Бюджет: 3000 UAH Термін: 4 дні
Вітаю! Займаюся аналізом даних на Python — рахував кореляції, будував прогнозні моделі (регресія, дещо на ML). Для медпроєкту головне зрозуміти вхідні дані: у якому вони вигляді (Excel/CSV) і скільки приблизно спостережень та ознак? Від цього залежить, яка модель прогнозу тут реально спрацює, а не просто гарно виглядатиме. Готовий глянути ваші дані й сказати конкретику.
Бюджет: 6000 UAH Термін: 7 днів
Вітаю. Категорія «Бази даних та SQL» вказана не зовсім точно. SQL підійде лише для вивантаження інформації, а кореляції та математичні моделі — це сфера Data Science та медичної статистики.
Готовий реалізувати обидва етапи вашого проєкту на Python (Pandas, SciPy, Scikit-learn) або R:
Статистичний аналіз: Проведу очистку даних, розрахую описову статистику, знайду кореляції (Пірсона/Спірмена) з обов'язковою оцінкою статистичної значущості (p-value).
Прогностична модель: Побудую ML-модель (наприклад, логістичну регресію, Random Forest або XGBoost) для класифікації та оцінки ризику розвитку патологій на основі вхідних факторів.
Валідація: Оціню точність моделі за метриками ROC-AUC, Precision та Recall, щоб вона мала реальну клінічну та прогностичну цінність, а не просто перенавчалася на тестових даних.
Напишіть в особисті повідомлення — обговоримо структуру ваших даних (обсяг, кількість змінних, наявність пропусків) і я відразу почну роботу.
Бюджет: 8000 UAH Термін: 10 днів
aХристино, бачу, що вам потрібно не просто отримати звіт з кореляціями, а трансформувати накопичені медичні дані у прогнозний інструмент. Розумію, що для точності моделювання важливо спочатку правильно структурувати масиви даних та відфільтрувати шуми, які можуть впливати на результат.
Пропоную почати з аналізу поточної структури БД та очищення даних, після чого розрахую кореляції та протестую кілька алгоритмів для математичної моделі, щоб обрати той, що дає найменшу похибку на ваших даних. Ви отримаєте готові результати з описом значущості кожного показника.
Який обсяг історичних даних зараз доступний у базі та чи є розмітка щодо того, як саме розвивалися патології у конкретних випадках?
Бюджет: 5000 UAH Термін: 10 днів
Вітаю, Христино! Мене звати Сергій — дата-аналітик на Python з досвідом статистичного аналізу та побудови прогнозних моделей.
Задача ділиться на два різні за обсягом етапи, тож розділю чесно:
Етап 1 — статистика й кореляції:
• Очистка й підготовка даних (пропуски, викиди, типи)
• Описова статистика по всіх показниках
• Кореляційний аналіз (Пірсон / Спірмен — залежно від типу даних) з оцінкою значущості (p-value), а не просто «коефіцієнт»
• Візуалізація й зрозумілі висновки
Етап 2 — прогнозна модель:
• Побудова моделі ризику розвитку патологій на наявних даних
• Чесна валідація (ROC-AUC, sensitivity/specificity) — щоб оцінити, наскільки моделі можна довіряти
• Важливо: адекватність такої моделі напряму залежить від обсягу й якості даних — тому спочатку хочу подивитись, що є.
Щоб оцінити реально, а не наосліп, кілька питань по даних:
1. У якому вигляді дані — Excel / CSV / база?
2. Скільки приблизно спостережень (рядків) і показників (стовпців)?
3. Що саме прогнозуємо (яка цільова патологія / подія) і чи багато пропусків?
І один момент чесно: це медичні дані, тож модель я будую й валідую коректно з інженерного боку. Але фінальні клінічні висновки — за медиками, і я не подаю модель як готовий діагностичний інструмент без належної валідації.
По вартості й термінах: залежить від обсягу даних, тому точну суму назву після того, як побачу файл. Можу розбити по етапах (Етап 1 і Етап 2 окремо), щоб було прозоро. Готовий обговорити!
Сергій
Бюджет: 25000 UAH Термін: 14 днів
Доброго дня! Ми маємо досвід в обробці медичних даних та побудові предиктивних моделей. Реалізуємо задачу через Python (Pandas, Scipy) для статистичного аналізу та побудуємо модель прогнозування патологій на базі бібліотек машинного навчання. Забезпечимо високу точність розрахунків та коректну інтерпретацію результатів. Готові обговорити деталі реалізації.
25000
14
Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня, Христино.
Медичні дані майже завжди мають пропуски та нерівномірний розподіл — тому першим кроком стане аудит якості даних у вашій базі, щоб кореляції та модель прогнозування спиралися на надійний фундамент, а не на артефакти неповних записів.
Ваші дані пройдуть очищення та нормалізацію через прямі SQL-запити до PostgreSQL або MySQL, що забезпечить швидкість навіть на великих обсягах даних без потреби в проміжних експортах.
Після очищення ви отримаєте повний кореляційний аналіз із візуалізацією — це виявить приховані зв'язки між факторами та патологіями.
Прогностична модель будується з використанням AI-підходів для класифікації та регресії: кожному пацієнту буде присвоєно кількісну оцінку ризику розвитку патологій.
Точність моделі оцінюється метриками sensitivity та specificity — критично важливими саме для медичних задач, де хибнопозитивні і хибнонегативні результати мають різну вагу.
Результати оформлюються у зручному форматі — Excel, CSV або JSON — для прямої інтеграції у вашу клінічну практику.
Щоб модель була адекватною, варто погодити перелік цільових патологій і мінімальний прийнятний рівень точності до початку роботи.
Варіанти:
Базовий
10 000–20 000 UAH
Отримання базової статистики та аналізу взаємозв'язків у ваших даних.
• Повний статистичний звіт за ключовими показниками
• Матриця кореляцій для виявлення прихованих закономірностей
• Дані у форматі Excel/CSV для швидкого аналізу
• Оптимізовані SQL-запити для повторного використання
Стандартний
25 000–45 000 UAH
Комплексне рішення: від глибокої статистики до робочої моделі прогнозування.
• Детальний статистичний аналіз та візуалізація кореляцій
• Функціонуюча математична модель прогнозування розвитку патологій
• Кількісна оцінка ризиків для кожного окремого пацієнта
• Звіт про точність та валідацію моделі
• Інструкція з інтерпретації результатів для лікарів
Розширений
50 000–80 000 UAH
Максимальна автоматизація та розширена інтеграція з прогностичною системою.
• Усі переваги Стандартного пакету
• Розробка моделі з підтримкою кількох різних типів патологій
• Інтеграційний JSON-інтерфейс для автоматичного оновлення прогнозів
• Глибокий аналіз впливу множинних факторів на розвиток хвороб
• Супровід та коригування моделі на основі нових даних протягом місяця
Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день
Вітаю! Виконаю ваше завдання швидко і якісно.
Останні мої роботи
https://indexfast.pp.ua - швидка індексація сайту
https://mono-bank.pp.ua - все про монобанк
https://mamamia.pp.ua - інтернет магазин
https://programist.pp.ua/ua/portfolio/ - портфоліо робіт
https://monitortest.pp.ua - тестування монітора
https://keytest.pp.ua - тестування клавіатури
https://pctest.pp.ua - тестування компютера
https://vseetut.matviy.pp.ua - верстка
Моє портфоліо: https://freelancehunt.com/ua/freelancer/romas6ka.html#portfolio
Пишіть, почну сьогодні працювати. Буду радий співпраці з Вами!
Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день
Добрий день!
Я 3 в 1 - лікар, програміст, аспірант. Давайте деталі наявних даних в приват, подумаю як краще зробити ваше завдання.
Бюджет: 700 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня!
Готова взятися за обрахунок статистики для вашого медичного проєкту, включно з кореляційним аналізом — працюю в Excel, вмію коректно рахувати та візуалізувати кореляції.
Щодо математичної моделі прогнозування розвитку патологій — це окреме, більш комплексне завдання. Пропоную спершу обговорити, які дані у вас є (обсяг, формат, змінні), щоб я могла коректно оцінити підхід і терміни для цієї частини.
Ціна: 400 грн за обрахунок статистики з кореляціями (за наявності готових даних у зручному форматі)
Термін: 2–3 дні з моменту отримання даних
Я новачок на біржі, тому свідомо тримаю ціну мінімальною — головне для мене зараз відпрацювати перший реальний кейс і отримати чесний відгук про співпрацю. Буду вдячна за можливість це показати на ділі.
Готова обговорити деталі та почати одразу після узгодження.
Бюджет: 1500 UAH Термін: 2 дні
Добрий день! Викладач ВНЗ виконає якісно і швидко ваш проект про статистику! Якщо глянете мої відгуки побачити що я працюю в spss для обробки результатів із статистики і їх кореляції і з побудувую всіх графіків! Буду радий вам допомогти!)
Бюджет: 11111 UAH Термін: 11 днів
Привіт.
Готовий взятись. Маю великий досвід в обробці, аналізі та структуруванні складних масивів даних на Python. Для прогнозування підключу сучасні алгоритми машинного навчання, які з високою точністю визначатимуть ризики.
Точна вартість і терміни будуть залежати від обсягу ваших даних та їхньої чистоти. Завжди на зв'язку та гарантую чітку комунікацію. Надішліть приклад таблиці для фінальної оцінки!
Бюджет: 25000 UAH Термін: 15 днів
Привіт ⭐️! Я — висококваліфікований веб-розробник із понад ✅ 7-річним досвідом у розробці та сучасних веб-технологій.
Останні проекти:
✔️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
Мій стек включає:
✅ 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
✅ Бази даних: MySQL, PostgreSQL
✅ Інші навички: Git, інтеграція API
Чому варто обрати мене?
✔️ Швидке та якісне виконання: Ваші завдання будуть виконані вчасно та з бездоганною якістю.
✔️ Інтеграція API: Потрібна безперебійна інтеграція сторонніх API? Я про це подбаю.
✔️ Індивідуальні рішення: Я беру Ваші ідеї та перетворюю їх на успішні веб-рішення, адаптовані до потреб Вашого бізнесу.
Давайте співпрацювати та разом створювати щось дивовижне!
Бюджет: 27000 UAH Термін: 21 день
у нас вже є практично готове рішення для медичної аналітики і прогнозних моделей, його можна швидко адаптувати під ваші дані і запустити перший робочий результат )
ПО термінах я б орієнтувався на 2-3 тижні для першої версії - статистика, кореляції, перевірка якості даних, базова прогнозна модель і зрозумілий звіт для медичної команди.
смотрите, тут нюанс - для медичного прогнозування важливо не просто порахувати кореляції, а перевірити зміщення даних, пропуски, клінічну логіку ознак і якість прогнозу на відкладеній вибірці.
можемо зробити це як акуратний етап - спочатку аналіз даних і математична модель, потім за потреби додати кабінет або автоматичний розрахунок для нових пацієнтів.
уточню 2 речі.
- який формат даних зараз - таблиці, база, експорт із медичної системи
- патології треба прогнозувати як ризик у відсотках, клас захворювання чи зміну показника в часі
релевантні приклади Ingello.
- https://business.ingello.com/lita - медичний проєкт, близький за доменом і роботою з клінічними процесами
- https://business.ingello.com/rapport - медичний напрям, де важлива структуризація даних і практична користь для лікарів
- https://business.ingello.com/vorfahr - приклад ШІ-автоматизації і роботи з моделями для бізнес-процесів
головний лендинг для Freelancehunt - https://systems-fl.ingello.com/ua
готові обговорити деталі в межах біржі, я на звʼязку.
по відчуттях, тут краще не усклданювати старт - спершу довести модель на ваших даних, а вже потім красиво пакувати її в інтерфейс =/
