Мы с важной новостью: с 28 февраля 2025 года сервис Хабр Фриланс прекратит свою работу.
Купить услуги можно до 28 февраля 2025, но пополнить баланс уже нельзя. Если на вашем счете остались средства, вы можете потратить их на небольшие услуги — служба поддержки готова поделиться бонусами, на случай, если средств немного не хватает.
- Обо мне
-
- Стоимость работы:
- цена договорная
- Профессиональный опыт:
- более года
- Способы оплаты:
- безналичный расчёт
Программирование на языке Python
PANDAS.
Создание датафреймов, операции с датафреймами: sort_values, value_counts, nlargest, merge, concat, join, groupby,astype, reset_index, head, tail, describe, count, shape, loc,iloc, drop, dropna,to_numeric, to_datetime.
Объединение датафреймов: left join, left join(if NULL), right join, right join (if NULL), inner join, full outer join.
Сводные таблицы: метод pivot table. Анализ временных рядов: mean, sort_index, resample.
SEABORN.
Построение графиков: pairplot,heatmap. Матрица корреляции, диаграмма(тепловая карта) MATPLOTLIB.
Построение графиков: plot, scatter, hist, bar, pie, label, legend, title, grid. Линейные, точечные, гистограммы, столбчатые и круговые диаграммы.
Библиотека NUMPY.
БД SQLite3, MySQL.
Создание бд, написание сложных запросов.
CREATE,INSERT INTO,SELECT FROM WHERE,ORDER BY,AS,COUNT,MIN,MAX,LIKE,LIMIT,INNER,LEFT,RIGHT JOIN,UPDATE,DELETE,AND,OR,DESK,DISTINCT,IN,AVG,SUM,UNION,TRUNCATE,DROP table.
Методы connect и execute,объект cursor.
OPENCV.
Работа с изображениями: преобразование цветовых схем(cv2.cvtColor,c2.COLOR_RGB2GRAY, cv2.COLOR_BGR2RGB), другие операции(flags,shape, rectangle,circle,putText,resize).
Области интереса.
Создание маски (np.zeros,bitwise_and).
Работа с веб-камерой,класс VideoCapture.
ПАРСИНГ САЙТОВ.
Библиотеки BeautifulSoup,requests,методы find,findall,get
Selenium, селекторы
OpenVINO.
Работа с моделями из Open Model Zoo, преобразование моделей в формат OpenVINO,их тестирование. Применение onnx, openvino-dev
DOCKER.
Установка на компьютер, разворачивание контейнера из образа Ubuntu, установка в контейнере Python. С помощью облачного сервиса, docker и flask деплоил модель машинного обучения на ВМ: подготовка и создание файлов (dockerfile, requirements, model.sav, csv, html, app.py),сборка(build) своего образа. Далее образ загружаем(push) на docker hub, устанавливаем docker на ВМ, которая развернута в облачном окружении. Скачиваем(pull) образ из docker hub в ВМ,разворачиваем контейнер из образа и запускаем(run) контейнер на ВМ. Веб-приложение развернуто в облачном окружении
FLASK.
Создавал основу веб-приложения, экземпляр приложения. Render_template,декоратор @app.route
Система контроля версий Git.
ПОРТФОЛИО.
1. Веб-приложение для предсказания стоимости недвижимости
https://github.com/exelayam/WebApp
2. Приложение для работы с данными
https://github.com/exelayam/WebImportData
3. Сайт с админ панелью и профилями заказчика и исполнителя
https://github.com/exelayam/SiteWithAdmPanel
4. Мой образ
https://hub.docker.com/repository/docker/alshi/apa...
5. Программа, которая поочерёдно берет изображения из заданной папки и проводит над ними пакетную обработку(изменение разрешения, добавление надписи, наложение маски)
https://colab.research.google.com/drive/1bEFWBTbN9...
6. Программа, которая фиксирует наличие и отсутствие человека в кадре
https://drive.google.com/file/d/1Cz-sQmLnFCsZm3C3t...
7. Программа, которая принимает на вход вводимые с клавиатуры пользователем фразы и находит косинусное сходство.
https://colab.research.google.com/drive/1T43gw4mwd...
8. RFM-анализ (Recency, Frequency и Monetary: давность, частота и сумма покупок) для сегментации клиентов интернет-магазина подарков методом k-средних
https://colab.research.google.com/drive/1HZyE3FreC...
9. Парсинг сайтов
BeautifulSoup
https://drive.google.com/file/d/1GRqF4QuOpg22Ki9u0...
Selenium
https://colab.research.google.com/drive/1fLgVXmyDj...
10. Telegram-bot.Уведомление в Telegram при обнаружении релевантной информации
https://colab.research.google.com/drive/13kPz-iW0C...
11. Распознавание лиц на изображениях с использованием OpenVino и предобученных нейросетей
https://colab.research.google.com/drive/1GwAHiD4Yo...
12. Выделение продукта (со срезанным краем) на изображении, вычисление длины срезанного края и процента от общего периметра продукта
https://colab.research.google.com/drive/1lnfu3Ntpa...
13. Telegram-bot, которому можно отправлять изображения, а он, используя встроенную предобученную нейросеть (YOLO4), будет детектировать объекты на фото.
https://colab.research.google.com/drive/1ZFr7nyA55...
- Отзывы
Нет отзывов