Решение проекта по обучению. Пожелания и особенности: Решение проекта: Задание Представьте, что вы работаете в крупном дейтинговом приложении. Помимо базовых функций, в приложении также имеется премиум-подписка, которая дает доступ к ряду важных дополнительных возможностей. Был проведен A/B тест, в рамках которого для новых пользователей из нескольких стран была изменена стоимость премиум-подписки* при покупке через две новые платежные системы. При этом стоимость пробного периода оставалась прежней. Проверьте: Был ли эксперимент успешен в целом. *Деньги за подписку списываются ежемесячно до тех пор, пока пользователь её не отменит. Важно: это задание наиболее приближено к работе с реальными данными, и в реальных данных часто бывают ошибки и подвохи. Будьте аккуратны и не торопитесь при анализе — уделите как можно больше внимания этим данным. Данные: Всего есть три группы: тестовая (test), контрольная 1 (control_1) и контрольная 2 (control_2). Для каждой из них: users_*.csv – информация о пользователях: uid – идентификатор пользователя age – возраст attraction_coeff – коэффициент привлекательности (от 0 до 1000, \frac{лайки}{просмотры}*1000 просмотры лайки ? ?1000) coins – число монеток (внутренняя валюта) country – страна visit_days – в какие дни после регистрации пользователь посещал приложение (напр. в 1, затем в 7) gender – пол age_filter_start – фильтр поиска, мин. значение age_filter_end – фильтр поиска, макс. значение views_count – число полученных оценок was_premium – был ли когда-либо премиум (либо пробный период премиум-статуса, либо купленный за деньги) is_premium – является ли премиум total_revenue – нормированная выручка transactions_*.csv – информация о платежах пользователей: uid – идентификатор пользователя country – страна joined_at – дата и время регистрации paid_at – дата и время покупки revenue – нормированная выручка payment_id – идентификатор платежа from_page – откуда пользователь перешел на страницу оплаты product_type – тип продукта (trial_premium – пробная премиум-подписка, premium_no_trial – премиум-подписка без пробной, coins – подписка за внутреннюю валюту, other_type – другое) Файлы: users_test – информация о пользователях в тестовой группе. users_control_1 – информация о пользователях в первой контрольной группе. users_control_2 – информация о пользователях во второй контрольной группе . transactions_test – информация о платежах пользователей в тестовой группе. transactions_control_1 – информация о платежах пользователей в первой контрольной группе. transactions_control_2 – информация о платежах пользователей во второй контрольной группе. Файлы будут направлены по почте после договоренности.
Обучение взрослых. Программа: «Скульптор Данных в Excel с Power Query» 16 ак. часов Модуль 1. Введение в Power Query и интерфейс Что такое Power Query: назначение, место в аналитическом пайплайне. Где находится Power Query в Excel (разные версии), подключение надстройки. Редактор Power Query: панель навигации, лента, область шагов, расширенный редактор, язык M (обзор). Практика: Открытие редактора, создание первого запроса из простой таблицы. Просмотр и редактирование списка шагов. Сохранение и обновление запроса. Модуль 2. Подключение к источникам данных Типы источников: файлы (Excel, CSV, TXT), папки, базы данных, веб-страницы. Особенности подключений: аутентификация, параметры, динамические пути. Практика: Подключение к Excel-файлу и CSV, настройка типов данных. Импорт из папки (Power Query Folder), объединение файлов по шаблону. Простой запрос к веб-странице (публичная таблица). Модуль 3. Очистка и базовая трансформация данных Основные операции: удаление строк/столбцов, фильтрация, замена значений. Работа с типами данных, обработка ошибок и пустых значений. Разделение и объединение столбцов, работа с текстом и датами. Практика: Очистка «грязной» выборки: дубликаты, лишние строки, некорректные форматы. Преобразование дат и времени, приведение к единому формату. Создание пользовательских столбцов (Add Column), условные правила. Модуль 4. Объединение и агрегация данных Merge vs Append: когда и что использовать. Виды соединений (Left, Right, Inner, Full Outer), ключи соединения. Группировка и агрегации в Power Query (Group By). Практика: Объединение двух таблиц по ключу (Merge), проверка качества соединения. Консолидация нескольких файлов с разной структурой (Append). Группировка по категориям с подсчётом сумм, средних, количества записей. Модуль 5. Продвинутые приёмы и параметризация Параметры запросов: зачем нужны и как создавать. Динамические пути к файлам, управление обновлениями. Оптимизация производительности: буферизация, отключение предварительного просмотра, порядок шагов. Практика: Создание параметров для источника данных и фильтров. Настройка автоматического обновления при смене папки/файла. Рефакторинг шагов для ускорения работы запроса.
Тестирование. Ищу исполнителя для поиска и анализа информации из открытых источников. В рамках проекта потребуется: * искать сведения по заданным темам; * сравнивать найденные данные; * оформлять результаты в таблицах; * готовить краткие выводы; * структурировать материалы; * соблюдать требования технического задания. Работа проектная, при хорошем результате возможны новые задания на постоянной основе.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Задача : новые сотрудники должны писать входное тестирование результаты которого должны попадать « куда-то « где сразу будет виден результат тестирования. Так же для каждого сотрудника есть характеристики и тд и на каждого из них должны быть папки . Если возможно это сделать в Яндексе 360 то отлично, если нет то предложите альтернативу и помогите настроить быстро.
Доработка существующего продукта. Добрый день. Есть готовые ежемесячные отчеты -они одинаковые но помесячные, необходимо свести все в один отчет с янв-июль по тем же параметрам что и в помесчяных отчетах. подробно расскажу испольнителю.
Доработка существующего продукта. Добрый день. Работаю дата инженером, но чувствую что пока не хватает опыта для роста, начал дополнительно углубленно изучать эту сферу, и пробовать переделывать рабочую архитектуру проекта, но столкнулся со сложностями создания архитектуры проекта с нуля, так же не особо понимаю что такое dwh и как с ним работать. Необходимо пара занятий в помощи и объяснении именно создании архитектуры и работы в проекте с нуля, очень важен реальный опыт работа у репетитора.
Доработка существующего продукта, разработка с нуля. Динамическое ценообразование (недвижимость). В поисках готового решения или разработки под нас. Рассматриваем только с аналогичным опытом.
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Разработать систему распознавания специфических объектов computer vision. Разработать трекер который решает систему окклюзий потери объекта и смешивания похожих объектов, а также мерил скорость объектов и предсказывал их траекторию.
Data Science. Разработка с нуля. Формат и условия: Локация: г. Саров (очный формат). Даты: 1–9 августа. Условия: Проезд и проживание оплачиваются. Оплата: от 10 000 руб./день (обсуждается индивидуально). Что предстоит делать: Сопровождать команды в качестве технического куратора: помогать внедрять и эффективнее использовать AI-инструменты в их задачах. Требования к кандидату: Hard Skills: Уверенное владение флагманскими нейросетями (Claude, GPT, Gemini) — от продвинутого промптинга и итеративной работы до проверки и углубления ответов. Практическое понимание принципов работы RAG и AI-агентов. Soft Skills: Опыт менторства, фасилитации, преподавания или работы с группами. Будет плюсом: Опыт работы трекером или куратором на хакатонах/интенсивах. Умение доходчиво объяснять сложные технические концепции. Понимание ограничений моделей (лимиты, квоты) и методик верификации сгенерированного контента.
Настройка, Донастройка сквозной аналитики. Пожелания и особенности: Нужно настроить и автоматизировать сквозную аналитику 1. Выгрузки из амосрм 2. Csv файлы аналитики из hh.ru 3. Гугл таблицу с отчетом о заполнении анкеты 4. Гугл таблицу со сверкой с контрагентом Около 1000 кандидатов в день Основная задача понимать сколько с вакансии пришло кандидатов и видеть конверсии.
Data Science. Настройка. Возникла проблема на ноуте, при попытке открыть фото всплывает это: пакет не прошел проверку обновлений зависимостей или конфликтов. я сначала нажала исправить в настройках в приложении фотографии, потом сбросила и перезапустила, не работает. Зашла в настройки в центр обновления Windows и там написано: Поддержка вашей версии Windows окончена.
Data Science. Тестирование. Пожелания и особенности: Есть файл pdf, нужно по коду посмотреть что правилось, я самостоятельно посмотрела и выявила признаки правки, нужно убедится.
Анализ таблицы. Общая таблица Необходимо сделать статистику по этому файлу сколько : декретов и отпусков по уходу в количестве в разрезе должностей и подразделений Срочно!.
Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Задача: в битрикс для отдела документооборота внедрена система счетчиков, которая считает время затраченное сотрудниками на отработку задач. Нужно проанализировать имеющиеся данные и уже наработанные решения и создать систему KPI на отдел, без разбивки на сотрудников. Все подробности при обсуждении .
Data Science. Настройка. Скачали документы с СБИС. Файл с электронной подписью вышел в формате sng. Нужен sig. Меняли вручную - не сработало. Нужно поменять формат, чтоб подпись читалась.
Доработка существующего продукта. Предсказать отток клиентов телекома в RapidMiner. Можете использовать любые известные вам модели. Данные для выполнения задания отправлю отдельно. Информация по файлам: train.xls - данные для обучения test.xls - данные для тестирования (для них нужны прогнозы) submission.csv - пример файла для загрузки предсказаний Метрика качества: ROC-AUC Необходимо построить модель в RapidMiner и загрузить решение на проверку. Можно делать несколько посылок (без ограничений). Называйте посылки "Final" и номером посылки (например, Final_RM_1).
Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Сама презентация готова Необходимо вбить данные по работе обогатительной фабрики. КИО, КТГ посчитать, аварийные остановки, остановки на плановые ремонты и все это внести в презентацию . Есть образец по заполнению и даже заполненная презентация старая для образца.
Обучение. Добрый день, проходила курс по pandas, но из-за того, что долго не пользовалась, хочу освежить необходимые функции со специалистом. Сейчас на работе требуется автоматизация одной программы, хочу обсудить этот вопрос с точки зрения работы на пандас.
Доработка существующего продукта. Выполнить ДЗ по аналитике данных в Python и RapidMiner. Есть данные train и test. Домашнее задание состоит из 2-х частей: Загрузить на проверку файл с решениями в RapidMiner Загрузить на проверку файл с решениями в Phyton Мы будем предсказывать отток клиентов телекома в RapidMiner. Можете использовать любые известные вам модели. Данные для выполнения задания можно скачать ниже. Информация по файлам: train.xls - данные для обучения test.xls - данные для тестирования (для них нужны прогнозы) submission.csv - пример файла для загрузки предсказаний Метрика качества: ROC-AUC Постройте модель в RapidMiner и загрузите решение. Обучите модель прогноза оттока в Python, попробуйте добиться наилучшего качества на отложенных данных. Для этого разбейте данные с известными ответами на train и test, обучайте модель на train и оценивайте качество на test. Затем примените модель к данным без известных ответов, как и в предыдущем задании.
Анализ текущих данных. Вводные: У нас есть магазин женской одежды и антиквариата(мебель из дуба и сервизы). Магазин находится в Подмосковье, город Звенигород. За последние несколько лет прослеживается чёткий тренд на уменьшение выручки, одной из причин которых мы считаем неправильную работу с товарной матрицей и низкую оборачиваемость(некоторые товары лежат по несколько лет!). Задача: Есть бэкап из онлайн кассы в формате sql базы данных. Необходимо: 1 - Извлечь полезные данные(список продаж с датой временем и суммой и список действий с кассой(изъятие, возвраты и тд)) в формат Таблицы Excel 2 - Провести анализ данных, проанализировать тренды, проанализировать комплементарность товарной матрицы, насколько хорошо она сбалансирована и тд. провести ABC/XYZ/RFM анализ и тд. Дать рекомендации по оптимизации товарной матрицы, желательно количественные.
Data Science. Разработка с нуля. Нужно создать программу на основе данных с лидара для поиска дорожных неровностей и отображения их на карте по GPS. Устройство предполагает собой специальную балку на которой установлен лидар, который сканирует поверхность дороги и в режиме реального времени присылает данные в таблицу где указаны координаты местоположения неровности на карте, а так же прописаны её результаты.
Разработка с нуля. Есть выгрузка из 1С по счету 20 (оборотка с корреспонденциями) за 12 месяцев. Отчет вложенный (Подразделение -> Номенклатура -> Месяц). Необходимо получить плоскую таблицу в формате Excel, где каждая строка соответствует уникальной комбинации: - Подразделение (например, «Антипинское отделение», «Цех откорма» и т.п.). - Номенклатурная группа (например, «Пшеница», «Свиноводство»). - Месяц (например, «Май 2025»). То есть в финальной таблице нужны колонки: Подразделение, Номенклатура, Месяц, Нач.сальдо Дт, Нач.сальдо Кт, Оборот Дт, Оборот Кт, Кон.сальдо Дт, Кон.сальдо Кт, а также расшифровка по корреспондирующим счетам (10, 70, 69, 60 и др.), если они есть в исходнике. Удалить все итоговые строки, пустоты и служебные заголовки.
Почему стоит искать работу для фриласнеров по профилю data scientist в России у нас?
🔸 Более 4 предложений о работе за сегодня в тематике data scientist
🔸 Работа и подработка на бирже фриланса от прямых заказчиков, которым нужна помощь специалистов по профилю data scientist уже сегодня!
🔸 Свежих заказов на data scientist в России для фрилансеров на август 2026 года — 184 шт.
Как найти удалённую работу для фриланс-специалистов по профилю data scientist в России?
Вы специалист по data scientist и ищете проекты и заказы на удалёнке в России? Нам всегда есть что вам предложить. Ежедневно мы публикуем новые проекты и заказы по вашей специальности. Найдите интересную работу уже сегодня
Сколько проектов для IT-специалистов по профилю data scientist в России?
На август 2026 года опубликовано 184 предложений удалённой работы от прямых заказчиков для исполнителей по специализации data scientist
Сколько можно заработать выполняя проекты по data scientist?
Специалисты по профилю data scientist зарабатывают от 0.00 рублей с заказа. Хотите больше? Выполняйте как можно больше заказов и зарабатывайте сколько пожелаете