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

Программирование — работа в Москве

Дата: 2023-09-15
Детали
Регион
Москва
Метро
Рижская, Проспект Мира
Занятость
без разницы
Стоимость
договорная
Дата публикации
2023-09-15
Описание
Язык программирования: JavaScript Для себя
Похожие заказы
Машинное обучение
дистанционно
договорная
Дз университет Мне нужно по моему датасету сделать следующее: И желательно в ближайшие дни Прогнозирование выручки с использованием моделей временных рядов 1. Подготовка данных ? Создайте датафрейм из двух столбцов: date (дата) и sales (продажи/выручка). ? Преобразуйте столбец date в тип datetime. ? Установите date в качестве индекса датафрейма (df.set_index('date', inplace=True)). ? Проверьте данные на пропуски и дубликаты. Решите, как их обработать (интерполяция, заполнение средним и т.д.). 2. Агрегация и первичный анализ ? Используйте df.resample('M').sum() (или 'W', 'Q') для выбора периода (месяц — оптимально для большинства бизнес-задач). Обоснуйте выбора периода. ? Постройте линейный график агрегированного ряда (plot()). Оцените визуально: есть ли тренд, сезонность, выбросы, структурные изменения. 3. Декомпозиция ряда ? Выполните декомпозицию (аддитивную или мультипликативную) с помощью seasonal_decompose. Мультипликативная модель подходит, если амплитуда сезонных колебаний растет со временем. ? Визуализируйте тренд, сезонную компоненту и остаток. 4. Проверка на стационарность и стационаризация ? Определите тип колеблемости с помощью автокорреляции первого порядка по отклонению от тренда. ? Определите стационарность набора данных с помощью теста Дики-Фуллера (ADF). Если p-value > 0.05, ряд нестационарен. ? Примените первое дифференцирование: df_diff = df.diff().dropna(), если ряд нестационарен. ? Повторно провести ADF-тест для df_diff. Если ряд все еще нестационарен, применить второе дифференцирование. Порядок дифференцирования d = 1 (реже 2). 5. Идентификация модели ? Постройте графики ACF и PACF для стационарного ряда (df_diff). ? Определите p (порядок AR). Смотреть на график PACF. Порядок p — это количество значимых выбросов до того, как корреляции перестанут быть значимыми (окажутся внутри доверительного интервала). ? Определите q (порядок MA). Смотреть на график ACF. Порядок q — это количество значимых выбросов до того, как корреляции перестанут быть значимыми. ? Определите наличие сезонности. Если на графике ACF исходного ряда есть значимые пики на лагах, кратных периоду (например, на 12, 24, 36 для месячных данных), нужна SARIMA с сезонными параметрами (P, D, Q, S), где S — период сезонности (12 для месяцев). 6. Разделение данных и обучение модели ? Разделите ряд на обучающую (70-80%) и тестовую (20-30%) выборки. Не перемешивать! Тестовая часть — это последние периоды временного ряда. ? Подберите несколько моделей-кандидатов на основе шага 5 (например, ARIMA(1,1,1), ARIMA(0,1,2), SARIMA(1,1,1)(1,1,1,12)). ? Обучите каждую модель на тренировочных данных. 7. Валидация и выбор лучшей модели ? Сделайте прогноз по каждой модели на длину тестовой выборки. ? Рассчитайте метрики ошибок (MAE, RMSE, MAPE) на тестовой выборке, сравнив прогноз с реальными значениями. ? Выберите модель с наименьшими ошибками. ? Визуализируйте: на одном графике тренировочные данные, тестовые данные и прогноз выбранной модели. 8. Диагностика остатков ? Получите остатки (ошибки) финальной модели: residuals = model_fit.resid. ? Проверьте на нормальность полученные ошибки. Постройте гистограмму с кривой распределения и/или Q-Q plot. Выполнить тест Шапиро-Уилка (если данных не очень много). ? Проверьте на автокорреляцию полученные остатки. Постройте график ACF для остатков. Выполнить тест Льюнга-Бокса (p-value должен быть > 0.05, что говорит об отсутствии автокорреляции). ? Проверьте остатки на гомоскедастичность. Постройте график остатков от времени. Не должно быть какой-либо структуры (например, увеличения разброса со временем). Хорошие остатки похожи на "белый шум". 9. Финальное прогнозирование ? Если диагностика остатков удовлетворительная, переобучите выбранную модель на всем доступном наборе данных (train + test). ? Постройте прогноз на нужное количество шагов вперед. ? Постройте график итогового прогноза с доверительными интервалами. В чем проблема - у меня вроде получилось сделать 5 первых шагов, но датасет всего из 12 месяцев и это создает проблемы, которые я не уверена, что решаю и интерпретирую правильно Так же до этого делала анализ по этому датасету (что-то вроде предобработка, eda, статистический анализ) и там есть некоторые моменты по rfm анализу, где хотелось бы тоже услышать мнение, но это уже по возможности и не так важно
Москва
Репетиторы
2025-12-18
Откликнуться
Обучение фронтенд-разработке
дистанционно
договорная
Для себя Нужен человек, который поможет в изучении JavaScript, поможет подтянуть ООП и поможет прогрессировать в этом направлении.
Москва
Репетиторы
2025-12-18
Откликнуться
Обучение Python
дистанционно
договорная
Для ребёнка Объяснить начальный базовый уровень, подготовиться к КР, вместе прорешать д/з
Карелия
Репетиторы
2025-12-18
Откликнуться
UX-UI дизайн
дистанционно
договорная
Решить итоговое задание. Продукт: Задача: Адаптировать готовый десктопный макет главной страницы сервиса аренды Rentallio в мобильную версию для ширины экрана 375px с использованием Figma. Исходные данные и инструменты: -Предоставлю исходный PSD/Figma-файл с десктопным макетом. -Необходимо использовать Auto Layout для создания отзывчивых компонентов. -Обязательно создать стили для цветов и шрифтов. -Повторяющиеся элементы (кнопки, карточки) нужно оформить как компоненты. -Для элементов интерфейса следует использовать iOS 18 UI Kit. Технические требования к результату: -В файле должен быть один фрейм шириной 375px с полной мобильной версией страницы. -Рядом с основным макетом необходимо расположить библиотеку компонентов (например, кнопок). -Фрейм должен быть удлинен по высоте, чтобы вместить весь контент. -Макет должен быть адаптивным — элементы должны корректно менять размер и положение. Ключевые принципы, которые нужно учесть: -Mobile-first подход: Сосредоточиться на удобстве использования на маленьком экране. -Touch-friendly интерфейс: Все интерактивные элементы (кнопки, ссылки) должны быть достаточно крупными для нажатия пальцем. Четкая визуальная иерархия: Упростить навигацию, возможно, использовать гамбургер-меню для мобильной версии. Объём работ: В рамках задачи необходимо выполнить следующее: 1. Количество макетов: 1 (один) полный экран/страница — главная страница сервиса Rentallio. Исходник: 1 десктопный макет ? Результат: 1 мобильный макет шириной ровно 375px (высота — под контент). 2. Основные блоки/элементы для адаптации (из типового макета аренды): Шапка с логотипом и навигацией (адаптировать в «гамбургер»-меню или компактную панель). Герой-секция (баннер) с заголовком и поисковой формой/кнопкой. Секция фильтров или категорий. Секция со списком карточек объектов/товаров (дома, машины). Карточка объекта (повторяющийся компонент). Футер с ссылками и контактами. 3. Обязательные технические требования: Создание стилей (Text Styles, Color Styles) для всех текстов и цветов. Создание компонентов (Components) для всех повторяющихся элементов (кнопки, карточки, иконки). Построение всех слоев и групп с использованием Auto Layout. Использование iOS 18 UI Kit для системных элементов (если требуется). Организация файла: готовый мобильный фрейм + панель с компонентами рядом. Технического задания нет. При адаптации важно учитывать, что интерфейс должен быть удобен для управления пальцем (увеличить области клика, сделать адекватные отступы). Приветствуется творческий подход в реорганизации контента для мобильных устройств (например, горизонтальный свайп для карточек, если это уместно). Прошу согласовывать ключевые решения по компоновке в процессе работы https://u.netology.ru/backend/uploads/lms/content_assets/file/12271/Итоговое_задание__new.fig?_gl=1*8glg7s*_gcl_au*MzgxNjQzNTE1LjE3NjA0NTc3MDA. https://www.figma.com/community/file/1385659531316001292.
Москва
Фрилансеры
2025-12-17
Откликнуться
Обучение программированию
дистанционно
договорная
Язык программирования: Scratch Для ребёнка Добрый вечер. Мне вас посоветовали как педагога с которым дети могу последовательно и ответственно развиваться в программировании) У нас три сына: 8.8 и 6.5 старшие мальчики. Младшему пока рано. Оба учатся в школе : 3 и 1 классы. Сейчас они в школе с сильным IT направлением и они показывают очень хорошие результаты в программировании и робототехнике. Но мы рассматриваем их возвращение с другую школу, гдеоагее учились по британской программе и там ИТ не будет. Я в поиске робототехники оффлайн и программирование хотим попробовать онлайн для удобства. У них разный опыт в программировании в силу возраста . Я попросила педагогов прислать подробну обратную связь, могу ей поделиться.
Москва
Репетиторы
2025-12-17
Откликнуться
UX-UI дизайн
дистанционно
договорная
Дизайн сайта, дизайн мобильного приложения, дизайн документов, презентаций. Платформа: разное. Продукт: Добрый день, Ищу дизайнера на почасовые задачи для долгосрочного сотрудничества. Задачи - UI/UX дизайн интерфейсов, работа в Фигме. Иногда нужно помогать с дизайном презентаций Требования: возможность браться за задачи как можно скорее по мере их появления, стабильная коммуникация, работа в команде - бывают и большие проекты, опыт дизайна красивых и понятных экранов Портфолио обязательно, упор на пользовательские интерфейсы Сразу пишите в Телеграм -@eo_an. Объём работ: 10. Технического задания нет.
Москва
Фрилансеры
2025-12-17
Откликнуться
Обучение программированию
от 500.00 руб.
Язык программирования: Scratch Язык программирования: Scratch. Ищем педагога для группы детей. Конспекты и все материалы для работы предоставим. Занятия будут проходить офлайн по адресу ул.Навагинская д11к5, Группы небольшие Можно без опыта,всему научим) занятия по выходным Обучение детей
Сочи
Репетиторы
2025-12-17
Откликнуться