Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak

Yevgeny Rumynych

Sleeping face
Yevgeny hasn't been on the service for a long time.
But on Freelancehunt, there are also 4632 freelancers in category English, who will professionally and timely complete a project of any complexity.

Ukraine Kyiv, Ukraine
3 years back
Available for hire available for hire
on the service 7 years

Rating

Successful projects
No data
Average rating
No data
Rating
178

CV

Freelancer with years of experience in copywriting. I have great storytelling and marketing skills, as well as excellent communication skills.

I’m studying Python ML and am eager to learn more and find internships in projects.

I am utterly interested in writing python code for financial purposes and exposures.


I’m passionate about creating content that engages and inspires people. Whether it’s writing copy for a website, crafting a compelling story, or writing a analysis script/code for their company. I love the challenge of finding just the right words to get my message across.


I’m always looking for new adventures and experiences to broaden my horizons.


My unmatched perspicacity coupled with My sheer indefatigability makes Me a feared opponent in any realm of human endeavor.

Skills and abilities

Programming

Portfolio


  • 23 USD

    Marketing, content copywriting.

    English
    My task was:
    "Write a product description for a new line of luxury watches that your company is launching. The description should be informative, engaging, and persuasive."

    After spending three hours doing all my research about my client's business, taking a lot from what the costumers were happy about in their reviews, I wrote a pretty damn good sales/content copy. I take proud in myself for this!
  • 23 USD

    Marketing, content copywriting.

    English
    I received a task from an American company to write content and key marketing words for a security firm's newest product. It was something new for me since I had no idea such alarms existed. However, I convinced my client that I was the right person for the job, and the project began. I spent four hours researching the product, ensuring I did not miss any small detail. My confidence in myself was high, and I ended up learning more about alarms that day than I ever knew in my life.

    I spent an additional hour conducting Facebook market analysis since that was the platform where most people seemed interested in security systems (I thought to myself, "They're old... Facebook is old!"). Lastly, I spent an hour writing an engaging and detailed story about alarms.

    I'm sharing this story for a reason. Although my client was happy, I received a message from them a month later stating that after my article was published, their sales increased by about 30%! To this day, I am unsure whether it was due to my writing skills or outstanding marketing research and usage of key words. Regardless, I am proud of this project.
  • 11 USD

    Python text token

    English
    Ось огляд того, що робить цей код:

    Імпортує необхідні бібліотеки: nltk для обробки природних мов, re для регулярних виразів та json для роботи з об'єктами JSON.

    Перевіряє, що необхідні дані NLTK завантажені. Якщо ні, то вони завантажуються.

    Визначає функцію tokenize_text(text), яка приймає рядок text як вхідні дані та повертає об'єкт JSON, що містить кожне слово в тексті та речення, у яких воно зустрічається.

    Функція tokenize_text(text) спочатку розбиває текст на окремі речення за допомогою sent_tokenize(text) з модуля nltk.tokenize.

    Потім вона створює порожній словник word_dict для зберігання слів та їх речень.

    Для кожного речення в тексті функція токенізує речення на окремі слова за допомогою word_tokenize(sentence) з модуля nltk.tokenize.

    Функція потім фільтрує будь-які зупинні слова (звичайні слова, такі як "the" та "and", які зазвичай не є корисними для аналізу) та небажані слова (такі як знаки пунктуації та числа) за допомогою спискового включення, яке перебирає слова та перевіряє, що кожне слово не міститься в множині англійських зупинних слів (stopwords.words('english')) та що воно не складається виключно з символів, які не є словами (за допомогою re.match('^[\W_]+$', word)).

    Функція потім перебирає відфільтровані слова та додає кожне слово та індекс речення, у якому воно зустрічається, до word_dict. Якщо слово вже є у словнику, функція додає індекс речення до списку речень, у яких зустрічається слово.

    Нарешті, word_dict перетворюється на об'єкт JSON за допомогою json.dumps(word_dict)
  • 113 USD

    Python binance analysis bot.

    English
    Імпортуємо необхідні модулі, такі як os, binance, talib, numpy та pandas.
    Ініціалізуємо клієнта Binance з заповнювачем для ключа API та секрету.
    Отримуємо історичні дані klines для заданого символу та інтервалу.
    Конвертуємо дані klines в Pandas DataFrame.
    Конвертуємо типи даних в відповідний формат.
    Розраховуємо індикатор Moving Average Convergence Divergence (MACD).
    Розраховуємо індикатор Relative Strength Index (RSI).
    Розраховуємо індикатор Moving Average (MA).
    Друкуємо результати.

Activity

  Latest proposals 5
You need to make a rehat in English.
5 USD
Controlling the contract in English, translation of the application
6 USD
Write Python or node.js code for trading binance
68 USD
Advertising post for telegram channel
11 USD
Python Script (SpaSy and NLP)
11 USD