Thinker 1 ҳафта аввал

Menga faylni qayta ishlaydigan kichik Python skript kerak edi — aniq va ortiqcha savollarsiz tayyorlab berdi.

Dev_hp 1 ҳафта аввал

Veb sahifa ishini avtomatlashtiradigan skript ishladi. Avval mantiq bo‘yicha bir-ikki narsani aniqlashtirishga to‘g‘ri keldi, keyin hammasi joyiga tushdi.

dizayn_new 1 ҳафта аввал

Fayllarni konvert qilish uchun utilita tez tayyor bo‘ldi. Kod qisqa, tushunarli, aynan Python 3.6+ da kerak bo‘lgani kabi.

BiznesPro 1 ҳафта аввал

Yaxshi ishladik. Menga fayllar bilan kundalik ish uchun taxminan 30 qatorlik skript kerak edi, natija darrov ishladi, o‘zgartirishsiz.

Layout 1 ҳафта аввал

Kichik web vazifani avtomatlashtirishda juda yordam berdi. Nima kerakligini aytdim, tayyor skriptni ortiqcha gaplarsiz oldim. O‘yin, spam va shunga o‘xshash keraksiz ishlarni qilmasligini oldindan ochiq aytgani ham yoqdi.

Appeals 1 ҳафта аввал

Narx masalasida hammasi odil bo‘ldi: murakkablikni oldindan muhokama qildik, kutilmagan holat bo‘lmadi. Fayl avtomatizatsiyasi uchun skript aynan so‘raganimdek chiqdi, ustiga-ustak keyin qanday ishga tushirishni ham tushuntirib berdi.

IO_tech 1 ҳафта аввал

Klasterlashtirishni aniq va ortiqcha gaplarsiz qildi.

DILDORA99 1 ҳафта аввал

Ma'lumotlarni klassifikatsiya va regressiya bilan tahlil qilish kerak edi — ijrochi vazifaga tez kirishdi, Python yechim taklif qildi va belgilarni qayerda yaxshiroq tozalashni ko'rsatdi. Yana bir yoqgani, model mantiqini faqat kod bilan emas, oddiy so'zlarda tushuntirdi.

Add_block 1 ҳафта аввал

Matnlarni tahlil qilish bo‘yicha juda zo‘r ishladi.

Direct 1 ҳафта аввал

Buyurtma oson emas edi: rasmlar, matn va jadval ma'lumotlari bitta loyihada edi. Oxirida mantiqli tahlil tuzilmasi, kerakli joyda neyron tarmoq yondashuvi va ortiqcha shovqinsiz ishlaydigan Python kodi oldim. Muddatni ushladi, tuzatishlarni ham xotirjam kiritdi.

CopyAds 1 ҳафта аввал

Avvaliga bu mutaxassis mening machine learning vazifamga mos keladimi deb ikkilanib qoldim, lekin natija yaxshi bo‘ldi. U klassifikatsiya qildi, keyin ma'lumotlarni segmentlash uchun klasterlashtirish qo‘shdi va model turli tanlamalarda qanday ishlashini ko‘rsatdi. Keraksiz nazariyasiz, faqat ishga kerak bo‘lgan qismi.

W-dizayn 1 ҳафта аввал

Mening ma'lumotlarimni juda savodli tahlil qildi, ayniqsa qonuniyatlarni topish va belgilarni tayyorlash qismida. Yana bir yoqqani, u shunchaki "model qildi" demay, nega aynan shunday Data Science metodlari mening vazifamga mos kelishini tushuntirdi. Natijada men ham ishlaydigan faylni, ham keyingi yaxshilashlar bo‘yicha tushunarli izohlarni oldim.