Написать на Python 3 модуль, экстраполирующий графики по точкам

Цена договорная • безналичный расчёт
24 мая 2018, 18:49 • 2 отклика • 50 просмотров
Нужен разработчик, который, во-первых, хотя бы частично знает методологию Agile (Scrum), а именно может читать такие типы графиков как: Burndown chart, Burnup chart, Cumulative flow diagram; а во-вторых, умеет экстраполировать график по точкам (тут наверно немного понадобятся знания математики).

Задача: для всех перечисленных выше графиков написать модуль, который будет принимать текущие данные по проекту (конкретно необходимые для построения графика) и сможет спрогнозировать отклонение точек за счёт экстраполяции, чтобы посмотреть, как изменится состояние проекта через некоторое время.

Я не знаю, стоит ли здесь писать именно отдельный мини-сервер, на который можно будет отправлять данные и получать обратно, т.е. некий сервер с обучающейся нейронкой. Либо это будет простой скрипт, который получает на вход данные + тип графика и возвращает сам график. Готов выслушать ваши предложения.

Можно использовать готовые существующие библиотеки, чтобы ускорить процесс написания.
В интернете есть инфа по графикам и теории Agile (Scrum) + я помогу разобраться.

И ещё просьба (в случае, если это будет скрипт) написать по два метода на каждый тип графика, чтобы можно было: 1) просто получить данные (точки после экстраполяции); 2) На основе данных из п.1 сгенерировать сами графики

Все дополнительные подробности, необходимые для работы, отправлю в ЛС.

По срокам это нужно завершить как можно скорее, желательно до конца недели. Самый крайний срок 31 мая. Если сможете закодить, но не уверены, что уложитесь в сроки, всё равно пишите и указывайте в сообщении, насколько это будет сделано позже, рассмотрю варианты.
По цене тоже договоримся, пишите в сообщении, за сколько вы это сможете выполнить. Предоплату не рассматриваю, даже не пишите. Оплачиваю только в том случае, если вижу хоть какое-то доказательство выполненной работы, или её часть (скриншотом, либо текстовым примером выполненной работы).