Data scientist — удалённая работа в Москве

Разработка с нуля. Титаник. Сбор решений EDA и ресерч-анализ. Графики, применение инструментов EDA. Комментарий до графика. Вывод после графика/стат методов. Корреляция колонок с таргетом. Feature Engineering. Корреляция новых колонок с таргетом. Feature Importances. Простая модель. Эксперименты с моделями машинного обучения/глубокого обучения. По одной из каждого семейства. Линейные, деревья, модификации градиентного бустинга , нейронные сети. На основе результатов выбрать лучшую - делаем кросс-валидацию(не менее 5 фолдов) и итоговый вывод. Spotify. Сбор решений EDA и ресерч-анализ. Графики, применение инструментов EDA. Комментарий до графика. Вывод после графика/стат методов. Корреляция колонок с таргетом. feature Engineering. Корреляция новых колонок с таргетом. Feature Importances. Простая модель. Эксперименты с моделями машинного обучения/глубокого обучения. По одной из каждого семейства. Линейные, деревья, модификации градиентного бустинга , нейронные сети. На основе результатов выбрать лучшую - делаем кросс-валидацию(не менее 5 фолдов) и итоговый вывод.

Data Science. Доработка существующего продукта. Пожелания и особенности: Я разработал проект есть html файл самого сервиса и админка, нужно настроить базу данных и всю архитектуру. Сервис для поиска компаний для коллабораций, фалы готов предоставить для просмотра.

Data Science. Поиск данных. Мне нужно узнать где находится человек посредством поиска по его данных, взятых из интернета.

Исследовательский анализ физиологических данных и временных рядов. Ищу специалиста для исследовательской работы с данными. Во время медитативных сессий смартфон регистрирует акселерометр и гироскоп, на их основе также рассчитываются дыхание и пульс. Задача — исследовать данные, искать артефакты и закономерности, различия между пользователями и сессиями, формулировать вопросы к участникам. Также формулирование гипотез и способов их проверки. Требуемый опыт: * использование ChatGPT / Claude или аналогов для исследовательского анализа данных * хорошее понимание математических методов анализа и обработки временных рядов и сигналов Формат: проектная работа с почасовой оплатой.

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

Помочь разобраться в материале.

Data Science. Разработка с нуля. Есть архив телефонных разговоров из МегаФон ВАТС — ориентировочно 400–500 MP3-файлов на русском языке. Средняя длительность разговора около 1–2 минут. Мне нужно не транскрибировать файлы вручную, а сделать простую автоматизацию, которая пакетно обработает всю папку. Что я предоставлю: папку с выбранными MP3; историю звонков в Excel; при необходимости — отдельный временный API-ключ для сервиса транскрибации; пример одного реального MP3. Что нужно сделать: Написать простой скрипт для пакетной обработки всех MP3 в папке. Транскрибировать русскую речь через Whisper / faster-whisper либо согласованный API. Обязательно сохранять связь транскрипта с исходным именем MP3. При повторном запуске не обрабатывать уже готовые файлы заново. Ошибочные/необработанные файлы складывать в отдельный список. По возможности извлекать из имени файла дату, время, направление звонка и номера телефонов. Если это не усложняет решение — сопоставить транскрипты с предоставленной Excel-историей звонков. Что должно быть на выходе: один CSV или XLSX со столбцами примерно: filename date time direction phone_from phone_to duration transcript status отдельный .txt для каждого разговора; папка с результатами; файл со списком ошибок; исходный скрипт; короткая инструкция: как запустить обработку новой папки самостоятельно. Важно: решение должно быть простым, без сложной инфраструктуры; Telegram-боты для транскрибации не использовать; аудиозаписи и транскрипты никуда не сохранять после выполнения работы; API-ключи не прописывать в коде; если используете локальный faster-whisper — отлично; если используется платный API — предварительно согласовать со мной. Первый этап — проверить всё на 5–10 MP3. После подтверждения качества запускаем весь массив. В отклике напишите: каким способом предлагаете делать; нужен ли вам GPU; сколько времени займёт настройка; стоимость; пример похожей задачи, если ест.