Анализ данных и обучение.

Сервис по удалению фона на изображениях

Визуализация данных об уровне загрязнения окружающей среды в РФ

Здравствуйте, если вы ищете кого-то, кто может предоставить вам любое задание или проект по машинному обучению на питоне, то вы пришли по адресу. То, что я предлагаю: 1) Любое задание или алгоритм машинного обучения, как KNN, K-MEAN, DBSCAN и т.д. 2) Очистка данных, заполнение недостающих значений и выбор наилучших характеристик 3) Анализ временных рядов, т.е. прогнозирование запасов 4) Модели машинного обучения, использующие логистическую регрессию, линейную регрессию, деревья принятия...

Нахождение биологических клеток среди молекул

Еженедельное предсказание индексов, с использованием нейросетей.

Работаю в питоне и SQL. Крупных каких-то проектов законченных нет. С оптимизмом возьмусь за СУБД.

Привет и добро пожаловать в мой профиль! Я предлагаю решения для данных, основанные на моем превосходном понимании и знании платформ для эффективного анализа данных, включая SQL, Sheets, Excel, Tableau, R, Spark, Scala и Python (включая основные библиотеки для анализа и визуализации данных, такие как Pandas, Numpy, Matplotlib , Seaborn). Компетенции: парсинг, разработка десктопных приложений и ботов, анализ данных, нейронные сети. Опыт коммерческой разработки: 7 лет (С++ & Qt |...

Junior Python developer.Изучаю numpy.pandas, matplotlib Занимаюсь парсингом web-страниц в Excel(csv), json.

Парсинг наименований книг с сайт www.labirint.ru

Парсинг фильмов

Запись бюджета клубов в таблицу Excel.

Всем привет! Меня зовут Илья мне 21 год живу в Челябинске. Опыт работы 4 года Мои навыки Владение Python для анализа данных и машинного обученияБиблиотеки Pandas, Numpy, Matplotlib и SeabornРабота с базами данных PostgreSQL, SQLite3, и SQLРабота с различными источниками данных: CSV, XML, XLS, JSON, парсинг сайтов, APIФреймворки ML (sklearn, xgboost, lightgbm, catboost)Фреймворки Flask, Docker Deep Learning (TensorFlow, Keras, Оптимизация, дообучение NLP)Применение алгоритмов машинного...

Владение Python для анализа данных и машинного обучения Библиотеки Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn Работа с базами данных PostgreSQL, SQLite3, и SQL Работа с различными источниками данных: CSV, XML, XLS, JSON, парсинг сайтов, API Фреймворки ML (sklearn, xgboost, lightgbm, catboost) Фреймворки Flask, Docker Deep Learning (TensorFlow, Keras, Оптимизация, дообучение NLP) Применение алгоритмов машинного обучения, для построения моделей прогнозирования . Для связи со мной пишите на почту...

Знаю Unity и Python в совершенстве. Умею работать с множеством библиотек: Matplotlib, Seaborn, Pandas, Numpy, PyQt5 и т. д. P.S. Я - начинающий фрилансер :3

*Python junior разработчик *Junior Data Scientist Список библиотек и фреймворков ,используемых на личном опыте: *matplotlib *numpy *TF/Keras *pandas *Pyqt5 *Selenium *Flask *Знание основ PostgreSQL опыт написания SQL запросов Telegram: https://t.me/yourbg000 GitHub:https://github.com/Amidamaru161/Test e-mail: bodya148833@rambler.ru

Опыт работы над различными проектами по анализу данных сформирован в процессе обучения в ВУЗе. Участвовал в ряде учебных проектов по анализу данных. В рамках курса "Интеллектуальный анализ данных" работал над различными датасетами с применением моделей машинного обучения, разрабатывал модели кредитного скоринга. Могу строить модели машинного обучения с применением Градиентного Бустинга и Стохастического Градиентного Бустинга. В курсовой работе использовал модель множественной линейной регрессии...

Анализ вакансий на hh.ru

Ключевые компетенции • Автоматизация бизнес-процессов • Инженерно-техническая экспертиза • Научно-исследовательские изыскания Инструментарий и интересы • IDE - Visual Studio Code, Atom, Neobook. • Сommunication - Telegram, WhatsApp, AnyDesk, TeamViewer, RDP. • Web - HTML, CSS (Bootstrap), JavaScript (Node.js, React ), Python (Django, Flask, Jinja, SQLAlchemy), SQL (SQLDeveloper, Valentina Studio). • Automation - Google Sheets, Postman. • Desktop - VisualNEO Win, SQL, Python (PIL,...

САПР малых мостов и водопропускных труб

CRM Диагностика ИССО

Моделирование стабильности криволинейных участков пути PathCurve

-Есть опыт в создании парсеров разной сложности, в том числе многопоточных. -Умею создавать Телеграм-ботов. -Знаком с многими библиотеками на Python (Matplotlib, Pandas, NumPy, OpenCV, Requests) и популярными API

Образование - Московский Физико-Технический Институт. Основные навыки: • Python (работа с библиотеками: scikit-learn, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, h3, folium, TfidfVectorizer) • Понимание и опыт применения алгоритмов машинного обучения DecisionTree, KNeighborsClassifier, RandomForestClassifier, LinearRegression, Ridge, SGDClassifier, LogisticRegression, LinearSVC • Знание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата • SQL (запросы...

I am Gevorg Harutyunyan currently a Python developer from Armenia. I work in the field of science (High Energy Astrophysics) in an International center. Last 3 years I do data analysis of big data and have straight skills which are mentioned below. Now my general aim is to collect good reviews and so I am ready to solve tasks as accurately as possible to gratify client claims. Looking forward to your positive response and will be grateful to collaborate ▪ OS systems - Windows OS, Linux OS ...

Закончил ВМК МГУ по специальности прикладная математика и информатика. После чего поступил на магистратуру ФКИ МГУ по той же специальности. Мой профиль - анализ данных. Однако, у меня имеется опыт в программировании после университета, поэтому я активно и всё больше использую инструменты для совершенствования и улучшения своей работы: Python (pandas, matplotlib, seaborn, sklearn), Power BI, Excel (VBA, pivot), SQL (join, оконные функции, вложенные запросы). Первая работа - младший менеджер PwC в...

Знаю Python на хорошем уровне, умею работать с файлами и таблицами. Работал с такими библиотеками для анализа и обработки данных как — Pandas, Numpy, scipy. Для машинного обучения — Scikit Learn (классификация, кластеризация, регрессия), OpenCV Для визуализации данных — Matplotlib, Seaborn. Для парсинга данных с сайтов — Requests, BeautifulSoup

Основная деятельность лежит в области машинного обучения и анализа данных. Решаю DS задачи полного цикла: разведочный анализ данных, обучение моделей и их вывод в продакшн, разработка аналитических дашбордов.

Опыт разработки программ на Python больше 2 лет В своей работе активно использую Notion и Git Стек для парсинга: requests, bs4, Selenium. Стек для ML: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, pytorch Стек для веба: Django, HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript

У меня опыт программирования в Python(pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn) SQL(ORACLE/SQLITE), MS Power BI(Query/Pivot), Excel( сложные функции, Впр, сводные таблицы), API(json/soup). Дисциплинирован, ответственен, вакцинирован:).

Работа с data science

Личная страничка Python Работа с библиотеками Numpy и Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Autoviz, Pandas Profiling для подготовки и исследовательского анализа данных работа с библиотеками машинного обучения в Python Mashine learning Решение задач регрессии, классификации, кластеризации при помощи библиотек Scikit learn,XGBoost, Pycaret, Autogluon. Создание моделей машинного обучения в фреймворках RapidMiner, Databricks,H2O, Knime, Loginom. Business intelligence (BI) Создание...

Карьера: 1. Инженер отдела системной аналитики ОАО “Сетевая компания” 22.09.2021-по настоящее время. Аналитика данных, машинное обучение на языке Python (pandas, scikit-learn, matplotlib и т.д.) Обо мне: 1. Научная работа в анализе медицинских изображений с помощью сверточных нейронных сетей. Семантическая сегментация трехмерных МРТ снимков, двумерных МРТ снимков. Библиотеки языка Python (Tensorflow, Keras, NumPy и т.д.) Опыт: более 1 года. 2. Курсы по математической статистике на...

Начинающий специалист по большим данным

Решаю задачи машинного обучение, опыт преимущественно с изображениями, текстами. Полный Python ml стек: pandas, numpy, matplotlib, tensorflow, pytorch, keras. Делал Dashboard при помощи Dash, запускал модели на Flask.