Π’Ρ…ΠΎΠ΄ Π‘Π»ΠΎΠ³
Π‘Ρ‚Ρ€ΠΎΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΡΡ‚Π²ΠΎ ΠΈ Ρ€Π΅ΠΌΠΎΠ½Ρ‚
Π Π΅ΠΏΠ΅Ρ‚ΠΈΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹
ΠšΡ€Π°ΡΠΎΡ‚Π°
ЀрилансСры
Π Π°Π·Π½Ρ‹Π΅ спСциалисты
Π£Ρ…ΠΎΠ΄ Π·Π° ΠΆΠΈΠ²ΠΎΡ‚Π½Ρ‹ΠΌΠΈ
Π’Ρ€Π΅Π½Π΅Ρ€Ρ‹
Автоинструкторы

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹ β€” удалённая Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° Π² МосквС

Π”Π°Ρ‚Π°: 2025-11-17
Π”Π΅Ρ‚Π°Π»ΠΈ
Π Π΅Π³ΠΈΠΎΠ½
Москва
Π—Π°Π½ΡΡ‚ΠΎΡΡ‚ΡŒ
дистанционно
Π‘Ρ‚ΠΎΠΈΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ
договорная
Π”Π°Ρ‚Π° ΠΏΡƒΠ±Π»ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΠΈ
2025-11-17
ОписаниС
Data Science. Π”ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°. 9. For two variables, calculate the outliers using both the interquartile range and the standard deviation from the mean. Are the results different? Interpret them. 10. If there are outliers, delete them (if there is a lot of data) or replace them with the mean/median (if there is little data) and see how the measures of the central tendency in the variable under consideration have changed. 11. If there are missing values in the data, specify in which variables and how many of them. And fill them with the median/mean. 12. Build a correlation matrix (use seaborn.heatmap function) based only on those features for which the correlation can be calculated (If there are a lot of such pairs, build at least 10 ) 13. Interpret each correlation value in the matrix between two features 14. Plot the scatter plots based on these features (hint sns.pairplot()) 15. Download your .ipynb file and dataset by the submission form.
ΠŸΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΠ΅ Π·Π°ΠΊΠ°Π·Ρ‹

Data scientist

дистанционно
договорная
Настройка. НСобходимо ΡƒΠ²Π΅Π»ΠΈΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ€ ΡˆΡ€ΠΈΡ„Ρ‚Π° ΠΏΡ€ΠΈ построСнии Π³Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠΎΠ² для Π΄ΡΡˆΠ±ΠΎΡ€Π΄Π° Π² Apache Superset вСрсия 4.0.2. КакиС настройки Π½Π΅ΠΎΠ±Ρ…ΠΎΠ΄ΠΈΠΌΠΎ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈΡ‚ΡŒ?.
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
ΠŸΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒ с поступлСниСм Π² магистратуру. Π‘ΠΎΠ±ΠΈΡ€Π°ΡŽΡΡŒ ΠΏΠΎΡΡ‚ΡƒΠΏΠ°Ρ‚ΡŒ Π² магистратуру вшэ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Π±ΠΈΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠΈ Ρ…ΠΎΡ‚Π΅Π»Π° Π±Ρ‹ ΠΏΠΎΠ΄Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΈΡ‚ΡŒΡΡ.
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля. Π’ΠΈΡ‚Π°Π½ΠΈΠΊ. Π‘Π±ΠΎΡ€ Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠΉ EDA ΠΈ рСсСрч-Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·. Π“Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠΈ, ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ инструмСнтов EDA. ΠšΠΎΠΌΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Ρ€ΠΈΠΉ Π΄ΠΎ Π³Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠ°. Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ послС Π³Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠ°/стат ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ². ΠšΠΎΡ€Ρ€Π΅Π»ΡΡ†ΠΈΡ ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ с Ρ‚Π°Ρ€Π³Π΅Ρ‚ΠΎΠΌ. Feature Engineering. ΠšΠΎΡ€Ρ€Π΅Π»ΡΡ†ΠΈΡ Π½ΠΎΠ²Ρ‹Ρ… ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ с Ρ‚Π°Ρ€Π³Π΅Ρ‚ΠΎΠΌ. Feature Importances. ΠŸΡ€ΠΎΡΡ‚Π°Ρ модСль. ЭкспСримСнты с модСлями машинного обучСния/Π³Π»ΡƒΠ±ΠΎΠΊΠΎΠ³ΠΎ обучСния. По ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ ΠΈΠ· ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ сСмСйства. Π›ΠΈΠ½Π΅ΠΉΠ½Ρ‹Π΅, Π΄Π΅Ρ€Π΅Π²ΡŒΡ, ΠΌΠΎΠ΄ΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΠΈ Π³Ρ€Π°Π΄ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Π½ΠΎΠ³ΠΎ бустинга , Π½Π΅ΠΉΡ€ΠΎΠ½Π½Ρ‹Π΅ сСти. На основС Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ΠΎΠ² Π²Ρ‹Π±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ Π»ΡƒΡ‡ΡˆΡƒΡŽ - Π΄Π΅Π»Π°Π΅ΠΌ кросс-Π²Π°Π»ΠΈΠ΄Π°Ρ†ΠΈΡŽ(Π½Π΅ ΠΌΠ΅Π½Π΅Π΅ 5 Ρ„ΠΎΠ»Π΄ΠΎΠ²) ΠΈ ΠΈΡ‚ΠΎΠ³ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄. Spotify. Π‘Π±ΠΎΡ€ Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠΉ EDA ΠΈ рСсСрч-Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·. Π“Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠΈ, ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ инструмСнтов EDA. ΠšΠΎΠΌΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Ρ€ΠΈΠΉ Π΄ΠΎ Π³Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠ°. Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ послС Π³Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠ°/стат ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ². ΠšΠΎΡ€Ρ€Π΅Π»ΡΡ†ΠΈΡ ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ с Ρ‚Π°Ρ€Π³Π΅Ρ‚ΠΎΠΌ. feature Engineering. ΠšΠΎΡ€Ρ€Π΅Π»ΡΡ†ΠΈΡ Π½ΠΎΠ²Ρ‹Ρ… ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ с Ρ‚Π°Ρ€Π³Π΅Ρ‚ΠΎΠΌ. Feature Importances. ΠŸΡ€ΠΎΡΡ‚Π°Ρ модСль. ЭкспСримСнты с модСлями машинного обучСния/Π³Π»ΡƒΠ±ΠΎΠΊΠΎΠ³ΠΎ обучСния. По ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ ΠΈΠ· ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ сСмСйства. Π›ΠΈΠ½Π΅ΠΉΠ½Ρ‹Π΅, Π΄Π΅Ρ€Π΅Π²ΡŒΡ, ΠΌΠΎΠ΄ΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΠΈ Π³Ρ€Π°Π΄ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Π½ΠΎΠ³ΠΎ бустинга , Π½Π΅ΠΉΡ€ΠΎΠ½Π½Ρ‹Π΅ сСти. На основС Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ΠΎΠ² Π²Ρ‹Π±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ Π»ΡƒΡ‡ΡˆΡƒΡŽ - Π΄Π΅Π»Π°Π΅ΠΌ кросс-Π²Π°Π»ΠΈΠ΄Π°Ρ†ΠΈΡŽ(Π½Π΅ ΠΌΠ΅Π½Π΅Π΅ 5 Ρ„ΠΎΠ»Π΄ΠΎΠ²) ΠΈ ΠΈΡ‚ΠΎΠ³ΠΎΠ²Ρ‹ΠΉ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄.
Москва ЀрилансСры

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹

дистанционно
договорная
Data Science. Π”ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°. ПоТСлания ΠΈ особСнности: Π― Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π» ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ Π΅ΡΡ‚ΡŒ html Ρ„Π°ΠΉΠ» самого сСрвиса ΠΈ Π°Π΄ΠΌΠΈΠ½ΠΊΠ°, Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ Π½Π°ΡΡ‚Ρ€ΠΎΠΈΡ‚ΡŒ Π±Π°Π·Ρƒ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈ всю Π°Ρ€Ρ…ΠΈΡ‚Π΅ΠΊΡ‚ΡƒΡ€Ρƒ. БСрвис для поиска ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½ΠΈΠΉ для ΠΊΠΎΠ»Π»Π°Π±ΠΎΡ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ, Ρ„Π°Π»Ρ‹ Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ² ΠΏΡ€Π΅Π΄ΠΎΡΡ‚Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ для просмотра.
Москва ЀрилансСры

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹

дистанционно
договорная
Data Science. Поиск Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…. МнС Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ ΡƒΠ·Π½Π°Ρ‚ΡŒ Π³Π΄Π΅ находится Ρ‡Π΅Π»ΠΎΠ²Π΅ΠΊ посрСдством поиска ΠΏΠΎ Π΅Π³ΠΎ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…, взятых ΠΈΠ· ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π½Π΅Ρ‚Π°.
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
Π˜ΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΡΠΊΠΈΠΉ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· физиологичСских Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈ Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½Π½Ρ‹Ρ… рядов. Π˜Ρ‰Ρƒ спСциалиста для ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΡΠΊΠΎΠΉ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ с Π΄Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌΠΈ. Π’ΠΎ врСмя ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ‹Ρ… сСссий смартфон рСгистрируСт аксСлСромСтр ΠΈ гироскоп, Π½Π° ΠΈΡ… основС Ρ‚Π°ΠΊΠΆΠ΅ Ρ€Π°ΡΡΡ‡ΠΈΡ‚Ρ‹Π²Π°ΡŽΡ‚ΡΡ Π΄Ρ‹Ρ…Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ ΠΏΡƒΠ»ΡŒΡ. Π—Π°Π΄Π°Ρ‡Π° β€” ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅, ΠΈΡΠΊΠ°Ρ‚ΡŒ Π°Ρ€Ρ‚Π΅Ρ„Π°ΠΊΡ‚Ρ‹ ΠΈ закономСрности, различия ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρƒ ΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»ΡΠΌΠΈ ΠΈ сСссиями, Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒΠ»ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ вопросы ΠΊ участникам. Π’Π°ΠΊΠΆΠ΅ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒΠ»ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π³ΠΈΠΏΠΎΡ‚Π΅Π· ΠΈ способов ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΊΠΈ. Π’Ρ€Π΅Π±ΡƒΠ΅ΠΌΡ‹ΠΉ ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚: * использованиС ChatGPT / Claude ΠΈΠ»ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΎΠ³ΠΎΠ² для ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… * Ρ…ΠΎΡ€ΠΎΡˆΠ΅Π΅ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°Π½ΠΈΠ΅ матСматичСских ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ² Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° ΠΈ ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½Π½Ρ‹Ρ… рядов ΠΈ сигналов Π€ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚: проСктная Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° с почасовой ΠΎΠΏΠ»Π°Ρ‚ΠΎΠΉ.
Москва ЀрилансСры

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹

дистанционно
договорная
Data Science. Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля, тСстированиС, настройка, Π΄ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°.
Π•ΠΊΠ°Ρ‚Π΅Ρ€ΠΈΠ½Π±ΡƒΡ€Π³ ЀрилансСры