Data scientist
дистанционно
договорная
Разработка с нуля.
2026-10-10
Откликнуться
Data scientist — удалённая работа в Москве
Дата: 2022-01-15
Детали
Регион
Москва
Занятость
дистанционно
Стоимость
от 1000.00 руб.
Дата публикации
2022-01-15
Описание
Выполнение домашнего задания. Домашнее задание по курсу подготовки Data scientist. Задание: есть звук (45 сек.) с ним нужно выполнить следующие действия: 1) Напишите функцию, которая будет переводить вашу “матрицу“ обратно в звуковой сигнал. Проверьте что все работает, путем воспроизведения восстановленного сигнала. 2) a) Выполните PCA преобразование над матрицей, и получите данные, сжатые в пространство меньшей размерности. Размерность к которую будете сживать выберете сами, но рекомендуется начать с 1/20 от parts_size b) Постройте сами главные компоненты в наглядной форме. Сделайте выводы исходя из их вида. c) Постройте scatter plot датасета в пространстве первых двух компонент, а третью используйте как цвет 3) a) Выполните обратное PCA преобразование сжатых данных и получите “матрицу“ с сжатым звуком b) Преобразуйте “матрицу“ в сигнал (одномерный массив), и послушайте результат. 4) a) Оберните получившийся код по сжатию звука в одну или несколько функций b) Проведите исследование того, как степень сжатия (соотношения размера частей, на которые делился сигнал в п. 4.1 к размеру пространства, в которое вы сжимали данные с помощью PCA) влияет на звук, по субъективным ощущениям. Начиная с какой степени сжания сильно слышится потеря качества? (как с учетом фильтрации с помощью gaussian_filter1d, так и без неё) ipynb файл: https://wdfiles.ru/88839e.
Похожие заказы
Data scientist
дистанционно
договорная
Анализ опросов для ВКР. Нужна помощь в статистической обработке данных для ВКР по психологии. Методики: Реана (мотивация успеха/боязни неудачи) и Ильиной (мотивация обучения в вузе). Выборка ~105 - 150 человек. Нужно: подсчёт баллов по ключам, описательная статистика, сравнение групп, корреляция, оформление таблиц и диаграмм. Желательно в SPSS/JASP/Excel.
2026-10-09
Откликнуться
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Консультация, уроки по архитектуре ИС.
2026-10-09
Откликнуться
Data scientist
дистанционно
договорная
Настройка, доработка существующего продукта. Нам нужно выстроить оптимальную аналитику данных по нескольким проектам. Есть небольшое количество разных данных по 3 проектам. В эти проекты попадают данные из Wb, Ozon, ПланФакт, Банки, Google-таблицы, 1С. Нужно помочь со следующими задачами: - Аккуратно переструктурировать данные по таблицам - Сформировать слой VIEW в ClickHouse - Собрать понятную короткую документацию по данным и архитектуре - Проверить на корректность загрузки данных с источников - Выстроить оптимальные дашборды в Metabase (тут будем обсуждать подробнее и периодически дополнять) Стэк: ClickHouse, Python, Metabase Оплату готов обсуждать почасово, либо разбивать на небольшие проекты и двигаться в таком формате. Нужен человек в долгую работу с частичным участием по запросу. Сейчас задач много и надо погрузиться, разгрести накопившееся Знание ClickHouse и Python обязательно.
2026-10-08
Откликнуться
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. Пожелания и особенности: Разработка программы для распознавания информации из файлов пдф и перенос этой информации структурировано в эксель таблицу.
2026-10-07
Откликнуться
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля. Разработка OLap кубов на SQL, разработка дашбордов Power BI, DAX.
2026-10-06
Откликнуться
Программисты
дистанционно
договорная
Data Science. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Ищу Python/LLM-разработчика для создания MVP AI-системы для генеалогических исследований. Система должна анализировать массив архивных документов по человеку и формировать: 1. Генеалогическое досье – связную насыщенную биографию, родственные связи, хронологию, источники и реальные противоречия; 2. Исследовательский слой – анализировать каждый значимый факт и совокупность фактов, выявлять пробелы, формировать обоснованные генеалогические гипотезы и конкретные направления дальнейшего поиска. Например, система должна не просто видеть «место рождения неизвестно», а понимать, что можно установить дальше, зачем это нужно для родословной, какое свидетельство необходимо, где оно может находиться, что изменится при подтверждении/опровержении и куда двигаться при отрицательном результате. Важно сразу проектировать ядро с возможностью дальнейшего развития: - автоматический поиск по архивным каталогам и историческим/генеалогическим онлайн-базам; - работа с фондами, описями и архивными маршрутами; - учёт уже выполненных запросов и отрицательных результатов; - чат по конкретной персоне с опорой на источники; - автоматическая сборка и вёрстка семейной книги из досье, документов, фотографий и древа. На первом этапе всё это реализовывать не требуется — нужен рабочий MVP ядра, но архитектура не должна создавать тупик для дальнейшего развития. Критично: не терять биографически значимую информацию, не смешивать разных людей, сохранять связь выводов с источниками, отличать OCR/описки от реальных противоречий и не превращать предположения LLM в факты.
2026-10-05
Откликнуться