Wyszukiwanie informacji, które nie są w wolnym dostępie

Opis: Prowadzimy system raportowania szkoleń/kursów, w którym dla każdego klienta istnieje osobny raport Power BI, który otrzymuje dane o ukończeniu kursów przez Tovuti LMS API za pomocą Power Query (M). Jeden z tych raportów zaczął zgłaszać błąd 429 Too Many Requests, ponieważ zapytanie za każdym razem ponownie ładowało całą historię danych, a objętość tej historii już przekroczyła limit zapytań Tovuti API. Potrzebne: Przepisać Power Query tak, aby przy każdym aktualizowaniu ładowane były tylko nowe/zmienione rekordy, używając parametru timestampModifiedAfter w punkcie końcowym courseProgresses (ten parametr potwierdzono, że istnieje i działa), zamiast ponownego ładowania całej historii. Dodaj logikę retry/backoff, aby w przypadku błędu 429 zapytanie było wstrzymywane i kontynuowało działanie, a nie kończyło się błędem. Sprawdzić poprawki na naszym rzeczywistym Tovuti API i potwierdzić, że aktualizacja przebiega pomyślnie. Krótko udokumentować zmiany (co i dlaczego zostało zmienione), abyśmy mogli to wspierać w przyszłości. Kontekst modelu danych: Raport składa się z 4 powiązanych tabel: Teams, Courses, Users oraz AssigmentsProgress (tabela faktów, która pochodzi z punktu końcowego courseProgresses Tovuti, powiązana przez teamId, courseId, userId). To właśnie tabela AssigmentsProgress napotyka limit zapytań, ponieważ rośnie za każdym razem, gdy ktoś zaczyna, przechodzi lub kończy kurs. Wymagania: Znajomość praktyczna Power Query (język M) oraz wzorców inkrementalnej aktualizacji danych w Power BI Doświadczenie w pracy z REST API (paginacja, filtry według daty, limity zapytań, obsługa retry/backoff) Umiejętność czytania dokumentacji OpenAPI/schema Jasna komunikacja w języku angielskim Wynik: Działająca, przetestowana poprawka Power Query, zintegrowana z istniejącym raportem, z krótkim pisemnym wyjaśnieniem zmian. Budżet: Stała cena za to zadanie (kwota do omówienia na podstawie oferty)

Potrzebne jest szybkie zebranie bazy kontaktów kosmetologów, gabinetów kosmetycznych Wymagania dotyczące wyniku: Format: Excel lub Google Arkusze. Numery telefonów muszą być w międzynarodowym formacie, ciągłymi cyframi BEZ plusów, spacji ani myślników (na przykład: 380********** Struktura: Kolumna A — Nazwa gabinetu / Imię, Kolumna B — Numer telefonu. Objętość: od 200 świeżych kontaktów, bez duplikatów i pustych wierszy

Dane wejściowe Dla każdego produktu dostarczane są: nazwa; krótki opis; jedno lub kilka zdjęć; gotowy prompt do generacji opisu SEO; gotowy prompt do generacji obrazu. Co należy zrobić1. Generacja opisu SEO wstawić nazwę i opis produktu do gotowego promptu; uzyskany wynik od AI przenieść bez zmian; utworzyć: SEO-nazwę; SEO-opis; słowa kluczowe; charakterystyki produktu.2. Wypełnienie charakterystyk Wypełnić charakterystyki zgodnie z informacjami uzyskanymi od AI. Jeśli pewnych danych brakuje, dopuszcza się uzupełnienie za pomocą AI bez samodzielnego wymyślania charakterystyk.3. Generacja obrazu Na podstawie gotowego promptu wygenerować nowe zdjęcie produktu, używając: nazwy; opisu; istniejącego zdjęcia produktu. Obraz musi spełniać wymagania określone w promptcie. Ważne Praca wykonywana jest wyłącznie na podstawie gotowych promptów. Wszystkie szczegóły procesu pokazane są w wideoinstrukcji, która jest dołączona do tego TZ. Należy dokładnie przestrzegać instrukcji i sprawdzać wynik przed oddaniem. Wynik Dla każdego produktu należy dostarczyć: gotową SEO-nazwę; SEO-opis; słowa kluczowe; wypełnione charakterystyki; nowe wygenerowane zdjęcie. Dodatkowe informacje Rozważamy wielu wykonawców do długoterminowej współpracy. Przed rozpoczęciem głównej pracy należy wykonać zadanie testowe. Po pomyślnym zadaniu testowym pierwszym etapem będzie przetwarzanie 150 produktów. Prosimy o podanie kosztu wykonania 150 produktów oraz terminu realizacji. Oczekiwana wydajność — nie mniej niż 25-30 produktów dziennie. Po pomyślnym zakończeniu pierwszego etapu zostaną przekazane następne partie produktów. Całkowity zakres prac — około 2000 produktów.

O projekcie Artystyczna grupa baletowa z Berlina. Sprzedajemy bilety na nasze własne produkcje. Promocja: Meta, Google Search, e-mail (Brevo), reklama zewnętrzna, portale partnerskie i influencerzy. Co należy zrobić Wcześniej nasz budżet reklamowy był wydawany bez odpowiedniego przypisania — nie mogliśmy zobaczyć, skąd faktycznie pochodziły zakupy. Potrzebujemy czystego systemu pomiarowego: poprawnie działające piksele (Meta / Google / TikTok) i GA4, cross-domain od naszej strony docelowej do kasy na platformie partnera biletowego, tagowanie i rozróżnienie wszystkich źródeł ruchu, analityka behawioralna strony docelowej (głębokość przewijania, dotarcie do bloku biletów) oraz konsolidacja wszystkich kanałów w jednym czytelnym panelu. Nie szukamy osoby zajmującej się zakupem mediów. Zarządzanie reklamami Meta jest zautomatyzowane przez osobne narzędzie, a strategię prowadzimy sami. Czego od Ciebie potrzebujemy, to zbudowanie systemu nerwowego danych, na którym opierają się decyzje. Pierwszy etap to wspólne projektowanie lejka, a nie realizacja gotowej specyfikacji. My dostarczamy szczegóły dotyczące biletów, Ty przynosisz wiedzę na temat lejków i przypisania. Twoje podejście do tego etapu będzie decydujące przy wyborze wykonawcy. Etapy: (0) zaprojektowanie architektury pomiarowej → (1) audyt i naprawa tego, co już istnieje → (2) konfiguracja. Termin — do uruchomienia sprzedaży w sierpniu. Po konfiguracji tylko wsparcie na wezwanie. Grupa docelowa / dla kogo to jest B2C, nabywcy biletów na wydarzenia kulturalne. Doświadczenie w e-commerce jest w porządku; szczegóły dotyczące wydarzenia pochodzą z naszej strony. Jak Cię ocenimy 1. Czy rozumiesz zadanie — wyraź własnymi słowami, co jest tutaj najważniejsze. 2. Jak podszedłbyś do etapu projektowania lejka. 3. Odpowiednie doświadczenie: GA4, GTM, piksele, lejki, przypisanie, odczytywanie metryk Meta, śledzenie e-maili. 4. Wskaźnik orientacyjny / model płatności. Szczegółowy brief jest załączony. Ustalimy dokładny zakres i oszacowanie podczas rozmowy.

Automatyzacja przetwarzania danych Wykonywanie obliczeń według danych algorytmów, Automatyczne formowanie dokumentów Integracja z 1C Są dane wejściowe w jednej tabeli, które automatycznie mają być przenoszone do innej, wykonywane obliczenia według określonych zasad oraz formowane gotowe dokumenty do dalszego również automatycznego załadunku do 1C