Стоимость
2 000 ₽
Построение ML модели
Разрабатываю и внедряю модели машинного обучения под конкретные бизнес-задачи: прогнозирование, сегментация, классификац
Ruslana Komarova
301 просмотров
Об этой услуге
Кратко собрали состав работ, условия, сроки и вводные данные, которые понадобятся для старта.
Делаю прогноз продаж, выручки, спроса по товару/региону/каналу, скоринг клиентов: вероятность оттока, вероятность покупки, платёжеспособность, сегментацию клиентов и чеков для персонализированных предложений, ML-модели для автоматизации операций (например, классификация заявок/обращений). Во время работы я уточняю задачу и формулирую метрику успеха в бизнес-терминах, подготавливаю датасеты: сбор, очистка, фичеинжиниринг, обучаю и подбираю модели (от классических алгоритмов до градиентного бустинга и простых нейросетей), настраиваю мониторинг качества модели. Бизнес начинает принимать решения не “по интуиции”, а опираясь на прогнозы и вероятности: кого удерживать, куда направлять маркетинговый бюджет, где ждать просадку спроса, какие операции автоматизировать.
payments
Стоимость
2 000 ₽
schedule
Срок
7 дн.
visibility
Просмотры
301
check_circleЧеткое ТЗ с ожидаемыми результатами
check_circleДанные в виде csv,parquet, xlsx или другое
check_circleПредпочтения в оптимизации
Стоимость и условия
Перед оплатой зафиксируйте объём, срок, количество правок и дополнительные опции.
Срок
7 дн.
Правки
2
Как проходит работа
1
Вы выбираете пакет, количество и дополнительные опции.
2
При необходимости уточняете детали с исполнителем до оплаты.
3
Оплата резервируется через безопасную сделку на платформе.
4
Исполнитель сдаёт результат, вы проверяете и принимаете работу.
Контроль результата
Стоимость, сроки, правки и состав работ лучше зафиксировать до оплаты. Это повышает прозрачность заказа и снижает риск спорных ситуаций.
Исполнитель
Ruslana Komarova
Высококвалифицированный аналитик данных и Data-scientist с опытом 3 года и принятием решений на основе данных, визуализации данных и прогностического моделирования. Работала в качестве аналитика данных в компании Smart Solutions и помощника специалиста по анализу данных, на данный момент работаю в ОсОО "Альфа Ойл" (Red Petroleum) на должности Data Scientist. Имеется опыт работы с большими массивами данных, автоматизации процессов обработки данных и построения аналитических моделей.
Хорошо разбираюсь в Power BI, Excel, построении моделей, парсинге, ETL-конвейерах, веб-скрапинге и SQL (MSSQL). Имеет опыт работы с Airflow для автоматизации рабочих процессов, Pandas для манипулирования данными, PyTorch для глубокого обучения и Selenium/Beautiful Soup для веб-скрапинга. Для Data Science использую навыки построения моделей, выбор более подходящей для задачи модели, сегментация и кластеризация клиентов и тд.
Ответственный профессионал, стабильно соблюдающий сроки, обеспечивающий своевременное предоставление отчетов, аналитических моделей. Умеет преобразовывать необработанные данные в действенные идеи, которые способствуют успеху бизнеса.
