Студенты ИМИТ и ИЦТЭФ стали лауреатами Московского студенческого DATA-хакатона
Команда Алтайского государственного университета «ASU_TEAM» стала обладателем диплома лауреата (4 место из 16 команд) и отмечена жюри за интересное решение и нахождение новых признаков для решения предложенной задачи.
Команда Алтайского государственного университета «ASU_TEAM» стала обладателем диплома лауреата (4 место из 16 команд) и отмечена жюри за интересное решение и нахождение новых признаков для решения предложенной задачи.
Первое место заняла команда Высшей школы экономики «MegaQuant», второе — команда Финансового университета при Правительстве РФ «Data Wizards» и третье — команда Московского городского университета «Парсики».
Заведующий кафедрой информатики Алтайского государственного университета Денис Козлов рассказывает:
«Мы решили, что надо участвовать в DATA-хакатоне, поскольку он организовывался в партнерстве с Университетским консорциумом исследователей больших данных, членом которого наш университет является уже несколько лет. Сначала был предварительный отбор: из более чем 30 заявок эксперты отобрали к участию в основном этапе 16 команд университетов РФ. А затем с 16 по 19 февраля команда Алтайского государственного университета «ASU_TEAM» приняла участие в основной части Московского студенческого DATA-хакатона, проходившего на базе Московского городского педагогического университета».
В состав команды классического вуза вошли:
Александр Болгов , студент магистратуры института математики и информационных технологий и руководитель команды Валентин Карев , студент бакалавриата института цифровых технологий, электроники и физики Шахзод Нуридинов , студент бакалавриата института математики и информационных технологий Александр Пикуль , студент бакалавриата института цифровых технологий, электроники и физикиВ жюри конкурса вошли:
Дмитрий Звонарев, заместитель директора многофункционального студенческого центра МГПУ; Роман Куприянов, начальник управления информационных технологий и сервисов МГПУ; Борис Ярмахов, доцент департамента информатизации образования Института цифрового образования МГПУ; Павел Винар, руководитель отдела научных исследований и развития систем распределенного хранения данных компании MAXIMUM EDUCATION; Ольга Проневич, старший ученый отдела научных исследований и развития распределенных систем БД компании MAXIMUM EDUCATION; Александр Хвостов, директор по связям с образовательным сообществом компании MAXIMUM EDUCATION; Александра Данилова, руководитель спецпроектов компании ГлобалЛаб; Андрей Чертихин, преподаватель учебного центра ARENADATA.В ходе соревнований командам на выбор предлагались 3 задачи от компании MAXIMUM EDUCATION:
1) анализ визуальных особенностей преподавателей на онлайн-уроках и их связь с образовательными метриками. 2) оценка влияния активности пользователя на образовательные метрики. 3) прогноз вероятности расторжения договора клиентом – задача оттока пользователей образовательного портала.Валентин Карев рассказывает:
«Команда нашего университета остановилась на третьей задаче. Были получены данные от организаторов, выполнены их фильтрация, очистка и заполнение пропусков. Самое сложное в этой задаче, на наш взгляд, заключалось в объединении нескольких баз данных с совершенно разной информацией. Так, например, ученик анализируемой онлайн-школы мог заключать договор на обучение в разных учебных группах, но при этом расторгать договор на обучение только с одной-двумя группами и продолжать учиться в других, некоторые выгруженные базы данных имели сведения только о пользователях, а информацию о группе было возможно получить, только анализируя другие две таблицы. И большую часть времени соревнования мы занимались подготовкой данных для дальнейшей работы модели машинного обучения. Затем была построена и обучена модель машинного обучения для прогнозирования вероятности оттока учащихся онлайн-школы».
После обучения модели, которая имела достаточно высокую точность предсказания риска расторжения договора, студенты АлтГУ добавили новый признак – «среднее время неактивности» пользователя, которое возможно было рассчитать, имея в базе данных время записи результата прохождения теста или посещения занятия. И добавление этого признака увеличило точность модели на несколько процентов.
18 февраля результаты участников презентовались жюри. Во время защит и презентаций решений было очень интересно смотреть решения других команд, делится Валентин Карев, некоторые были совершенно не похожи на наше, но по-своему тоже хорошие, что помогло нам увидеть другие стороны и подходы к решению подобных задач.
Последние новости
Сказка сбылась для маленького барнаульца Ефима!
Мечта о конструкторе «Лего» стала реальностью благодаря акции «Ёлка желаний»!
Дорожная служба проводит очистку дорог и тротуаров от снега
В ночную смену, с 7 на 8 января, дорожная служба очищала дороги и тротуары, проводила противогололедную обработку.
В Центральном районе в новогодние праздники продолжается информирование граждан о необходимости регистрации домашних животных
В пригороде Центрального района продолжается информирование жителей о необходимости обязательной регистрации и маркировки домашних собак.
Домашний интернет: выбор для тех, кто ценит комфорт и качество
Высокая скорость, стабильное соединение и выгодные тарифы для всей семьи