Решение на Време е да помислите за проектите си! от Емилиан Спасов

Обратно към всички решения

Към профила на Емилиан Спасов

Резултати

  • 7 точки от тестове
  • 0 бонус точки
  • 7 точки общо
  • 0 успешни тест(а)
  • 0 неуспешни тест(а)

Код

"""
[Title/Звание]
Анализатор на акции
[Description/Обрисовка]
Библиотека/HTTP API за анализ и прогноза на акции.
[Functionalities/Надарености]
- Интеграция с външно API за получаване на финансови данни
- Възможност за избор на модел за прогнозиране на цената на акции (измежду поне 2)
- Възможност за създаване на графики с резултати от прогнози
- Възможност за преобработка на данните преди подаването им на алгоритъма
[Milestones/Възлови точки]
- Интеграция с външен API
- Създаване на абстракция за подаването на данни на различни модели
- Имплементиране на първи модел за прогнозиране
- Имплементиране на втори модел за прогнозиране
- Създаване на възможност за създаване на графики и запазването им (aко е библиотека локално запазване на графиките, ако е API - запазване на графики в blob storage - тип S3)
- Създаване на възможност за препроцесиране на данните преди подаването им на някои от моделите по конфигурирем начин
* - Създаване на endpoint-и при избор за реализация като API
[Estimate in man-hours/Времеоценка в човекочасове]
- Не мога да дам точна оценка, но в оптимистичен вариант около 40 часа
[Usage of technologies/Потребление на технологии]
Не знам дали всички ще са нужни, но изброявам такива, които е силно вероятно да използвам:
- tensorflow
- numpy
- pandas
- matplotlib/seaborn
- statsmodels
- scipy
- sklearn
- prophet
- pandas_datareader
* - boto3
* - flask
* - argparse
- други...
"""

История (1 версия и 2 коментара)

Емилиан обнови решението на 18.12.2022 23:02 (преди над 1 година)

+"""
+[Title/Звание]
+Анализатор на акции
+
+[Description/Обрисовка]
+Библиотека/HTTP API за анализ и прогноза на акции.
+
+[Functionalities/Надарености]
+- Интеграция с външно API за получаване на финансови данни
+- Възможност за избор на модел за прогнозиране на цената на акции (измежду поне 2)
+- Възможност за създаване на графики с резултати от прогнози
+- Възможност за преобработка на данните преди подаването им на алгоритъма
+
+[Milestones/Възлови точки]
+- Интеграция с външен API
+- Създаване на абстракция за подаването на данни на различни модели
+- Имплементиране на първи модел за прогнозиране
+- Имплементиране на втори модел за прогнозиране
+- Създаване на възможност за създаване на графики и запазването им (aко е библиотека локално запазване на графиките, ако е API - запазване на графики в blob storage - тип S3)
+- Създаване на възможност за препроцесиране на данните преди подаването им на някои от моделите по конфигурирем начин
+* - Създаване на endpoint-и при избор за реализация като API
+
+[Estimate in man-hours/Времеоценка в човекочасове]
+- Не мога да дам точна оценка, но в оптимистичен вариант около 40 часа
+
+[Usage of technologies/Потребление на технологии]
+Не знам дали всички ще са нужни, но изброявам такива, които е силно вероятно да използвам:
+- tensorflow
+- numpy
+- pandas
+- matplotlib/seaborn
+- statsmodels
+- scipy
+- sklearn
+- prophet
+- pandas_datareader
+* - boto3
+* - flask
+* - argparse
+- други...
+"""

Звучи добре. Според мен естимейтът ти не е реалистичен. Бих очаквал да ти отнеме повече време, но това е субективно мнение - няма как да знам колко време ще отнеме конкретно на теб.