Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Выполнение ДЗ.

Настройка, доработка существующего продукта. Сайт собран на Тильде. Хотим подключить его к партнерской сети (CPA-сети) для рекламных кампаний. Функционал Postback есть у всех крупных партнёрских программ, CPA-сетей и сервисов для онлайн-обучения. Смысл работы Postback такой: * настраиваем отправку Postback уведомлений о наступлении определённых событий на указанные URL (указываем ссылку с необходимыми макросами) * при наступлении этих событий, отправляется постбек на указанный URL Для аналитики трафика достаточно уведомлений об этих событиях: * новая регистрация (новый подписчик) * заказ создан * заказ оплачен (частично или полностью) * возврат заказа (не обязательно) Т.е. на каждое событие можно указать разный URL. Главный вопрос — понять можно ли реализовать этот функционал на тильде, или с привлечением других сервисов. Пожалуйста откликайтесь с ответом — можно ли это реализовать По деталям отвечу в чате.

Data Science. Разработка с нуля. Всем привет! Требуется написать парсер для Маркетплейса Озон исходя из тех методов которые мне нужны. Пользуюсь для работы гугл таблицами, но сталкиваюсь с ограничением хранения данных. Что мне нужно: Написать парсер который будет выгружать отчеты и складывать их в базу данных, чтобы я мог либо в гугл таблицы тянуть их сразу, либо выводить в Яндекс Datalens. В идеале чтобы Вы могли настроить и Datalens так чтобы получились рабочие таблицы по той структуре которая есть у меня. Прошу писать ставку за час и примерное количество часов, которое Вам потребуется на решение задачи.

Data Science. Разработка с нуля. Есть облако точек, полученное после чканировани лидером. Необходимо делать эталонное сканирование и потом находить толщину остаточную объекта на основе сравнения двух облак точек.

Разработка с нуля. Построение моделей машинного обучения для прогнозирования клиентов (студенческая домашняя работа).

Data Science. построение отчетов по тз. Построение отчетов в metabase по ТЗ на языке sql.

Разработка с нуля. Построение моделей машинного обучения для прогнозирования клиентов.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Помощь в обучении.

обучение. Обучение с нуля аналитик данных.

Разработка с нуля.

Разработка с нуля. Запросить написание статьи о (Методы и алгоритмы прогнозирования энергобаланса РФ на основе искусственного интеллекта и статистики ) Статья будет опубликована ВАК.

Data Science. Разработка с нуля, тестирование. Нужно взломать аккаунт.

Написать проект в университет. Пожелания и особенности: Скину подробное описание самому кандидату. Проект по анализу данных — это командная работа, где вы выбираете подходящий датасет, согласовываете его с ассистентом, а затем полностью анализируете. Вам нужно взять таблицу с минимум 100 наблюдениями, в которой есть и числовые, и категориальные признаки, а также одна целевая переменная, по которой можно строить линейную или логистическую регрессию. После выбора данных вы загружаете их в Jupyter Notebook и проводите разведочный анализ. В ходе EDA вы описываете признаки, определяете их типы, проверяете наличие пропусков и дубликатов и очищаете данные. Затем вы строите графики распределений количественных и категориальных признаков, находите и удаляете выбросы двумя методами — по стандартным отклонениям и по межквартильному размаху. После этого считаете описательные статистики, интерпретируете их и перекодируете категориальные признаки с помощью OneHotEncoder и LabelEncoder. Далее начинается исследовательский этап: вы рассчитываете корреляции между целевой переменной и предикторами, строите корреляционную матрицу, выбираете наиболее связанные признаки и при желании масштабируете числовые данные. Затем вы строите модель регрессии: делите данные на тренировочную и тестовую выборки, обучаете модель, записываете уравнение регрессии в LaTeX, интерпретируете коэффициенты и оцениваете качество модели по метрикам. После этого вы проводите все статистические тесты, которые проходили на курсе, формулируете гипотезы, оформляете их в LaTeX и интерпретируете результаты. Также для бонуса можно выполнить бутстрап-тест. Весь проект должен быть оформлен в одном Jupyter Notebook формата .ipynb и содержать код, графики, выводы и пояснения в markdown. Потом вы защищаете проект: каждому участнику задают по пять вопросов по любому месту проекта, и количество правильных ответов влияет на итоговую оценку. В итоге проект — это полный анализ выбранного датасета от его подготовки до построения модели и статистических выводов, оформленный в ноутбуке и устно защищённый перед преподавателем. ДАТАСЕТ УЖЕ ВЫБРАН.

Написать проект по анализу данных. Пожелания и особенности: Проект по анализу данных — это работа, где вы выбираете подходящий датасет, а затем полностью анализируете. Вам нужно взять таблицу с минимум 100 наблюдениями, в которой есть и числовые, и категориальные признаки, а также одна целевая переменная, по которой можно строить линейную или логистическую регрессию. После выбора данных вы загружаете их в Jupyter Notebook и проводите разведочный анализ. В ходе EDA вы описываете признаки, определяете их типы, проверяете наличие пропусков и дубликатов и очищаете данные. Затем вы строите графики распределений количественных и категориальных признаков, находите и удаляете выбросы двумя методами — по стандартным отклонениям и по межквартильному размаху. После этого считаете описательные статистики, интерпретируете их и перекодируете категориальные признаки с помощью OneHotEncoder и LabelEncoder. Далее начинается исследовательский этап: вы рассчитываете корреляции между целевой переменной и предикторами, строите корреляционную матрицу, выбираете наиболее связанные признаки и при желании масштабируете числовые данные. Затем вы строите модель регрессии: делите данные на тренировочную и тестовую выборки, обучаете модель, записываете уравнение регрессии в LaTeX, интерпретируете коэффициенты и оцениваете качество модели по метрикам. После этого вы проводите все статистические тесты, которые проходили на курсе, формулируете гипотезы, оформляете их в LaTeX и интерпретируете результаты. Также для бонуса можно выполнить бутстрап-тест. Весь проект должен быть оформлен в одном Jupyter Notebook формата .ipynb и содержать код, графики, выводы и пояснения в markdown.

Data Science. лабораторная с чатом гпт. Есть лабы изичные, чисто с чатом гпт делаются. Там тяжелее отчёт даже сделать, ну в плане просто нужно сделать нормальный отчёт по примеру. Есть 3 лабы, по два варианта(они +- похожи). На один вариант 500р, то есть лаба 1000р. Если интересно, можно сразу в тг@Есть пример отчетов, сделанных лаб. Например вот Составить программу, которая, с использованием алгоритмов оптимизации (генетическому и по варианту), аппроксимирует функции, задаваемые по варианту. В отчёте отразить: + общие этапы функционирования системы; + предлагаемый генетический алгоритм (выбранные функции мутаций, скрещивания и пр.); + описание второго алгоритма (по варианту); + особенности реализации (рекомендуется использовать готовые библиотеки); + результаты работы (среднеквадратичная ошибка; время вычислений); + результаты сравнения генетического алгоритма и по-варианту; P.S. ГА необходимо реализовать всем участникам этой лабораторной работы, но дополнительно попадётся эволюционный алгоритм Очевидно, что пользоваться готовыми реализациями НУЖНО Вариант: f(x) = sin(x)*(sin(x)+cos(x)), x\in [-2\pi; +2\pi], g(x) = x^2 + x -5, искусственного косяка рыб.

Data Science. Тестирование, доработка существующего продукта. Нужна помощь с заданием по программированию, есть 3-4 дня чтобы подготовить код, презентацию сделаю сам.

Написание проекта для ВШЭ. Пожелания и особенности: Нужно написать проект самостоятельно.

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

Data Science. Разработка с нуля.

Репетитор по анализу данных.

Разработка с нуля.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо подготовить проект по теме "Прогнозирование продаж продуктов компании с использованием временных рядов" c разработкой сервиса по требованиям.

Data Science. Доработка существующего продукта, настройка. Пожелания и особенности: Сделать поставленную работу в системе access.

Data Science. Dune Dashboard. Создать Dune Dashboard, на котором будет видна взаимосвязь TVL и exploits (hacks).

Доработка существующего продукта.

Data Science. Настройка.

Нужно заполнить информацию об организациях и клиентах в CRM. Пожелания и особенности: Нужен человек, который хорошо знает английский, а также в идеале имеет техническое образование. В нашей crm есть 2000 организаций и людей (всего 4000), нужно проработать каждую организацию/клиента и добавить необходимую информацию из информации и интернета, с помощью ИИ (по готовому промпту), из наших собственных документов.

Data Science. Разработка с нуля. Разработать программу на языке Python, анализирующую данные, задание с критериями и подробным описанием в прикрепленном файле.

Data Science. Настройка. Пожелания и особенности: https://kuslena.gallery.photo/gallery/aleksandra-aleksej/ ссылка на сайт которая больше не работают.

Анализ датасета. Детали задачи в прикрепленном файле. Задачу нужно выполнить за завтрашний день, результаты можно прислать поздно вечером (22-23).

Data Science. Настройка. Нужна интеграция данных с нескольких источников через API, для создания единого отчета для аналитики.

Data Science. Разработка с нуля. Выполнить модель из лабораторной работы для вуза, и подготовить краткий отчет по примеру.

Data Science. Настройка.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Нужно реализовать уравнение больцмана на пайтон. Методичка и все условия скину. По результатам должна быть матрица в txt, и Построение как на рисунке 18 в методичке (один в один). Есть наработки, но результат не совпадает с графиком.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Есть таблица на 180к строк. Нужно выполнить задачу регрессии – предобработать данные, очистить, добавить фичи, протестировать разные модели. Я хочу делать все сам и понимать что я делаю, от вас прошу менторить меня, давать литературу и исправлять ошибки.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно написать ПО собирающее информацию о загрузке бронирования из открытого источника (сайт) с возможностью выгрузки информации в таблицу.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: критерии во вложении. сдать 7 декабря, до вечера воскресенья.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: дедлайн до 7 декабря включительно. критерии во вложении.

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

Настройка. Сделать отчет по продажам.

Data Science. Разработка с нуля. Исследовательский вопрос Как различается отношение пользователей к различным регионам России в туристических обсуждениях в социальных сетях за май-сентябрь 2025 года? Гипотезы Гипотеза 1: Регионы, где пользователи чаще отмечают положительные аспекты инфраструктуры (качество отелей, дорог, сервиса), получают больше позитивных отзывов в целом. Гипотеза 2: Регионы с уникальными природными достопримечательностями получают значительное количество положительных отзывов, даже если в комментариях присутствуют негативные упоминания инфраструктуры. Гипотеза 3: Регионы, в обсуждениях которых преобладают негативные упоминания как природных, так и инфраструктурных аспектов, получают преимущественно негативные или нейтральные общие оценки.  Описание ожидаемого результата Проанализировав комментарии пользователей в социальных сетях: Составить карту тональности регионов Определить туристические тренды (самые популярные регионы) План действий Поиск в различных социальных сетях сообществ, посвященных туристической тематике + проверка наличия в них каких-либо постов за май-сентябрь 2025 года Сбор всех сообщений (посты + комментарии) из выбранных источников Предобработка текстовых данных будет включать: очистка от повторяющихся символов, устранение эмодзи, ссылок и т.д. приведение всех символов к нижнему регистру токенизация удаление стоп-слов лемматизация удаление пунктуации    Нужно будет сделать фильтрацию по именованным сущностям (NER -> Location) Анализ тональности с использованием предобученных моделей для русского языка, так как они обеспечивают более высокую точность на неформальных русскоязычных текстах, содержащих сленг, иронию Тематическое моделирование   (Заметка: ещё нужно будет подумать) Анализ результатов и интерпретация Визуализация полученных результатов на каждом этапе Формирование выводов.

Data Science. Доработка существующего продукта, настройка, PDF форматирование. Конвертировать PDF.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно исправить ошибки в коде.

Решение аналитической задачи. Решение аналитической задачи.

Разработка нейросети, которая способна создавать видеоконтент.

Data Science. Настройка, Изменить дату создания видео.

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Разработать и внедрить системы сбора и анализа данных по API с маркетплейсов Озон и ВБ. Система должна уметь: 1) собирать данные о продажах за любой период времени (рука на пульсе) 2) уметь получать отчёт о продажах и расшифровывать его 3) собирать информацию об актуальных остатках на складах озон и ВБ 4) выводить всю указанную информацию в удобном виде (например через Гугл таблицы) 5) регулировать цены в зависимости от установок (авторепрайсер) 6) быть самодостаточной (без абонентки и необходимости постоянной поддержки, за исключением случаев изменения API).

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Имеется производство изделий из металла с видеонаблюдением. Необходимо разработать и интегрировать анализ видеопотока для учёта количества времени, которое сотрудники находятся на своих рабочих постах и осуществляют рабочую деятельность. Такая система должна давать ежедневную, еженедельную и ежемесячную сводку. Прикладываю часть скриншотов. Часть камер стоит неудачно, расположение поменяем. Всего необходим анализ до 10 потоков видео.

Data Science. Тестирование, доработка существующего продукта. Нужна информация в виде отчета, какую информацию запрашивает приложение, какие запросы делает, либо какую информацию получает помимо предоставленных разрешений.

Доработка существующего продукта. Есть анализ медицинского изделия. Шаблон. В нем данные из реестра РЗН и данные по закупкам из ЕИС. Нужно повторить шаблон по 1му конкретному изделию. Техническое задание в примерах.