Pozdravljeni vsi!
Že čez nekaj tednov, 30. in 31. marca, bomo izvedli , namenjen analizi podatkov. Izbor ekip se bo nadaljeval do 30. marca, naloge bo treba rešiti ne abstraktne, ampak povsem resnične - za to bomo zagotovili resnične podatke o podjetju.
Tukaj so specialitete, katerih predstavniki bodo lahko sodelovali:
- Podatkovni inženir
- Arhitekt podatkov
- Data Scientist
- Arhitekt rešitev
- Front-end razvijalec
- Zaledni razvijalec
- UX / UI Oblikovalec
- Lastnik izdelka
- Scrum master
Več podrobnosti o nalogah in stopnjah je pod rezom.
Prva faza poteka že zdaj, od 1. do 30., gre za brezplačno spletno izobraževanje, po prijavi prejmete povezave do nalog, lahko nabirate točke in ob tem spoznavate druge udeležence, če se še niste odločili ekipa. Da, izbira ekipe je pomembna, saj sodelujejo ekipe (v vsaki od 2 do 5 ljudi).
Izobraževalni program smo razvili skupaj s strokovnjaki AI Today, naloge so že na voljo v telegram botu @siburchallenge_bot. Mimogrede, v botu lahko tudi preverite svoje trenutno stanje bonus točk (lahko jih nato zamenjate za uporabno blago, dodatne funkcije (na primer dodatno mentorsko uro) ali sodelujete na dražbi za super nagrado.
Točke se dodelijo za prijavo na sam hackathon (prijavljen prej = prejeli več točk), za dokončanje celotnega programa, za oddajo podatkov in še mnogo več.
Celoten seznam
- Do 500 - za registracijo na spletni strani hackathona (zgodnejši kot je datum registracije, več točk).
- Do 500 za prijavo ekip (enako glede na datum).
- 100 - za predstavitev udeležencev #siburchallenge v klepetu in pustite podatke o sebi.
- 100 – za poslani življenjepis.
- 100 - za vsak pravilen odgovor po video lekcijah in v primeru uspešnega zaključka (75% pravilnih odgovorov) celotnega izobraževalnega programa - dodatne točke.
- 100 - za dokončanje prve lekcije v botu.
- Do 1500 - za dokončanje celotnega programa (vsaj 75% pravilnih odgovorov) pred določenim datumom: prej, več točk.
- 500 - za sodelovanje v referenčnem programu.
- Do 300 - za objave in ocene na družbenih omrežjih.
- Do 500 za udeležbo na dodatnih dogodkih pred hackathonom.
- 100 - za povratne informacije.
- 200 - za najdeno napako ali napako.
Druga stopnja, 29. marec, srečanje. Tukaj se že lahko pridružiš želeni ekipi, če tega še nisi storil. Komunikacija s predstavniki podjetja (IT, HR, poslovni oddelki).
Tretja etapa, do 30. marca, selekcija ekip. Če se v prvih dveh fazah niste pridružili ekipam, je to vaša zadnja priložnost. Ustvarite ekipo sami ali pa se pridružite obstoječi glede na profil, ki ga potrebujete. Na voljo bodo tudi številne dejavnosti, za katere boste prejeli točke - zbrati morate zahtevano število.
Četrta faza, od 30. do 31. marca, je sam hackathon. Tu bo morala vaša ekipa razviti rešitev problema. Med postopkom se lahko posvetujete z našimi strokovnjaki.
Mimogrede, o strokovnjakih
- Gleb Ivaškevič / AI danes
Strokovnjak za globoko učenje. Vodja podatkovne znanosti AI danes. Mentor programa Y-Data. - Anastasia Makeenok / ex-Microsoft
Neodvisni strokovnjak za startupe in inovacije. Nekdanji vodja zagonskih podjetij in akademskih interakcij pri Microsoftu v Rusiji in vzhodni Evropi. Svetuje startupom o trženju in poslovnem razvoju. - Sergej Martinov / Brainex
Vodja razvojne ekipe Brainex in partner družbe tveganega kapitala NP Capital. V internetnem poslu že več kot 15 let, v preteklosti je bil vodja projektov, kot sta Gosuslugi.ru in Mail.Ru Post. - Ilya Korolev / IIDF
Upravitelj portfelja IIDF. Naložbeni portfelj - 850+ milijonov rubljev, 18 podjetij s področij LegalTech, AR/VR in MarTech ter Consumer Internet. - Pavel Doronin / skupnost AI
Ustanovitelj skupnosti AI. Ustanovitelj skupnosti AI Community in laboratorija za digitalno transformacijo AI Today. - Aleksej Pavljukov / Esporo
Go-evangelist v Esporu. Full-stack razvijalec. Deluje na ustvarjanju spletnih storitev in sistemov za strojno učenje na področju analize besedila, dokumentov in slik. - Nikolaj Kugajevski / it52.info
Ustanovitelj in razvijalec plakata za srečanje v Nižnem Novgorodu it52.info. Neodvisni razvijalec. Delal je za Yandex.Money in iFree. Obožuje ruby in spremlja razvoj front-end tehnologij. - Aleksander Krot / SIBUR
Vodja projektov za analizo podatkov v SIBUR. Delal je v Srednji Aziji pri Sberbank, kjer je bil odgovoren za implementacijo produktov, ki temeljijo na analizi podatkov in strojnem učenju. - Sergej Belousov / Intel
Inženir za raziskave in razvoj strojnega učenja pri Intelu. Več kot 8 let izkušenj na področju računalniškega vida in strojnega učenja. Sodeloval pri razvoju odprtih knjižnic CV/ML, kot sta OpenCV, OpenVINO.
In o nalogah
Najprej bo na vrsti naloga o razdeljevanju bonov. V veliki organizaciji je to še vedno velik datum s kopico parametrov.
Z naše strani:
- Podatkovni niz 19 zahtevkov zaposlenih za bone z analitiki o delovnih izkušnjah, nagradah in osebnih podatkih za prejemanje ugodnosti, kapaciteti sanatorijskih sob, merilih za podelitev bonov zaposlenim.
- Poslovni lastnik procesa, ki bo vse povedal in pokazal.
Z vaše strani:
Celovita rešitev, ki bo strokovnjaku za delovne rešitve omogočila hitro sprejemanje odločitev o razdelitvi teh bonov med zaposlene, ki so zaprosili za izdajo bonov, ter ponudila možnosti za razdelitev bonov med podjetja in število sob.
Rešitev mora biti sestavljena iz dveh delov:
- Algoritem, ki temelji na analizi podatkov.
- Vmesnik z vizualizacijo podatkov in rezultatov algoritma ter morebitnih dodatnih podatkov.
Drugič, problem s svetovalcem pri proizvodnji butadiena (o tem smo malo pisali ).
Gesla in nastopi
Kraj: , hotel .
.
Če ste se želeli preizkusiti v analizi podatkov v velikem proizvodnem obratu, pridite. In tudi imamo .
Vir: www.habr.com