IT-аутсорсинг — удалённая работа в Москве

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта, тестирование. Разработка базы данных для автотранспортного предприятия.

Data Science. Разработка с нуля. Легкий Object detection.

Разработка с нуля. Необходима помощь с набором условий.

Data Science. Разработка с нуля.

Разработка с нуля. Работа в spss statistics 1. мультиколлинеарность 2. нормальность распределения регрессионных остатков (тест колмагорова смирнова) 3. гомоскедастичность 4. выбросы 5. регрессионное уравнение для генеральной совокупности. 6. Содержательно проинтерпретируйте регрессионные коэффициенты и константу; 7.Опишите качество полученной модели и проинтерпретируйте соответствующий показатель. 8. Сравните предикторы между собой по силе воздействия на зависимую переменную. Какой из предикторов оказывает самое сильное влияние? А какой – самое слабое? переменные будут и интервальные и номинальные/порядковые поэтому их надо будет переделать в фиктивные.

Разработка с нуля. 1. Выбрать данные(обсудим), предпочтительно в табличной форме (Excel, CSV) 2. С помощью Pandas провести анализ данных и визуализацию 3. Стилизовать визуализацию, чтобы получить некоторую консистентную инфографику в оригинальном стиле 4. Продемонстрировать изучающий и объясняющий формат визуализации данных для выбранной темы, описать используемые статистические методы (т.е презентация).

Data Science. решение контрольной работы. Нужно будет решить контрольную работу в университете, 2 курс. Работать предстоит в SPSS statistics. Будет предоставлен массив данных и тз. Ориентировочно, список тем прикрепляю.