Data scientist – работа для фрилансеров в Санкт-Петербурге

Аналитика рынка недвижимости. Требуется провести аналитику жилой аренды (долгосрочной в г СПБ и ЛО). Пожелания и особенности: Требуется провести аналитику жилой аренды (долгосрочной в г СПБ и ЛО).

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо проверить - правильно ли проведены статистические тесты в R (t-test, Oneway (individual) effect Within Model).

помочь с домашним заданием в google collaboratory. Нужно помочь с заданием.

Обучение. Обучится.

Обучение. Обучение.

Собрать датасет. Собрать большой датасет для исследования 1) Сбор большинства данных – вручную! Через новости, отчёты и т д 2) Обязательное знание английского языка – нужны данные американского рынка 3) Обязательное прикрепление ссылок на источники 4) Приблизительный размер датасета – 20*1000 (20 переменных, 1000 наблюдений) Подробнее в переписке.

экзамен. Помощь в сдаче экзамена, ваша задача сидеть со мной в дискорде, и говорить что делать/что писать, чтобы было правильно, вот больше информации о самом экзамене: https://docs.google.com/document/d/1mnYhOpnmxF63jVfUO3rT8dfUY4Yw5Ikv/edit?amp;ouid=116652574954457910892&rtpof=true&sd=true.

Data Science. Разработка с нуля. Скрипт, выгрузка статистики по каналу/боту Требуется сделать скрипт/бота выгрузки статистики по каналу/группе/боту по данным api. Выгрузка должна проихсодить по данному шаблону: Пол аудитории М: 8.9% / Ж: 91.1% Языки: 🇷🇺 RU: 21.9 % 🇺🇸 EN: 44.6 % 🇺🇦 UK: 3.0 % 🇸🇦 AR: 4.4 % 🏳 Прочие: 26.1 % Наличие RTL в имени: 5.35% Наличие premium: 36.39%. Пожелания и особенности: Скрипт, выгрузка статистики по каналу/боту Требуется сделать скрипт/бота выгрузки статистики по каналу/группе/боту по данным api. Выгрузка должна проихсодить по данному шаблону: Пол аудитории М: 8.9% / Ж: 91.1% Языки: 🇷🇺 RU: 21.9 % 🇺🇸 EN: 44.6 % 🇺🇦 UK: 3.0 % 🇸🇦 AR: 4.4 % 🏳 Прочие: 26.1 % Наличие RTL в имени: 5.35% Наличие premium: 36.39%.

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. Нужно сделать лабу по рекомендательным системам. Одна небольшая задачка.

Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Помощь с анализом данных научного исследования.

Data Science. Разработка с нуля. Здравствуйте. Необходимо создать Гугл-таблицу для просчёта прогнозной маржинальной прибыли. Данные должны тянуться из ЛК ВБ Суть таблицы вижу так: 1 фото - проставление плана менеджерами по маржинальной прибыли по своей группе артикулов, сравнение плана и факта, просчёт прогноза выполнения. 2 фото - в разрезе каждого артикула и каждого дня будут тянутся данные из ЛК ВБ по показателям как на фото. Дополнительно включаем сюда средний текущий процент выкупа по товарам, по которому будут рассчитываться прогнозные продажи и прогнозная маржинальная прибыль за вычетом расходов ВБ.

Data Science. Доработка существующего продукта, настройка. Перенос данных.

Консультация по разработке рекомендательной системы. Какие вводные: Есть стартап stylebox.live, продукт - подбор одежды под параметры клиента. Подбор вещей делает стилист на основе параметров клиента и параметров одежды, хотим заменить стилиста системой. Предполагаю что это что-то продвинутой рекомендательной системы, назовём "цифровой стилист". Компетенции у команды разработки присутствуют, но в сфере data scientist отсутствуют. Какой запрос: Нужна помощь, с тем чтобы понять как лучше подступиться к задаче, оценить объём работы, понять какие специалисты нужны, в какие сроки можно реализоваться требуемую функциональность.

Data Science. Доработка существующего продукта. Дописать код и возможно улучшить его для фильтрования из массива данных нужных элементов.

Data Science. Настройка. Что нужно: Реализовать дашборд для отбражения данных маркетинговых данных в Yandex DataLens через свою интеграцию платежного модуля CloudPayments и добавлять юзеров через открытый API Требования: - хорошее знание любого языка программирования - понимание и умение реализовывать HTTP API - умение публиковать HTTP-сервер в Интернет - понимание гарантий доставки сообщений Будем плюсом: - опыт поставки данных в Yandex DataLens или подобную систему - опыт работы с Yandex Cloud.

Data Science. Разработка с нуля. Подробности в лс Собрать наиболее актуальный датасет туристических потоков экотуризма РФ c указанием источников и проанализировать эти данные Нужно найти данные именно об экотуризме - туризме с целью посещения парков, заповедников, озер и пр. Возможное содержание датасета: Название, Регион направления путешествия, Количество человек в группе, Количество дней, Стоимость с человека, Название природного объекта, Вид природного объекта (озеро, парк и т.п.) Анализ: проанализировать, в какие регионы ездят чаще всего а) с целью «экотуризма» б) с другими целями (архитектура, кухня, культура и пр.) Если данные требуют предобработки, предобработать и предоставить код. Также укажите все используемые источники данных, пожалуйста.

Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо исправить вывод в xml таблицу.

построение регрессионной модели для панельных данных. Провести регрессионный анализ панельных данных, проверить гипотезы исследования.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Необходимо извлечь данные в виде таблицы из файла температурного регистатора данных. Возможно извлечение в "ручном режиме" при помощи программы производителя, но это занимает много времени. ссылка для скачивания программы ComSoft-Basic (https://www.testo.ru/ru-RU/cd-comsoft-basic/p/0572-0580) сейчас приложить могу только excel файл, который выдаёт ComSoft-Basic, исходный файл приложить не могу. Файл имеет расширение .vi2. Из того, что смог сам выяснить он приедставляет из себя архив с данными, можно открыть через 7zip. Пока на данный момент вижу 2 варианта: 1) Написание программы для работы с исходным файлом и извлечение данных напрямую 2) Автоматизирование извлечения данных при помощи ComSoft-Basic.

Data Science. Разработка с нуля, тестирование, настройка. Добрый день! есть компания, занимающаяся продажами на маркетплейсах. Нужно настроить систему аналитики. Есть желание сделать все с помощью serverless технологий яндекса. Нужно: 1) настроить хранилище в Яндекс облаке 2) настроить бессерверный запуск скриптов на python 3) настроить ETL процессы (без самих запросов к API маркетплейсов) Мне нужно оценить весь проект и иметь возможно подробно за ним наблюдать.

Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Есть несколько датасетов с планами продаж. Уже имеется некоторая обработка данных и базовый анализ. Необходимо разработать модель для оптимизации товара. Провести прогнозирование многомерных рядов. После отклика пришлю данные и существующие наработки, опишу подробности. Также в дальнейшем потребуется вносить корректировки за доплату.

Доработка существующего продукта. Привет! Есть задача перенести финансовые отчеты из "ручного ECXEL" в гугл таблицу со встроенной подгрузкой данных через API.

Прогнозирование. Прогноз развития солнечной энергетики в Центральной Азии.

Data Science. Настройка. Необходимо скачать/установить игру.

Настройка, доработка существующего продукта. Нужно решить задачу классификации, тегирования и рекомендации (доработать существующие модели и улучшить их метрики).

Проверка валидности данных и модели, проверка статистических гипотез. Латентные переменные. PLS-SEM. Помощь с магистерской диссертацией.

Разработка с нуля. Здравствуйте Уважаемые исполнители! Нужно создать интерактивный подборщик объектов недвижимости в Google Looker Studio главная задача ПОДБОРЩИКА облегчить работу менеджера по подбору объектов. Задавая в нем необходимые параметры он выдает нужные жилищные комплексы. Пример записан на видео, объекты недвижимости все предоставлю в csv файле или как будет удобно вам а также прототип подборщика https://disk.yandex.ru/i/XXmcuK3-e5uNMA.

Data Science. Разработка с нуля. Проект по программированию дата сдачи до 20.03 включительно с объяснениями прям в файле.

Data Science. Разработка с нуля. Создание справочно информационной системы.

Data Science. Доработка существующего продукта. Техническое задание: Веб-приложение для распознавания лиц Цель проекта: Разработать веб-приложение для распознавания лиц, которое предоставит пользователям веб-интерфейс для выполнения функций аналогичных существующему локальному проекту по распознаванию лиц. Основные функции: 1. Формирование датасета: • Реализовать функционал для загрузки пользователем изображений через веб-интерфейс. • Позволить пользователям маркировать и категоризировать загруженные изображения для формирования датасета. 2. Распознавание лица: • Обеспечить возможность загрузки изображений для немедленного распознавания лиц на них. • Возвращать результаты распознавания, включая обнаруженные лица и соответствующую метаинформацию (например, вероятности совпадений). 3. Обучение: • Предоставить функционал для обучения модели распознавания лиц на основе сформированного датасета. • Возможность переобучения модели с новыми данными. 4. Исключения: • Разработать систему для обработки исключений и ошибок в процессе загрузки изображений, распознавания и обучения.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо запрограммировать модель с помощью которой будет считаться транспортная задача по исходным данным , учитывая около 5 условий.

Data Science. Разработка с нуля. Есть 1. Файлы на ЯД которые имеют постоянные ссылки 2. Несколько разных Гугл таблиц Что надо: 1. Сделать чтоб файлы с Яндекс диска загружались в нужные таблицы и в нужные листы (можно не автоматически, но через какой то один понятный макрос) 2. Связать между собой разные Гугл таблицы: чтоб подтягивались данные из нужной колонки по критерию (например: - есть список в 3000 строк и 5 колонок - в первой колонке 5 повторяющихся текстовых значений в разном порядке - надо чтоб в другую таблицу автоматом загружались данные из всех 5 колонок НО только 3х из 5и текстовых значений).

Тестирование, настройка, доработка существующего продукта, Проверить правильность заполнение таблиц EXCEL, в соответствии с задачами указанными в WORD. Проверить заполнение таблиц, в соответствии с задачами.

Доработка существующего продукта. Построить иерархическую кластарезацию и определить признаки похожести категорий в python.

Data Science. Магистерская диссертация по базам данных для банковской сферы. Магистерская диссертация по системам управления базами данных в финансовой сфере (специализация цифровая экономика).

Проверка гипотез. Проведите разведочный анализ данных и проведите проверку гипотез. Формат решения: Формат файла — Jupyter Notebook. Содержание — код для чтения, обработки и EDA; получившиеся графики и текстовые комментарии, а также выводы по данным. Результаты проверки гипотез в формате «Гипотеза — Статистические критерий и тест — Результат теста — Текстовая интерпретация результата». Проведите базовую чистку (дубликаты, пустые значения, типизация данных, ненужные атрибуты). Проведите проверку следующих гипотез: Органический трафик не отличается от платного с точки зрения CR (Conversion Rate) в целевые события. Трафик с мобильных устройств не отличается от трафика с десктопных устройств с точки зрения CR (Conversion Rate) в целевые события. Трафик из городов присутствия (Москва и область, Санкт-Петербург) не отличается от трафика из иных регионов с точки зрения CR (Conversion Rate) в целевые события. Ответьте на вопросы продуктовой команды: Из каких источников (кампаний, устройств, локаций) к нам идёт самый целевой трафик (и с точки зрения объёма трафика, и с точки зрения CR)? Какие авто пользуются наибольшим спросом? У каких авто самый лучший показатель CR (Conversion Rate) в целевые события? Стоит ли нам увеличивать своё присутствие.

Доработка существующего продукта. У меня компания IT (продукт - автозагрузка для площадки авито) Продаем мы таблицы - 1 таблица - 1 аккаунт на авито. Оплата на 30 дней, каждый месяц клиент оплачивает тариф заново. Клиент попадает к нам на сайт - регестрируется - тестирует сервис - оплачивает 1 таблицу - далее вторую или повторно первую. Задача развивать проект и для этго нужна лдетальная аналитика каждого этапа и конверсий. Сейчас пытаемся понять ЧТО ИМЕННО важно считать в долгосрочной перспективе) Ищу того, что проконсультирует в этом вопросе как минимум.

Доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Определять наиболее эффективные источники данных Выстраивать систему анализа и прогнозов для пользователей Помощь пользователей в работе с аналитическими и прогнозными отчетами Проводить постоянный и по запросам анализ выявления закономерностей и факторов и делать выводы понятные для пользователей Выстраивание краткосрочных и долгосрочных прогнозов для определение тактического и стратегического развития Расчет KPI для новых проектов, подведение итогов и анализ полученных результатов Формирование аналитических выгрузок данных, в соответствии с запросами коммерческого отдела Автоматизация аналитических инструментов.

Data Science. Разработка с нуля. Добрый день! Уверен пустяковая задача, но к сожалению не силен в этой области. Необходимо в яндекс таблице либо в google таблице сделать форму заказа для партнера, в которой он сможет выбирать тип оборудования, количество комплектующих и исходя из итоговой стоимости, будет вычитаться скидка для заказа. Есть сложность с тем, что, наши системы могут состоять как из 4 комплектующих, так и из 20. Более детально опишу задачу в переписке.

Дашборд. Дашдорд в табло по тз. Пожелания и особенности: Дашдорд в табло по тз.

Data Science. Разработка с нуля. Задача: Написать программу-бота для выполнения торгового арбитража на рынке криптовалют. Бот должен сканировать цены на различных платформах торговли, определять разницу в ценах и автоматически совершать сделки для получения прибыли. Требования: 1. Разработка бота на языке программирования, поддерживаемом целевыми торговыми платформами. 2. Создание механизма сканирования рыночных цен на нескольких торговых площадках через апи? 3. Автоматическое определение оптимального момента для совершения сделки на основе разности цен. 4. Реализация безопасного механизма хранения и обработки учетных данных для доступа к торговым площадкам. 5. Формирование отчетов о выполненных сделках и результативности работы бота. Дополнительные требования: 1. Поддержка различных криптовалютных пар для арбитража. 2. Механизм обработки фиатных валют для конвертации при выводе прибыли. 3. Реализация механизма для предотвращения возможных ошибок при выполнении сделок. Ожидаемый результат: Готовая программа-бот, способная сканировать и совершать сделки на основе арбитражных возможностей на рынке криптовалют. Все выполненные сделки должны быть документированы, а бот должен быть способен работать в автономном режиме с необходимыми механизмами безопасности и контроля ошибок.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно написать программный код, который сможет классифицировать текстовые данные на основе статистических методов. некоторые другие детали обсудим позже.

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. Нужно обновить существующий рабочий scraper для отзывов игр на Steam.

Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Имеем: API с помощью которого можно получить данные. Нужно: проанализировать эти данные; найти закономерности, зависимости; построить модели по предсказанию некоторых переменных. Детали лучше обсудить в личном разговоре.

Обучение. Хочу найти человека который в формате репетиторства научит sql/python и другим хард скилам для того чтобы получить оффер аналитика.

Настроить модель для однопередельного плана производства в Exсel с использованием нелинейных оптимизационных методов, файл готов, нужно прописать связи. Файл достаточно большой, около 2 тыс комплектующих, 200 сборных комплектов если коротко: 1) Есть остатки комплектующих и понедельный график приходов 2) Есть спецификации готовой продукции (список комплектующих из которых состоит товар), для некоторой готовой продукции могут использоваться 2-3 спецификации 3) Есть остатки готовой продукции, и понедельный план отгрузки. Есть рекомендуемый минимальный остаток. 4) Есть время, которое затрачивается на сборку. Есть ограничение по времени. 5) Нужно по этим данным собрать план производства, чтобы комплектующие не уходили в минус, и готовая продукция была в наличии, Если вдруг комплектующих не хватает и что-то нельзя собрать, то решение о лучшем плане принимается через минимизацию функции потерь (есть формула, которая определяет какие потери будут если не хватает готовой продукции, а также если ее будет очень много) список продукции - 200 артикулов, список спецификаций - 300 шт, список комплектующих 2000 штук.

Разработка с нуля. Необходимо разобраться в анализе данных.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо разработать программу или модель ИИ. Задача программы: Поиск по смыслу и контексту информации из Исходного файла и структурирование этой информации. Например: Имеем: таблицу со списком вакансий и описанием требований к каждой вакансии Задача программы: вычленить из описания требований к вакансии информацию, которая нам необходима (например, требуется методолог с уклоном/опытом в корпоративное обучение) и структурировать ее по столбцам.

Data Science. Разработка с нуля. Необходимо составить систему дифференциальных уравнений, отписывающих данные. В итоге, необходимо поставить проблему, допускающую её решение с помощью непрерывных математических моделей, подобрать адекватный набор данных, откалибровать модель по данным, объяснить полученные результаты в терминах предметной области и подготовить презентацию работы. Предметная область и данные на ваше усмотрение.

Data Science. Разработка с нуля. Построить детерминированный конечный распознаватель для последовательности действительных чисел в формате с плавающей точкой, разделенных запятой, и заканчивающейся символом #, например, (65.3Е-2,+785.3E4,457.7E+2#) Формат входных данных. Ввод: последовательность действительных чисел в формате с плавающей точкой, разделенных запятой, и заканчивающейся символом # Вывод: строка, содержащая описание результата конечного автомата Пример входных данных: 65.3Е-2,+785.3E4,457.7E+2# Пример выходных данных: STRING is RIGHT.