Witam wszystkich!
Już za kilka tygodni, 30-31 marca, odbędzie się , poświęcony analizie danych. Wybór zespołów potrwa do 30 marca, zadania trzeba będzie rozwiązać nie abstrakcyjnie, ale całkiem realnie – podamy w tym celu prawdziwe dane firmowe.
Oto specjalności, których przedstawiciele będą mogli wziąć udział:
- Data Engineer
- Architekt danych
- Dane Scientist
- Architekt Rozwiązań
- Programista frontendu
- Programista zaplecza
- Projektant UX / UI
- Właściciel produktu
- Scrum master
Więcej szczegółów na temat zadań i etapów znajduje się w skrócie.
Pierwszy etap już trwa, od 1 marca do 30 marca jest to bezpłatny kurs edukacyjny online, po rejestracji otrzymasz linki do zadań, będziesz mógł gromadzić punkty i przy okazji poznawać innych uczestników, jeśli jeszcze tego nie wybrałeś drużyna. Tak, wybór zespołu jest ważny, ponieważ biorą w nim udział zespoły (od 2 do 5 osób w każdym).
Program edukacyjny opracowaliśmy wspólnie ze specjalistami AI Today, zadania są już dostępne w bocie telegramu @siburchallenge_bot. Przy okazji, w bocie możesz także sprawdzić swój aktualny stan punktów bonusowych (można je następnie wymienić na przydatne gadżety, dodatkowe funkcje (np. dodatkową godzinę mentorską) lub wziąć udział w aukcji o super nagrodę.
Punkty przyznawane są za rejestrację na samym hackatonie (zarejestrowano się wcześniej = otrzymano więcej punktów), za ukończenie całego programu, za pozostawienie danych i wiele więcej.
Pełna lista
- Do 500 - za rejestrację na stronie hackatonu (im wcześniejsza data rejestracji, tym więcej punktów).
- Do 500 za rejestrację drużyny (tyle samo w zależności od terminu).
- 100 - za wprowadzenie uczestników #siburchallenge na czacie i pozostawienie informacji o sobie.
- 100 – za przesłanie CV.
- 100 - za każdą poprawną odpowiedź po lekcjach wideo, a w przypadku pomyślnego ukończenia (75% poprawnych odpowiedzi) całego programu edukacyjnego - dodatkowe punkty.
- 100 - za ukończenie pierwszej lekcji w bocie.
- Do 1500 – za ukończenie całego programu (co najmniej 75% poprawnych odpowiedzi) przed określonym terminem: im wcześniej, tym więcej punktów.
- 500 - za udział w programie poleceń.
- Do 300 - w przypadku ogłoszeń i recenzji w sieciach społecznościowych.
- Do 500 za udział w dodatkowych wydarzeniach przed hackatonem.
- 100 - za informację zwrotną.
- 200 - za znaleziony błąd lub błąd.
Drugi etap, 29 marca, spotkanie. Tutaj możesz już dołączyć do wybranego zespołu, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś. Komunikacja z przedstawicielami firmy (działy IT, HR, biznesowy).
Trzeci etap, do 30 marca, wybór drużyn. Jeżeli nie dołączyłeś do drużyn w pierwszych dwóch etapach, to jest to Twoja ostatnia szansa. Stwórz samodzielnie zespół lub dołącz do istniejących zgodnie z potrzebnym profilem. Nie zabraknie także szeregu aktywności, za które otrzymasz punkty – musisz uzbierać wymaganą liczbę.
Czwarty etap, 30-31 marca, to sam hackaton. Tutaj Twój zespół będzie musiał opracować rozwiązanie problemu. W trakcie procesu możesz konsultować się z naszymi ekspertami.
Nawiasem mówiąc, o ekspertach
- Gleb Iwaszkiewicz / AI dzisiaj
Ekspert głębokiego uczenia się. Dziś szef działu Data Science AI. Mentor programu Y-Data. - Anastasia Makeenok / była pracownik Microsoftu
Niezależny ekspert ds. startupów i innowacji. Były szef startupów i interakcji akademickich w Microsoft w Rosji i Europie Wschodniej. Doradza start-upom w zakresie marketingu i rozwoju biznesu. - Siergiej Martynow / Brainex
Lider zespołu rozwojowego Brainex i partner spółki venture capital NP Capital. W branży internetowej od ponad 15 lat, w przeszłości był menadżerem takich projektów jak Gosuslugi.ru i Mail.Ru Post. - Ilja Korolew / IIDF
Menedżer portfela IIDF. Portfel inwestycyjny - 850+ milionów rubli, 18 spółek z obszarów LegalTech, AR/VR i MarTech oraz Consumer Internet. - Paweł Doronin / Społeczność AI
Założyciel społeczności AI. Założyciel AI Community i laboratorium transformacji cyfrowej AI Today. - Aleksiej Pawlukow / Esporo
Go-ewangelista w Esporo. Programista full-stack. Zajmuje się tworzeniem serwisów internetowych i systemów uczenia maszynowego w obszarach analizy tekstu, dokumentów i obrazu. - Nikołaj Kugajewski / it52.info
Założyciel i twórca plakatu spotkań w Niżnym Nowogrodzie it52.info. Niezależny programista. Pracował dla Yandex.Money i iFree. Uwielbia Ruby i śledzi rozwój technologii front-endowych. - Aleksander Krot / SIBUR
Kierownik projektu ds. analizy danych w SIBUR. Pracował w Azji Centralnej w Sbierbanku, gdzie był odpowiedzialny za wdrażanie produktów opartych na analizie danych i uczeniu maszynowym. - Siergiej Biełousow / Intel
Inżynier ds. badań i rozwoju uczenia maszynowego w firmie Intel. Ponad 8 lat doświadczenia w obszarze wizji komputerowej i uczenia maszynowego. Brał udział w rozwoju takich otwartych bibliotek CV/ML jak OpenCV, OpenVINO.
I o zadaniach
Na początek będzie zadanie dotyczące dystrybucji voucherów. W dużej organizacji jest to nadal ważna data, na którą wpływa wiele parametrów.
Z naszej strony:
- Zbiór danych 19 000 wniosków pracowników o bony wraz z analitykami dotyczącymi doświadczenia zawodowego, nagród i danych osobowych do otrzymywania świadczeń, pojemności pomieszczeń sanatoryjnych, kryteriów przyznawania bonów pracownikom.
- Właściciel biznesowy procesu, który wszystko opowie i pokaże.
Z Twojej strony:
Kompleksowe rozwiązanie, które pozwoli specjalistom ds. rozwiązań pracowniczych szybko podjąć decyzję o dystrybucji tych bonów wśród pracowników, którzy złożyli wniosek o wydanie bonów oraz zaoferuje opcje dystrybucji bonów pomiędzy przedsiębiorstwami i liczbą pokoi.
Rozwiązanie powinno składać się z dwóch części:
- Algorytm oparty na analizie danych.
- Interfejs z wizualizacją danych i wyników algorytmu oraz ewentualnych danych dodatkowych.
Po drugie, problem z doradcą przy produkcji butadienu (trochę o tym pisaliśmy ).
Hasła i wyglądy
Miejsce: , hotel .
.
Jeśli chcesz spróbować swoich sił w analizie danych w dużym zakładzie produkcyjnym, przyjdź. I my też to mamy .
Źródło: www.habr.com