Результаты по запросу «Data science консультирование» в Москве

Хотите видеть все показатели своего бизнеса в реальном времени и в одном месте даже со смартфона? Устали ломать глаза в таблицах и ждать формирования отчетности специалистами? Переживаете за точность и достоверность данных? Не уверены, что достаточно эффективно управляете бизнесом на основе доступных KPI? . Визуализация показателей бизнеса в дашбордах Google Data Studio или Power BI позволит Вам: - Автоматически получать данные из различных учетных ERP и CRM систем и рекламных кабинетов, включая: 1C, AmoCRM, Битрикс24, МойСклад, ЯндексДирект, ЯндексМетрика, Google Ads, Facebook Ads, Instagram, Вконтакте, Google Analytics, Google Таблицы, Excel, YouTube Analytics, BigQuery, и другие. - Оценивать эффективность (performance-management) бизнеса, отделов, департаментов, направлений и пр. - Оценивать эффективность маркетинга (performance-marketing) по каналам, продуктам, площадкам и пр. - Оценивать финансовую сторону бизнеса. - Видеть все нужные показатели в индивидуальном визуальном формате в одном месте. - Исключить человеческий фактор, сэкономить время и деньги при сборе и расчете показателей. - Контролировать результаты в реальном времени. - Использовать выбранный инструмент аналитики вместе с масштабированием бизнеса. - Иметь доступ к дашбордам со смартфона. - Не зависеть от пакетных предложений. - Сильнее вовлечь инвесторов и стэкхолдеров в интерактивную презентацию.

Хотите получать все показатели своего трафика из Яндекс Директ в режиме реального времени и в одном месте? Устали ломать глаза в таблицах и ждать формирования отчетности специалистами? Выгрузка показателей трафика Яндекс Директ по АПИ в Гугл таблицы позволит Вам: - Автоматически получать данные из Яндекс Direct в Гугл таблицу. - Строить любую отчетность и аналитику на основании этих данных. - Видеть все нужные показатели в одном месте. - Исключить человеческий фактор, сэкономить время и деньги при сборе показателей. - Контролировать результаты в реальном времени. - Дополнять и масштабировать показатели вместе с ростом бизнеса. - Не зависеть от пакетных сервисов. Основные показатели отчета (до 31-го, по умолчанию 6): Дата, логин, имя кампании, имя группы, тип площадки, пол, возраст, платёжеспособность, регион, устройство, условие показа, тип соответствия, средняя позиция показа и клика, показы, клики, визиты, конверсии, отказы и прочее. Возможная частота обновления (уже включено в каждый отчет): ежедневно, ежечасно. Настройка накопления данных позволяет исключать дублирование. Нужно для заказа: Сообщить нужный период исторических данных. Сообщить какие показатели нужны. Предоставить API ключ. Могу предоставить ссылку для его получения. Пример могу направить в личном сообщении.

Проведу анализ данных с визуализацией результатов в Python, Power BI

Напишу код на Python, R, Matlab, Octave, С++ используя алгоритмы датамайнинг и машин лернинг. У меня база проверенного кода, который решает реальные задачи. Смогу передать контакты до клиентов или указать portfolio. У меня много положительных отзывов на других биржах! Про цену 100% договоримся.

У меня есть опыт работы программистом на Python, в настоящее время работаю над анализом данных в качестве Data Scientist'a Решаю задачи машинного обучения , анализа данных, статистики и data science. Примеры задачей: - Классификация, регрессия, кластеризация на Python, R, Matlab, Octave - Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) - Задачи по компьютерному зрению используя Python и С++. - Распознавание изображений. - Распознавание лиц. - Определение позы . - Семантическая сегментация. - Классификация изображений. и прочее.

Я автор бестселлера "Математика для DATA SCIENTIST", Москва, 2021г. Как выжить в пандемию с DataScientist предполагает мотивацию. Урок 90 минут

Предлагаю обучение языку Python в виде практического курса по темам: - основы (переменные, основные операции с числовыми и строковыми переменными, преобразование типов данных, условия, циклы); - работа с датами; - структуры данных (списки, кортежи, словари, множества + вложенные структуры); - работа со строками, регулярные выражения, текстовые файлы, преобразования в списки и словари; - функции и классы (определение и примеры функций, локальные и глобальные переменные, аргументы функций, функции как объекты, лямбда-функции, создание собственных классов); - библиотека NumPy: многомерные массивы, векторные и матричные вычисления, работа с полиномами, статистические функции, генератор случайных чисел; - библиотека Pandas (извлечение, обработка и управление табличными данными): импорт Excel и CSV файлов в таблицы - датафреймы/базы данных, объединение таблиц, отбор данных, замена значений, работа с пропусками, удаление дублей, преобразование типов, подсчет значений, группировка и агрегирование данных); - работа с базами данных (на примере СУБД SQLite, ClickHouse, Oracle, PostgreSQL, MS SQL Server, MySQL, mariaDB): импорт таблиц из Excel и CSV файлов в базы данных, выборка данных из баз данных, пакетный импорт списка файлов в базы данных; - визуализация и графики (библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotly); - работа с API для извлечения данных из интернета; - подготовка к машинному обучению (некоторые понятия линейной алгебры, понятия производной функции и дифференциальных уравнений, основы статистического анализа данных); - основы машинного обучения; - валидация данных (использование критериев проверки стат. гипотез для проверки корректности полученных результатов моделирования); - основы обработки естественного языка (NLP).

Внедрение продуманной структурной разметки сайтов и мобильных приложений на основе Firebase, Google Analytics, Google Tag Manager, Mixpanel.

- Сбор данных из структурированных и неструктурированных источников - Трансформация данных - Поиск инсайтов, подготовка выводов и рекомендаций - Построение дашбордов

Программа обучения состоит из трех фаз со сдачей промежуточных экзаменов, реальных проектов для портфолио (индивидуальный, групповой - от заказчика и финальный - приложение) и карьерной недели с коучем. Формат обучения состоит из теории (20% времени - интерактивные лекции) и практики (80% - практика программирования с код-ревью от преподавателей-менторов), Обучение проходит в группе 20-30 человек. Для обучения в буткемпе не требуется техническое образование или какой-то опыт программирования. До начала обучения все желающие могут посетить День открытых дверей, пройти бесплатные мастер-классы и закончить 2-недельный подготовительный курс. Обучение в Elbrus Bootcamp возможно после прохождения технического интервью на знание базового синтаксиса языка программирования (формат - онлайн). Подготовка к нему с нуля занимает 30-40 часов, или от 2 недель на основе материалов Elbrus Bootcamp.

Программа обучения состоит из трех фаз со сдачей промежуточных экзаменов, реальных проектов для портфолио и карьерной недели с коучем. Обучение в Elbrus Bootcamp возможно после прохождения технического интервью на знание базового синтаксиса языка программирования (формат - онлайн). Подготовка к нему с нуля занимает 30-40 часов.