бывают роли? См. ниже) Постановка задачи (без описания структуры данных) Теоретическая часть (Теоретическое описание исследуемых показателей – можно взять из практики, выбранные инструменты для работы инструменты) Анализ данных (ответы на вопросы, включающие код, результат его выполнения и вывод. Если делали в экселе, то скрины из экселя ) Разработка дашборда (макет, описание уровней, фильтров, диаграмм, т.е. всего, что есть на дашборде. Можно также описать инструкцию по работе с дашбордом). Заключение (общие выводы). Список использованных источников (если есть) Приложения (сюда можно поместить структуру данных). В первом приближении, можно выделить следующие роли/задачи на проекте Анализ предметной области Исследование данных и ответы на вопросы Дизайн и разработка дашборда Оформление проекта в соответствии с требованиями Подготовка презентации проекта Защита проекта Структура презентации: Постановка задачи Анализ предметной области Используемые инструменты Анализ данных (Ответы на вопросы) Скрины дашбордов Выводы и перспективы Пояснительная записка не регламентирована по объему и, несмотря на наличие требований к оформлению, эти требования не жесткие. В целом, презентация и видеозапись важнее, чем пояснительная записка Выглядит это все как огромная куча пунктов, подпунктов и сразу хочется убежать и спрятаться, однако заметим, что это просто подробная декомпозиция – каждый кусочек очень небольшой. По сути, необходимо собрать воедино все то, что делалось последний месяц. Ссылки на все материалы: Шаблон пояснительной записки – https://disk.yandex.ru/i/8SjAVQarW0tQcw Шаблон презентации – https://disk.yandex.ru/i/dAJXdTfcBIqbAQ Трек «Анализ пассажиропотоков» Постановка задачи– https://disk.yandex.ru/d/QPNfOgT3hfNn9A 1ый вебинар с разбором задания (SQL) – https://disk.yandex.ru/i/T5iPpdb-Q0n7FA 2ой вебинар (Power BI) – https://disk.yandex.ru/d/3UXReTA6UeyRcw 3ий вебинар (Дизайн) - https://disk.yandex.ru/i/bbexW4vVf1eG_w Дополнительные материалы – https://disk.yandex.ru/d/NNBZ0OEmVCZ4fA.

спроектировать API интеграции с другими биржами Описать сценарии в мобильном приложении и где какие апи вызывать. построить архитектуру бэка учитывая высокую нагрузку и запрос топ менеджмента. У криптокошелька есть возможность мониторить курсы валют на биржах, а также есть возможность выводить туда криптовалюту для последующей торговли. У кошелька есть мобильное приложение, где отображается баланс, курсы валют, и кнопки для вывода криптовалют на доступные биржи. Также есть интеграция с телеграм ботами, которые ведут статистику по изменению курса валюты. Приложение должно определять биржу, с самым выгодным на данный момент курсом, по тем валютам, которые имеются у пользователя. Нужно спроектировать базу данных для этой задачи. спроектировать API интеграции с другими биржами Описать сценарии в мобильном приложении и где какие апи вызывать. построить архитектуру бэка учитывая высокую нагрузку и запрос топ менеджмента.

Data Science. Написать код. Нужно выгрузить историю ордеров через API Bybit и сделать небольшую статистику с графиками. По типу сколько сигналов закрылись по стоплосу, сколько дошли до первой цели, сколько до первой и второй.

Разработка с нуля. Здравствуйте, нужно сделать 4-5 графиков, по существующему датасэту, уже собранному в таблицу Excel или CSV.

Настройка. Добрый день! Необходима консультация по api wb. Необходимо: - Понять, что в целом передает апи (какие данные) - Понять, где как достать данные под конкретные метрики - Понять, как ходить в апи (через питон и гугл таблицы) - Понять, какие есть ограничения у апи И будет плюсом, если вы разрабатывали отчетность на api wb. Я являюсь senior аналитиком данных в крупных корпорациях и тоже могу быть чем-то полезен для вас;).

Data Science. Доработка существующего продукта. В таблице Google Диск создали таблицу для учета товародвижения. Необходимо разработать автоматический подсчет стоимости хранения, опираясь на данные по: - объему товара - сроку поступления на склад Необходимо учесть, что: - 1 неделя хранения бесплатная - один и тот же товар регулярно отгружается и поставляется на склад, необходимо считать срок хранения от каждого прихода Цена договорная.

Доработка существующего продукта. Первоочередно собрать базу, Навести порядок в программе ЭСМО, 1С, Битрикс. *Аналитик базы данных *выверка базы данных.

Data Science. Доработка существующего продукта. У меня есть почти готовый код на PascalABC, который некорректно работает. Это лабораторная работа для вуза.1 курс.

Разработка с нуля. -. Пожелания и особенности: -.

Data Science. Разработка с нуля. 1. На основании анализа данных из открытых источников определить цену по каждой позиции из Приложения 1 (в строгом соответствии с Part No при наличии). Количество сайтов для анализа не должно быть меньше 5. При этом важно не учитывать в расчётах ресурсы, на которых цены существенно ниже рынка. 2. Внести в Приложение 1 данные по ценам в рублях на каждом из 5 анализируемых ресурсов, создав в каждой ячейке гиперссылку на страницу с данным товаром. 3. Определить среднюю цену по каждой позиции и внести её в соответствующий столбец.

Написать retention w2 в postgress / clickhouse. Необходимо составить запрос для расчёта retention второй недели на postgress / clickhouse. Формат столбцов и пример как выглядят данные в БД я предоставлю. Пожелания и особенности: Необходимо составить запрос для расчёта retention второй недели на postgress / clickhouse. Формат столбцов и пример как выглядят данные в БД я предоставлю.

Data Science. Тестирование. Нужна консультация для чайника по вопросу конфиденциальности в интернете.

Проанализировать kpi в динамике и сделать выводы по ситуации в отделах. Оформить в графики. Проанализировать kpi в динамике и сделать выводы по ситуации в отделах. Оформить в графики.