Бюджет: 3000 UAH Срок: 4 дня
Здравствуйте! Занимаюсь анализом данных на Python — считал корреляции, строил прогнозные модели (регрессия, немного на ML). Для медпроекта главное понять входные данные: в каком они виде (Excel/CSV) и сколько примерно наблюдений и признаков? От этого зависит, какая модель прогноза здесь реально сработает, а не просто будет хорошо выглядеть. Готов посмотреть ваши данные и сказать конкретику.
Бюджет: 6000 UAH Срок: 7 дней
Здравствуйте. Категория «Базы данных и SQL» указана не совсем точно. SQL подойдет лишь для выгрузки информации, а корреляции и математические модели — это сфера Data Science и медицинской статистики.
Готов реализовать оба этапа вашего проекта на Python (Pandas, SciPy, Scikit-learn) или R:
Статистический анализ: Проведу очистку данных, рассчитаю описательную статистику, найду корреляции (Пирсона/Спирмена) с обязательной оценкой статистической значимости (p-value).
Прогностическая модель: Построю ML-модель (например, логистическую регрессию, Random Forest или XGBoost) для классификации и оценки риска развития патологий на основе входных факторов.
Валидация: Оценю точность модели по метрикам ROC-AUC, Precision и Recall, чтобы она имела реальную клиническую и прогностическую ценность, а не просто перенастраивалась на тестовых данных.
Напишите в личные сообщения — обсудим структуру ваших данных (объем, количество переменных, наличие пропусков) и я сразу начну работу.
Бюджет: 8000 UAH Срок: 10 дней
aХристино, вижу, что вам нужно не просто получить отчет с корреляциями, а трансформировать накопленные медицинские данные в прогнозный инструмент. Понимаю, что для точности моделирования важно сначала правильно структурировать массивы данных и отфильтровать шумы, которые могут влиять на результат.
Предлагаю начать с анализа текущей структуры БД и очистки данных, после чего рассчитаю корреляции и протестирую несколько алгоритмов для математической модели, чтобы выбрать тот, который дает наименьшую ошибку на ваших данных. Вы получите готовые результаты с описанием значимости каждого показателя.
Какой объем исторических данных сейчас доступен в базе и есть ли разметка относительно того, как именно развивались патологии в конкретных случаях?
Бюджет: 5000 UAH Срок: 10 дней
Здравствуйте, Христина! Меня зовут Сергей — дата-аналитик на Python с опытом статистического анализа и построения прогнозных моделей.
Задача делится на два разных по объему этапа, так что разделю честно:
Этап 1 — статистика и корреляции:
• Очистка и подготовка данных (пропуски, выбросы, типы)
• Описательная статистика по всем показателям
• Корреляционный анализ (Пирсон / Спирмен — в зависимости от типа данных) с оценкой значимости (p-value), а не просто «коэффициент»
• Визуализация и понятные выводы
Этап 2 — прогнозная модель:
• Построение модели риска развития патологий на имеющихся данных
• Честная валидация (ROC-AUC, sensitivity/specificity) — чтобы оценить, насколько моделям можно доверять
• Важно: адекватность такой модели напрямую зависит от объема и качества данных — поэтому сначала хочу посмотреть, что есть.
Чтобы оценить реально, а не наослеп, несколько вопросов по данным:
1. В каком виде данные — Excel / CSV / база?
2. Сколько примерно наблюдений (строк) и показателей (столбцов)?
3. Что именно прогнозируем (какая целевая патология / событие) и много ли пропусков?
И один момент честно: это медицинские данные, так что модель я строю и валидирую корректно с инженерной стороны. Но финальные клинические выводы — за медиками, и я не подаю модель как готовый диагностический инструмент без надлежащей валидации.
По стоимости и срокам: зависит от объема данных, поэтому точную сумму назову после того, как увижу файл. Могу разбить по этапам (Этап 1 и Этап 2 отдельно), чтобы было прозрачно. Готов обсудить!
Сергей
Бюджет: 15000 UAH Срок: 14 дней
Доброго дня, без проблем помогу с расчетом статистики и корреляций для медицинского проекта. Имею более 5 лет опыта работы с базами данных (PostgreSQL, SQL) и Python - реализую анализ данных, построю математическую модель прогнозирования на основе имеющихся данных (scipy, pandas, sklearn или подобное). Напишите в личные сообщения, обсудим детали и структуру данных. Обращайтесь!
Бюджет: 25000 UAH Срок: 14 дней
Добрый день! Мы имеем опыт в обработке медицинских данных и построении предиктивных моделей. Реализуем задачу через Python (Pandas, Scipy) для статистического анализа и построим модель прогнозирования патологий на базе библиотек машинного обучения. Обеспечим высокую точность расчетов и корректную интерпретацию результатов. Готовы обсудить детали реализации.
25000
14
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Доброго дня, Христино.
Медицинские данные почти всегда имеют пропуски и неравномерное распределение — поэтому первым шагом станет аудит качества данных в вашей базе, чтобы корреляции и модель прогнозирования опирались на надежный фундамент, а не на артефакты неполных записей. Ваши данные пройдут очистку и нормализацию через прямые SQL-запросы к PostgreSQL или MySQL, что обеспечит скорость даже на больших объемах данных без необходимости в промежуточных экспортах.
После очистки вы получите полный корреляционный анализ с визуализацией — это выявит скрытые связи между факторами и патологиями. Прогностическая модель строится с использованием AI-подходов для классификации и регрессии: каждому пациенту будет присвоена количественная оценка риска развития патологий. Точность модели оценивается метриками sensitivity и specificity — критически важными именно для медицинских задач, где ложноположительные и ложноотрицательные результаты имеют разную весомость.
Результаты оформляются в удобном формате — Excel, CSV или JSON — для прямой интеграции в вашу клиническую практику. Чтобы модель была адекватной, стоит согласовать перечень целевых патологий и минимально приемлемый уровень точности до начала работы.
Варианты:
Базовый
10 000–20 000 UAH
Получение базовой статистики и анализа взаимосвязей в ваших данных.
• Полный статистический отчет по ключевым показателям
• Матрица корреляций для выявления скрытых закономерностей
• Данные в формате Excel/CSV для быстрого анализа
• Оптимизированные SQL-запросы для повторного использования
Стандартный
25 000–45 000 UAH
Комплексное решение: от глубокой статистики до рабочей модели прогнозирования.
• Детальный статистический анализ и визуализация корреляций
• Функционирующая математическая модель прогнозирования развития патологий
• Количественная оценка рисков для каждого отдельного пациента
• Отчет о точности и валидации модели
• Инструкция по интерпретации результатов для врачей
Расширенный
50 000–80 000 UAH
Максимальная автоматизация и расширенная интеграция с прогностической системой.
• Все преимущества Стандартного пакета
• Разработка модели с поддержкой нескольких различных типов патологий
• Интеграционный JSON-интерфейс для автоматического обновления прогнозов
• Глубокий анализ влияния множественных факторов на развитие болезней
• Сопровождение и корректировка модели на основе новых данных в течение месяца
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте! Выполню ваше задание быстро и качественно.
Последние мои работы
https://indexfast.pp.ua - быстрая индексация сайта
https://mono-bank.pp.ua - все о монобанке
https://mamamia.pp.ua - интернет-магазин
https://programist.pp.ua/ua/portfolio/ - портфолио работ
https://monitortest.pp.ua - тестирование монитора
https://keytest.pp.ua - тестирование клавиатуры
https://pctest.pp.ua - тестирование компьютера
https://vseetut.matviy.pp.ua - верстка
Мое портфолио: https://freelancehunt.com/ua/freelancer/romas6ka.html#portfolio
Пишите, начну сегодня работать. Буду рад сотрудничеству с Вами!
Бюджет: 700 UAH Срок: 1 день
Добрый день!
Я 3 в 1 - врач, программист, аспирант. Давайте детали имеющихся данных в приват, подумаю как лучше сделать ваше задание.
Бюджет: 700 UAH Срок: 3 дня
Добрый день!
Готова взяться за расчет статистики для вашего медицинского проекта, включая корреляционный анализ — работаю в Excel, умею корректно считать и визуализировать корреляции.
Что касается математической модели прогнозирования развития патологий — это отдельная, более комплексная задача. Предлагаю сначала обсудить, какие данные у вас есть (объем, формат, переменные), чтобы я могла корректно оценить подход и сроки для этой части.
Цена: 400 грн за расчет статистики с корреляциями (при наличии готовых данных в удобном формате)
Срок: 2–3 дня с момента получения данных
Я новичок на бирже, поэтому сознательно держу цену минимальной — главное для меня сейчас отработать первый реальный кейс и получить честный отзыв о сотрудничестве. Буду благодарна за возможность это показать на деле.
Готова обсудить детали и начать сразу после согласования.
Бюджет: 1500 UAH Срок: 2 дня
Добрый день! Преподаватель ВУЗа выполнит качественно и быстро ваш проект по статистике! Если посмотрите мои отзывы, увидите, что я работаю в SPSS для обработки результатов из статистики и их корреляции, а также построю все графики! Буду рад вам помочь!)
Бюджет: 11111 UAH Срок: 11 дней
Здравствуйте.
Готов взяться. У меня большой опыт в обработке, анализе и структурировании сложных массивов данных на Python. Для прогнозирования подключу современные алгоритмы машинного обучения, которые с высокой точностью будут определять риски.
Точная стоимость и сроки будут зависеть от объема ваших данных и их чистоты. Всегда на связи и гарантирую четкую коммуникацию. Отправьте пример таблицы для окончательной оценки!
Бюджет: 25000 UAH Срок: 15 дней
Привет ⭐️! Я — высококвалифицированный веб-разработчик с более чем ✅ 7-летним опытом в разработке и современных веб-технологиях.
Последние проекты:
✔️https://homenly.com
✔️https://confidence-tech.com
✔️https://homexcrm.com
✔️https://omgfirms.com
✔️https://skyhigh-lviv.com/
✔️https://sweet-sdpearls.de/
✔️https://novobudova.pro
✔️https://aquahub.org.ua
✔️https://boostylabs.com
✔️https://ol.zp.ua
✔️https://emporio-sports.cz
Мой стек включает:
✅ Фронтенд: HTML, CSS, JavaScript, React.js, Vue.js, Angular
✅ CMS: Wordpress(woo), OpenCart, Prestashop, Webflow
✅ Бекенд: PHP, Laravel, CodeIgniter, Python, Django, Flask, Node.js, Next.js
✅ Базы данных: MySQL, PostgreSQL
✅ Другие навыки: Git, интеграция API
Почему стоит выбрать меня?
✔️ Быстрое и качественное выполнение: Ваши задачи будут выполнены вовремя и с безупречным качеством.
✔️ Интеграция API: Нужна бесперебойная интеграция сторонних API? Я об этом позабочусь.
✔️ Индивидуальные решения: Я беру Ваши идеи и превращаю их в успешные веб-решения, адаптированные к потребностям Вашего бизнеса.
Давайте сотрудничать и вместе создавать что-то удивительное!
Бюджет: 27000 UAH Срок: 21 день
У нас уже есть практически готовое решение для медицинской аналитики и прогнозных моделей, его можно быстро адаптировать под ваши данные и запустить первый рабочий результат )
По срокам я бы ориентировался на 2-3 недели для первой версии - статистика, корреляции, проверка качества данных, базовая прогнозная модель и понятный отчет для медицинской команды.
Смотрите, тут нюанс - для медицинского прогнозирования важно не просто посчитать корреляции, а проверить смещение данных, пропуски, клиническую логику признаков и качество прогноза на отложенной выборке.
Можем сделать это как аккуратный этап - сначала анализ данных и математическая модель, потом при необходимости добавить кабинет или автоматический расчет для новых пациентов.
Уточню 2 вещи.
- Какой формат данных сейчас - таблицы, база, экспорт из медицинской системы
- Патологии надо прогнозировать как риск в процентах, класс заболевания или изменение показателя во времени
Релевантные примеры Ingello.
- https://business.ingello.com/lita - медицинский проект, близкий по домену и работе с клиническими процессами
- https://business.ingello.com/rapport - медицинское направление, где важна структуризация данных и практическая польза для врачей
- https://business.ingello.com/vorfahr - пример ИИ-автоматизации и работы с моделями для бизнес-процессов
Главный лендинг для Freelancehunt - https://systems-fl.ingello.com/ua
Готовы обсудить детали в рамках биржи, я на связи.
По ощущениям, тут лучше не усложнять старт - сперва довести модель на ваших данных, а уже потом красиво упаковать ее в интерфейс =/
