Техническое задание: Анализ данных в Python

Основная задача

Выполнить проверку и доработку начатого задания по анализу данных. Работа ведется в Google Colab (формат .ipynb). Имеется частично готовый код, который требует корректировки и расширения.

Ключевые требования

1. Проверка и корректировка кода

  • Проверить существующий код на соответствие требованиям.
  • Добавить необходимые методы анализа, строго в рамках подходов, изученных на предоставленных лекциях.
  • Добавить в код человеческие, понятные комментарии через #, объясняющие логику действий.

2. Предобработка данных

  • В данных присутствуют преднамеренные ошибки (например, в столбце со странами могут быть вписаны исторические эпохи).
  • Необходимо провести тщательную фильтрацию и очистку данных перед основным анализом.

3. Визуализация

  • Все графики должны быть корректно отображены.
  • Графики необходимо сделать эстетичными и наглядными.

4. Организация работы

  • Все изменения вносятся в предоставленный исходный файл .ipynb.
  • Для работы будут предоставлены материалы лекций с примерами требуемых методов.
  • Готовый файл возвращается заказчику.

Условия

  • Формат: Jupyter Notebook (.ipynb), Google Colab.
  • Дедлайн: В течение текущего дня.

Разработка Telegram-бота с интеграцией ChatGPT и функцией парсинга сайтов

Требуется создать Telegram-бота на Python, который интегрируется с ChatGPT для обработки данных и парсит информацию с веб-сайтов по заданной тематике. Бот должен автоматически собирать и анализировать контент.

Экспертная оценка расчетов для инвестиционной платформы (акции и облигации)

Требуется инвестиционный аналитик buy-side для срочной экспертизы логики расчетов на финтех-платформе. Необходимо проанализировать методики оценки акций и облигаций, выявить ошибки и предложить корректные принципы. Срок выполнения - 2-3 дня.