Mga usa ka tuig ug tunga ang milabay, nagsugod ako sa pag-apil sa mga hackathon. Niini nga yugto sa panahon, nakahimo ako sa pag-apil sa labaw sa 20 nga mga panghitabo sa lainlaing mga gidak-on ug tema sa Moscow, Helsinki, Berlin, Munich, Amsterdam, Zurich ug Paris. Sa tanan nga mga kalihokan, naapil ako sa pag-analisar sa datos sa usa ka porma o lain. Ganahan kong moanhi sa bag-ong mga siyudad, maghimo ug bag-ong mga kontak, maghimo ug bag-ong mga ideya, ipatuman ang daan nga mga ideya sa mubo nga panahon ug ang adrenaline rush sa panahon sa pasundayag ug pagpahibalo sa mga resulta.
Kini nga post mao ang una sa tulo ka mga post sa hilisgutan sa hackathon, diin isulti ko kanimo kung unsa ang mga hackathon ug ngano nga kinahanglan ka magsugod sa pag-apil sa mga hackathon. Ang ikaduha nga post mao ang bahin sa ngitngit nga bahin sa kini nga mga panghitabo - kung giunsa ang mga nag-organisar nakahimog mga sayup sa panahon sa kalihokan, ug kung unsa ang ilang nahimo. Ang ikatulo nga post igahin sa pagtubag sa mga pangutana bahin sa hackathon-related nga mga hilisgutan.
Unsa ang hackathon?
Ang hackathon usa ka kalihokan nga gihimo sulod sa daghang mga adlaw, ang tumong niini mao ang pagsulbad sa problema. Kasagaran adunay daghang mga problema sa usa ka hackathon, ang matag usa gipresentar ingon usa ka lahi nga track. Ang nag-sponsor nga kompanya naghatag usa ka paghulagway sa buluhaton, mga sukatan sa kalampusan (mahimo nga suhetibo ang mga sukatan sama sa "bag-o ug pagkamamugnaon", o mahimo kini nga katuyoan - katukma sa klasipikasyon sa usa ka gi-defer nga dataset) ug mga kapanguhaan alang sa pagkab-ot sa kalampusan (mga API sa kompanya, dataset, hardware) . Ang mga partisipante kinahanglang maghimo ug problema, mosugyot ug solusyon, ug magpakita ug prototype sa ilang produkto sulod sa gitakdang panahon. Ang labing kaayo nga mga solusyon makadawat mga premyo gikan sa kompanya ug ang higayon alang sa dugang nga kooperasyon.
Mga yugto sa Hackathon
Pagkahuman gipahibalo ang mga buluhaton, ang mga partisipante sa hackathon nagkahiusa sa mga grupo: ang matag "nag-inusara" nakadawat usa ka mikropono ug nagsulti bahin sa gipili nga buluhaton, iyang kasinatian, ideya ug kung unsang klase nga mga espesyalista ang kinahanglan niya alang sa pagpatuman. Usahay ang usa ka team mahimong maglangkob sa usa ka tawo nga makahimo sa pagkompleto sa tanan nga trabaho sa proyekto nga independente sa medyo taas nga lebel. Kini may kalabutan alang sa hackathon sa pag-analisar sa datos, apan kanunay nga gidili o dili gusto alang sa mga panghitabo sa produkto - ang mga organisador gitumong sa dugang nga pagpadayon sa trabaho sa proyekto, apan naa na sa kompanya; ang naporma nga team adunay daghang mga bentaha sa mga partisipante nga gusto nga maghimo sa produkto nga mag-inusara. Ang kamalaumon nga team kasagaran naglangkob sa 4 ka tawo ug naglakip sa: front-end, back-end, data scientist ug business person. Pinaagi sa dalan, ang pagkabahin tali sa datascience ug mga hackathon sa produkto yano ra - kung adunay usa ka dataset nga adunay tin-aw nga sukatan ug usa ka leaderboard, o mahimo ka makadaog gamit ang code sa jupyter notebook - kini usa ka datascience hackathon; tanan nga uban pa - diin kinahanglan nimo nga maghimo usa ka aplikasyon, website o butang nga sticky - grocery.
Kasagaran, ang pagtrabaho sa usa ka proyekto magsugod sa alas 9 sa gabii sa Biyernes, ug ang deadline kay alas 10 sa buntag sa Domingo. Ang uban niini nga oras kinahanglan nga igugol sa pagkatulog (pagpabilin nga nagmata ug ang coding usa ka resipe alang sa kapakyasan, akong gisusi), nga nagpasabut nga ang mga partisipante wala’y daghang oras sa paghimo og bisan unsang butang nga adunay kalidad. Aron matabangan ang mga partisipante, ang mga representante sa kompanya ug mga magtutudlo naa sa site.
Ang pagtrabaho sa usa ka proyekto magsugod sa komunikasyon sa mga representante sa kompanya, tungod kay mas nasabtan nila ang mga detalye sa buluhaton, sukdanan, ug lagmit nga hukman nila ang imong trabaho sa katapusan. Ang katuyoan sa kini nga komunikasyon mao ang pagsabut kung unsang mga lugar ang labing hinungdanon ug kung diin nimo kinahanglan ipunting ang imong atensyon ug oras.
Sa usa ka hackathon, ang tahas gitakda sa paghimo sa regression sa usa ka dataset nga adunay tabular data ug mga hulagway ug usa ka tin-aw nga metric - RMSE. Pagkahuman nako nga nakigsulti sa data scientist sa kompanya, akong naamgohan nga wala nila kinahanglana ang pag-regression, apan ang klasipikasyon, apan ang usa ka tawo gikan sa pagdumala nakahukom nga labing maayo nga sulbaron ang problema niining paagiha. Ug kinahanglan nila ang klasipikasyon dili aron makakuha usa ka pagtaas sa mga sukatan sa kwarta, apan aron masabtan kung unsang mga parameter ang labing hinungdanon kung maghimo usa ka desisyon ug dayon iproseso kini nga mano-mano. Sa ato pa, ang inisyal nga problema (regression sa RMSE) giusab ngadto sa klasipikasyon; Ang prayoridad sa assessment mausab gikan sa katukma nga nakuha ngadto sa abilidad sa pagpatin-aw sa resulta. Kini, sa baylo, nagwagtang sa posibilidad sa paggamit sa stacking ug black box algorithm. Kini nga dayalogo nakaluwas kanako og daghang panahon ug nagdugang sa akong kahigayonan nga makadaog.
Human nimo masabtan kung unsa ang kinahanglan nimong buhaton, magsugod ang aktuwal nga trabaho sa proyekto. Kinahanglan ka magbutang ug mga checkpoints - ang oras kung diin kinahanglan makompleto ang gi-assign nga mga buluhaton; Sa kadugayan, maayo nga ideya nga magpadayon sa pagpakigsulti sa mga magtutudlo - mga representante sa kompanya ug mga espesyalista sa teknikal - mapuslanon kini sa pag-adjust sa ruta sa imong proyekto. Ang usa ka bag-ong pagtan-aw sa usa ka problema mahimong mosugyot og usa ka makapaikag nga solusyon.
Tungod kay daghang mga nagsugod ang moapil sa hackathon, maayo nga praktis sa bahin sa mga organizer nga maghimo mga lektura ug master nga mga klase. Kasagaran adunay tulo ka mga lektyur - kung unsaon pagpresentar ang imong ideya isip usa ka produkto, usa ka lektyur sa teknikal nga mga hilisgutan (pananglitan, sa paggamit sa bukas nga mga API sa pagkat-on sa makina, aron dili nimo kinahanglan nga isulat ang imong speech2text sa duha ka adlaw, apan gamita ang usa nga andam na), usa ka lecture sa pitching (unsaon pagpresentar sa imong produkto, unsaon pagwarawara sa imong mga bukton sa hustong paagi diha sa entablado aron ang mga tumatan-aw dili mapul-an). Adunay lain-laing mga kalihokan nga makapalagsik sa mga partisipante - usa ka yoga session, table football ug tennis, o usa ka console game.
Sa Dominggo sa buntag kinahanglan nimo nga ipresentar ang mga resulta sa imong trabaho ngadto sa hurado. Sa maayo nga hackathon, kini tanan nagsugod sa teknikal nga kahanas - ang imong giangkon tinuod ba nga nagtrabaho? Ang katuyoan niini nga tseke mao ang pagwagtang sa mga team nga adunay nindot nga presentasyon ug mga buzzwords, apan walay produkto, gikan sa mga lalaki nga tinuod nga nagbuhat sa usa ka butang. Ikasubo, ang teknikal nga kahanas wala sa tanan nga mga hackathon, ug adunay mga kaso kung ang usa ka team nga adunay 12 nga mga slide ug ang mindset nga "... blockchain, quantum computing, ug dayon ang AI mahuman kini ..." nakadaog sa unang dapit. Ang ingon nga mga pasiuna dili kaayo komon, apan tungod kay kini ang labing halandumon, daghang mga tawo ang naghunahuna nga ang usa ka maayo nga presentasyon mao ang 99% sa kadaugan sa usa ka hackathon. Ang presentasyon, sa paagi, hinungdanon kaayo, apan ang kontribusyon niini dili molapas sa 30%.
Pagkahuman sa mga pasundayag sa mga partisipante, ang hurado nakahukom nga hatagan ang mga mananaog. Kini nagtapos sa opisyal nga bahin sa hackathon.
Pagdasig sa pag-apil sa hackathon
Kasinatian
Sa termino sa kasinatian nga nakuha, ang hackathon usa ka talagsaon nga panghitabo. Wala’y daghang mga lugar sa kinaiyahan diin mahimo nimong ipatuman ang usa ka ideya nga wala’y hinungdan sa 2 ka adlaw ug makakuha dayon nga feedback sa imong trabaho. Atol sa hackathon, kritikal nga panghunahuna, kahanas sa teamwork, pagdumala sa oras, ang abilidad sa pagtrabaho sa usa ka tensiyonado nga sitwasyon, ang abilidad sa pagpresentar sa mga resulta sa imong trabaho sa usa ka masabtan nga porma, ang mga kahanas sa presentasyon ug daghan pa gipauswag. Mao kini ang hinungdan nga ang mga hackathon usa ka maayong lugar alang sa mga tawo nga adunay kahibalo sa teoretikal nga gusto makaangkon og kasinatian sa tinuud nga kalibutan.
Mga Ganti
Kasagaran, ang hackathon prize fund gibana-bana nga 1.5k - 10k euros alang sa unang dapit (sa Russia - 100-300 thousand rubles). Ang gipaabot nga benepisyo (gipaabot nga bili, EV) gikan sa pag-apil mahimong kwentahon gamit ang yanong pormula:
EV = Prize * WinRate + Future_Value - Costs
diin Prize - ang gidak-on sa premyo (alang sa kayano, kita maghunahuna nga adunay usa lamang ka premyo);
WinRate — kalagmitan sa pagdaog (alang sa usa ka bag-o nga team kini nga bili limitado ngadto sa 10%, alang sa usa ka mas eksperyensiyado nga team - 50% ug mas taas pa; Nahimamat nako ang mga tawo nga mibiya sa matag hackathon nga adunay usa ka premyo, apan kini usa ka eksepsiyon sa lagda ug sa taas nga termino ang ilang rate sa kadaugan mahimong mubu nga 100%);
Umaabot_Bili - usa ka bili nga nagpakita sa umaabot nga ganansya gikan sa pag-apil sa usa ka hackathon: kini mahimong ganansya gikan sa kasinatian nga nakuha, natukod nga mga koneksyon, impormasyon nga nadawat, ug uban pa. Kini nga bili hapit imposible nga matino sa tukma, apan kini kinahanglan nga hinumduman;
gasto - gasto sa transportasyon, accommodation, ug uban pa.
Ang desisyon sa pag-apil gihimo base sa pagtandi sa EV sa hackathon sa EV sa kalihokan nga gusto nimong buhaton kung wala’y hackathon: kung gusto nimo maghigda sa sopa sa katapusan sa semana ug kuhaa ang imong ilong, unya kinahanglan nga moapil ka sa hackathon; kung mogahin ka ug oras sa imong mga ginikanan o uyab, dayon dad-a sila sa usa ka team alang sa usa ka hackathon (pagbiaybiay lang, pagdesisyon para sa imong kaugalingon), kung freelance ka, itandi ang oras sa dolyar.
Sumala sa akong mga kalkulasyon, makaingon ko nga sa Russia alang sa kasagaran nga data scientist sa junior-middle level, ang pag-apil sa hackathon nahiuyon sa kita sa kwarta gikan sa usa ka regular nga adlaw sa pagtrabaho, apan adunay mga nuances usab (gidak-on sa team, tipo. sa hackathon, prize fund, ug uban pa). Sa kinatibuk-an, ang mga hackathon dili usa ka bonanza sa pagkakaron, apan makahatag kini og nindot nga pagpauswag sa imong personal nga badyet.
Pagrekrut sa kompanya ug networking
Alang sa usa ka kompanya, ang hackathon usa sa mga paagi sa pagkuha sa mga bag-ong empleyado. Mas sayon alang kanimo ang pagpakita nga ikaw usa ka igo nga tawo ug nahibal-an kung unsaon pagtrabaho sa usa ka hackathon kaysa sa usa ka interbyu, nga nagtuyok sa usa ka binary nga kahoy sa pisara (nga, sa tinuud, dili kanunay nga katumbas sa imong gusto. pagbuhat sa usa ka tinuod nga trabaho isip usa ka data scientist, apan ang mga tradisyon kinahanglang tahuron). Ang ingon nga pagsulay ubos sa "kombat" nga mga kondisyon mahimong mopuli sa usa ka adlaw sa pagsulay.
Nakuha nako ang akong una nga trabaho salamat sa usa ka hackathon. Sa hackathon, akong gipakita nga mas daghang kuwarta ang mapuga sa datos, ug akong gisultihan kon unsaon nako kini pagbuhat. Nagsugod ako usa ka proyekto sa usa ka hackathon, nakadaog niini, dayon gipadayon ang proyekto sa kompanya nga nag-sponsor. Kini ang ikaupat nga hackathon sa akong kinabuhi.
Oportunidad sa pagkuha sa usa ka talagsaon nga dataset
Kini usa ka hinungdanon kaayo nga punto alang sa mga hackathon sa syensya sa datos, ang kahinungdanon nga dili masabtan sa tanan. Kasagaran, ang mga kompanya nga nag-sponsor naghatag mga tinuud nga set sa datos sa panahon sa kalihokan. Kini nga datos pribado, kini ubos sa NDA, nga dili makapugong kanamo sa pagpakita kanimo sa pamatuod sa konsepto sa usa ka tinuod nga dataset, ug dili sa usa ka dulaan nga Titanic. Sa umaabot, ang ingon nga mga resulta makatabang kaayo kung mag-aplay alang sa trabaho sa kini nga kompanya o usa ka kompanya nga kakompetensya, o sa paghatag katarungan sa parehas nga mga proyekto. Uyon nga, ang tanan nga uban nga mga butang managsama, ang pagkompleto sa mga proyekto nga positibo nga gisusi mas maayo kaysa wala kini. Sa kinatibuk-an, ang ingon nga nahuman nga mga proyekto adunay parehas nga papel sa mga medalya ug mga kahimtang, apan alang sa industriya ang ilang kantidad mas klaro.
Mga tip
Sa kinatibuk-an, ang pagtrabaho sa usa ka hackathon usa ka lahi nga kasinatian ug lisud ang paghimo og usa ka lista sa mga lagda. Bisan pa, dinhi gusto kong maghatag usa ka lista sa mga obserbasyon nga makatabang sa usa ka nagsugod:
- Ayaw kahadlok nga moadto sa hackathon bisan kung wala ka kasinatian o usa ka team. Hunahunaa kon sa unsang paagi ka mahimong mapuslanon. Pananglitan, tingali aduna kay makaiikag nga ideya o batid ka ba sa usa ka dapit? Mahimo nimong gamiton ang imong kahibalo sa domain kung maghimo usa ka problema ug makit-an ang dili hinungdanon nga mga solusyon. O tingali ikaw ang pinakamaayo sa Google? Ang imong kahanas makadaginot ug daghang oras kung makit-an nimo ang andam nga mga pagpatuman sa Github. O maayo ka kaayo sa pag-tune sa mga parameter sa lightgbm? Sa kini nga kaso, ayaw pag-adto sa hackathon, apan pamatud-i kini sa kompetisyon sa kagla.
- Ang mga taktika mas importante kay sa mga maniobra. Ang imong tumong sa hackathon mao ang pagsulbad sa usa ka problema. Usahay, aron masulbad ang usa ka problema, kinahanglan nimo nga mailhan kini. Susiha nga ang imong nahibal-an nga problema adunay kalabotan gyud sa kompanya. Susiha ang imong solusyon batok sa problema, pangutan-a ang imong kaugalingon kung maayo ba ang imong solusyon. Sa pagtimbang-timbang sa imong solusyon, ilang tan-awon una ang kalambigitan sa problema ug ang pagkaigo sa gisugyot nga solusyon. Pipila ka mga tawo ang interesado sa arkitektura sa imong neural network o pila ka mga kamot ang imong nadawat.
- Pagtambong sa daghang mga hackathon kutob sa mahimo, apan ayaw kaulaw sa paglakaw gikan sa dili maayo nga pagkahan-ay nga mga panghitabo.
- Idugang ang mga resulta sa imong trabaho sa hackathon sa imong resume ug ayaw kahadlok sa pagsulat bahin niini sa publiko.
Ang diwa sa hackathon. Sa mubo
Source: www.habr.com