Data scientist — удалённая работа в Москве

Data Science. Настройка, Помощь с домашним заданием. 1. Правильно соединить все таблицы (написать комментарий в LXP - почему выбрали это соединение) 2. Перевести все столбцы с датой и временем в формат даты (меняем тип данных) 3. Создать фильтр на страну по своему варианту (если не были на паре - выбрать страну самостоятельно) 4. Оставляем только столбец с каналами и регионами, остальные скрываем 5. Делаем вычисления: - Количество уникальных пользователей по визитам - Количество уникальных пользователей по заказам - Конверсия в покупку - Максимальная дата визита - Минимальная дата заказа - Максимальная сумма заказа - Сумма доходов - Сумма расходов - Доля расходов на рекламу - Стоимость привлечения одного клиента (CAC) - Доход с одного пользователя (LTV) 6. Сформирован и сохранен датасет 7. Все дробные числа должны быть округлены до 2 знаков после запятой 8. Все поля переименованы в интуитивно понятное название 9. В комментариях к КТ описаны 2 вывода по отображаемым данных в датасете по своему региону. На вход: Создано подключение Нужно выбрать свой регион самостоятельно Информация по необходимым действиям описана Бизнес цель: есть данные приложения по посещениям и покупкам в разрезе каналов привлечения, нужно оценить эффективность бизнеса. В частности - выяснить, откуда приходят пользователи, сколько денег приносят каналы и какие каналы менее эффективны. Покажите результаты выполненной работы Создан дашборд на основе готового датасета "marketing" Все данные отфильтрованы по стране в соответствии со своим вариантом из прошлого КТ Создано не менее 7 графиков с расчетом разных метрик (вычисления можно делать непосредственно в графиках) Использовано не менее 5 типов графиков (линейная диаграмма, индикатор и тд) Все графики названы в соответствии с показателем, который рассчитан, дашборд тоже имеет название, соответствующее тематике исследования Создано не менее 2х фильтров (дата и текстовый фильтр) Создан бокс с описанием темы дашборда (о чем данные, какие ограничения есть по умолчанию (фильтры)) и основными выводами, которые можно сделать исходя из данных на дашборде Бизнес цель: есть данные приложения по посещениям и покупкам в разрезе каналов привлечения, нужно оценить эффективность бизнеса. В частности - выяснить, откуда приходят пользователи, сколько денег приносят каналы и какие каналы менее эффективны. Необходимо прикрепить скрин датасета из DataLeans.

Разработка с нуля, Работа с базой медицинских данных, статистический расчет, кластерный анализ, дерево решений, прогнозирование заболевания. Есть база медицинских данных, необходимо выполнить статистические рассчеты,конкретно интересует кластерный анализ, дерево решений,возможно другие методы,с помощью которых возможно выделить кластеры (подгруппы) пациентов на основе клинических показателей (лабораторные, инструментальные и тд), прогнозировать течение заболевания. Желательно наличие опыта работы с медицинскими данными.

Data Science. интеграция AI в систему видеонаблюдения. Пожелания и особенности: Имеется видео регистратор DHI-NVR4116-4KS2/L. На него пишут 12 камер. Нужно преобразовать звук из видео в текст и выдавать текст, а также нужно, чтобы был анализ текста через AI.

Разработка с нуля. Нужно создать дашборд на основе данных, настроить его на автообновление. Провести расчеты и отобразить на диаграммах. По ним сформировать аналитические выводы.

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

Data Science. Настройка. Истёк домен почты как быть?.