Data scientist – работа для фрилансеров в Москве

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Мне нужна помощь человека, владеющего знаниями программы quick Resto (программа для кафе по типу айко) Нужно полностью настроить интеграцию программы с Деливери и Яндекс.

Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Необходимо собрать данные по образцу за период с 2017 по 2023(в файле представлен 2016), также необходимо собрать данные указанные на листке, но уже отдельно.

Обучение. Обучение с нуля (интересует продуктовая аналитика - SQL, продуктовые метрики, A/B тестирование, python итд). Хочу поменять направление деятельности c SEO-оптимизации сайтов в аналитику.

Data Science. Разработка с нуля. Оцифровка финансовых показателей и составление прогнозов по финансовым отчетам маркетплейсов (вайлдбериз),.

Тестирование, доработка существующего продукта. Нужно быстро протестировать простой проект, опираясь на готовые задачи, найти и исправить недочеты, чуть-чуть почистить код.

Разработка с нуля, настройка, доработка существующего продукта. Анализ данных и построение отчетов.

Data Science. Разработка с нуля. Помочь разобраться с данными видами анализа.

Разработка с нуля.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: При выполнении некоторой функции не считываются файлы формата sav., что приводит к тому, что графики пустые.

Обучение аналитике данных. Ищу ментора по аналитике данных, уровень нулевой. Нужен питон и математика.

Data Science. Разработка с нуля. SEM анализ для диплома.

Data Science. Анализ выгруженных данных на Python.

Data Science. Анализ выгруженных данных на Python.

Data Science. Доработка существующего продукта.

Data Science. Доработка существующего продукта.

Разработка с нуля, тестирование, настройка. Цель оказания услуг Формирование объективной информации о состоянии и развитии конгрессно-выставочной отрасли в России на основе сбора и анализа статистической информации за 2024-2026 года по основным показателям об организациях, осуществляющих выставочно-ярмарочную и конгрессную деятельность, о конгрессных и (или) выставочных мероприятиях, о развитии инфраструктуры выставочно-ярмарочной и конгрессной отрасли, об эффективность конгрессных и (или) выставочных мероприятий по итогам проведения статистического наблюдения. ЭТАПЫ: 1. Организационно-технологическая подготовка к проведению Наблюдения в соответствии с официальной статистической методологией: – формирование каталога респондентов; – планирование работ по проведению Наблюдения, в том числе сбора исходных данных, и контролю подготовки, проведения и подведения итогов Наблюдения; – определение технологии и организация автоматизированной обработки полученной информации Наблюдения и подведения его итогов. 2. Сбор первичных статистических данных Наблюдения за 2024-2026 г., включая сопровождение заполнения и предоставления респондентами электронных бланков по форме федерального статистического наблюдения. 3. Проведение автоматизированной обработки итогов Наблюдения за 2024-2026г., включающая анализ деятельности, формирование и проверку первичного информационного фонда, сводного информационного фонда, формирование и проверку публикационных таблиц, в том числе проведение формально-логического контроля и получение протоколов контроля, проверка и уточнение данных. 4. Методологическое сопровождение работы со специализированным программным обеспечением для сбора первичных статистических данных Наблюдения. 5. Формирование отчетов со статистической информацией о развитии выставочно-ярмарочной и конгрессной отрасли за 2024 г. в электронном виде.

Data Science. Мне нужно сделать дашборд в метабейзе, чтобы собрать метрику cycle time задачи по статусам в jira.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: аналитика данных с авито и маркетплейсов таких как ozon и wb.

Аналитик данных. Обучение с нуля до трудоустройства. Аналитика данных.

Data Science. Настройка.

Data Science. Консультация. Хочу получить консультацию опытного специалиста в сфере машинного обучения и MLOps. Мои задачи, по которым хочу получить совет : 1. Построить инфраструктуру для проведения экспериментов по разработке ML-моделей. Сейчас реализуются 2 модели: скоринг и OCR. 2. Для классического скоринга необходимо разработать API, в который будет передаваться id записи, а на выходе возвращаться вероятность положительного класса. 3. Для OCR необходимо также разработать API, в который будет загружаться изображение, а на выходе возвращаться строка с распознанным текстом. 4. Необходимо оценить требуемые мощности под эти два API. Необходимо обеспечить высокую производительность. 5. Необходимо оценить требуемые мощности под задачи обучения классических моделей, с прицелом на использование GPU. В рамках консультаций необходимо: - Поделиться опытом в построении аналогичных ML-инфраструктур; - Порекомендовать инструменты и стек для решения задач, ссылки на ресурсы; - Порекомендовать подходы к оценке потребности в ресурсах (CPU, RAM, GPU); - Помочь выбрать архитектуру API для inference-сервисов с учетом высоких нагрузок; - Объяснить подходы к масштабированию (воркеры, контейнеры, оркестраторы); - Поделиться практическими советами и best practices. Формат: Zoom/Google Meet как диалог с разбором архитектурных решений, ответами на подготовленные вопросы. Длительность: ~1.5 часа.

Разработка ПО. Data Science. Консультация. Хочу получить консультацию опытного специалиста в сфере машинного обучения и MLOps. В рамках консультаций необходимо: - Поделиться опытом в построении аналогичных ML-инфраструктур; - Порекомендовать инструменты и стек для решения задач, ссылки на ресурсы; - Порекомендовать подходы к оценке потребности в ресурсах (CPU, RAM, GPU); - Помочь выбрать архитектуру API для inference-сервисов с учетом высоких нагрузок; - Объяснить подходы к масштабированию (воркеры, контейнеры, оркестраторы); - Поделиться практическими советами и best practices. Формат: Zoom/Google Meet как диалог с разбором архитектурных решений, ответами на подготовленные вопросы. Длительность: ~1.5 часа.

Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. Автоматизировать ежедневную выгрузку данных из ClickHouse в Google Sheets для замены ручного процесса. Нужно разработать Python-скрипт для автоматической ежедневной выгрузки данных из ClickHouse в Google Sheets. Требуется: настройка API, интеграция с БД, очистка листов перед записью, обработка ошибок и запуск по расписанию.

Data Science. Настройка, разработка с нуля, тестирование. Пожелания и особенности: Что есть: данные в гугл-таблице (20 вкладок, стандартные данные текстовые и численные. Что нужно: создать дашборд: с фильтрацией, связкой данных из таблицы. Что важно, дащборд для меня это как BI: есть ссылка, которую я могу отправить заказчику, где должны быть стандартные диаграммы, фильтры.

Data Science. Тестирование, доработка существующего продукта. Я пишу курсовую работу -Анализ финансовых данных и предсказание банкротства компаний с использованием методов машинного обучения . Нужна помощь с кодом.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: у меня есть написанный алгоритм Lossless JPEG.Нужно его объяснить.

Data Science. Разработка с нуля. Анализ финансовых данных и предсказание банкротства компаний с использованием методов машинного обучения.

Data Science. Тестирование, доработка существующего продукта.

Доработка существующего продукта.

Разработка с нуля. -.

Data Science. Разработка с нуля. Всем привет! Задача, вкратце – написать машинное обучение для предсказаний колонки Target (движения цены эфириума вверх или вниз), со средний точностью 60%+ (точность = accuracy_score). В закрепе есть мой датасет, он состоит из цены и объема торгов эфира на бирже Binance (open, high, low, close, volume) и так же там есть колонка Target, которую мы и пытаемся предсказать со средний точностью 60%+ (точность = accuracy_score). Информация по датасету: coin= ETHUSDT, timeframe= 1m, Target= +-1%, first_row_Unix=1614787200000 Ваша задача – написать абсолютно любой алгоритм, нейронку, ИИ, ЛЛМ, дерево, что угодно, что сможет достичь упомянутой точности, соблюдая 7 главных правил. ОЧЕНЬ ВАЖНО: В файлах заказу будут приложены: полная версия тех-задания (так как она слишком длинная чтобы вставить сюда), сам датасет в формате .csv и так же вспомогательный файл helper.ipynb. Огромная просьба прочитать этот самый helper вспомогательный файл, вам нужно будет им воспользоваться для анализа результатов! Профи не дает загрузить некоторые файлы с ТЗ, кому надо скину в лс **Если у вас возникли хоть какие-то вопросы касаемо данных правил, пожалуйста напишите мне, не молчите и не интерпретируйте по своему! Лучше я вам еще раз все объясню другими словами чтобы вопросов точно не было** Заказ структурирован в формате условного конкурса, там, где любой человек может попробовать, и тот, у кого быстрее всех получится, тот может мне написать, вот результаты готовы, вот такие-то. И, соответственно, после этого мы заключаем сделку, и я смотрю уже на ваш код. Если вы согласны, то, в принципе, можете в свободном режиме работать, начинать и так далее. Если не согласны, то, увы, такой проект.

Доработка существующего продукта. Нужно добавить существующий код SQL в джшборд(LM) Сейчас его перевели на обновление раз в 10 минут и сообщают что это многое исправит в его работоспособности. Нужно собрать код по частям(готовый) и заново внедрить, видео объясняющие задачи доп есть Просьба добавить LM заказы в дашборд Все данные, код предоставлю, возможна доработка кода.

Доработка существующего продукта. Sem-анализ (Structural Equation Modelling) Необходимо создать модель, проведя полноценный sem анализ по готовому датасету. Также возможно понадобится консультация.

Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Кто-то с хорошим знанием английского языка для выполнения дипломной работы.(надо чтобы человек пояснительная запись на английском тоже написать).

Домашнее задание по курсу SDC. Пожелания и особенности: Нужна помощь в решении задач по курсу self-driving cars. Заданий порядка 10 шт, дедлайн скоро. Цену готова обсуждать.

Data Science. Восстановить удаленное видео на андроиде. Возможно ли восстановить двухнедельное удалённое видео ?.

Data Science. Разработка с нуля. Нужно сделать задания 8 - 11. Дедлайн среда 16:00.

Data Science. Доработка существующего продукта.

Разработка с нуля, тестирование, настройка.

Разработка с нуля, тестирование, настройка.

Data Science. Разработка с нуля.

Data Science. Разработка с нуля. Наша туристическая компания ищет разработчика, который поможет автоматизировать процесс выгрузки туров из API туроператоров в Google Таблицу с заранее определённой структурой. Таблица будет использоваться для автоматической генерации постов в Telegram-канал, с помощью ИИ, на основе данных о турах. Необходимо: 1 Подключить API туроператоров и настроить выгрузку актуальных туров в таблицу 2 Убедиться, что таблица обновляется раз в день и очищается перед обновлением от неактуальных по датам турам 3 Обеспечить возможность редактирования параметров подбора туров 4 Реализовать систему для автоматического использования данных из таблицы для публикации постов в Telegram (с помощью ИИ) Если есть опыт работы с Google Apps Script и интеграциями с API, а также созданием автоматических решений на базе Google Таблиц, мы будем рады долгосрочному сотрудничеству и по другим вопросам разработки помимо данного кейса ! Требования: • Опыт работы с Google Apps Script • Опыт работы с API-интеграциями (знание XML/JSON) • Знание основ автоматизации и работы с Google Sheets • Опыт работы с Telegram Bot API будет плюсом Оплата и сроки: Оплата договорная. Ожидаем завершение проекта в течение 2–3 недель, но сроки также обсуждаются.

Data Science. Разработка с нуля. Добрый день! На Ozon в карточках товаров есть блок "Другие предложения от продавцов на Ozon.ru" (см. приложенный скриншот). Нужен скрипт, который по команде будет проходиться по определенным карточкам и парсить ссылки на карточки, которые будут в этом блоке. Карточек, по которым будет проходиться алгоритм, немного: на данный момент около 80, но нужно предусмотреть обработку до 200. Я представляю, что всё это будет упаковано в tg-бота, но могу рассмотреть и другие варианты, в приоритете цена. Более конкретное ТЗ дополнительно обсудим) Бюджет обсуждается. Возможно дальнейшее эпизодическое сотрудничество по мелким задачам.

Разработка с нуля, тестирование, доработка существующего продукта. Необходимо разработать гибридную рекомендательную модель объединив (KNN+Popular) с GCN или DAGNN. методы KNN+Popular/GCN/DAGNN реализованы отдельно. Необходимо скомбинировать оценки и сравнить гибрид с базовыми моделями.

Data Science. сконвертировать 3д модель в формат geojson. Есть 3д модель, которая должна быть размещена в электронной форме в информационных системах города. Для неё нужен формат GEOJSON(пример приложен) Нужен специалист, который имеет в этом опыт, чтобы сделать необходимый формат правильно.

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

Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Сбор аналитики Валдбериз по Апи и формирование их в отчеты по ТЗ.

Data Science. Разработка с нуля. Анализ из базы данных т выгрузка в эксель.

Data Science. Настройка.

Доработка существующего продукта. Работа в компании лидера в области Data Science и Artificial Intelligence Наша компания, специализирующаяся на разработке и реализации решений в области Data Science и Artificial Intelligence, ищет талантливых специалистов для работы в нашей команде. Вакансии: Дата-ученый (Data Scientist) Инженер по машинному обучению (Machine Learning Engineer) Разработчик нейронных сетей (Neural Network Developer) Аналитик данных (Data Analyst) Специалист по визуализации данных (Data Visualization Specialist) Обязанности: Разработка и реализация моделей машинного обучения для решения бизнес-задач Анализ и обработка больших данных с использованием современных технологий Создание отчетов и дашбордов для демонстрации результатов анализа данных Работа с различными источниками данных, включая базы данных, файлы и API Требования: Высшее образование в области математики, информатики или смежных областях Опыт работы с инструментами Data Science (Python, R, SQL, Tableau, Power BI) Знание алгоритмов машинного обучения и способность разрабатывать собственные модели Опыт работы с большими данными и способность работать в команде Условия: Конкурентная зарплата Возможности профессионального роста и развития Команда высококвалифицированных специалистов Современное оборудование и технологии Гибкий график работы и возможность из дома.