maraton

analizy

danych

Rejestracja na Hackathon i Wykłady została zakończona.

Dziękujemy za wszystkie zgłoszenia!

Mysia 3, Warszawa
26-27 maja 2018

O wydarzeniu

Maraton Analizy Danych to branżowe wydarzenie stworzone z myślą o studentach zainteresowanych tematyką analizy danych. Wydarzenie podzielone jest na trzy, odbywające się równolegle części.

Hackathon 24h

Hackathon programistyczny,
w trakcie którego uczestnicy identyfikują negatywne zjawiska
w przestrzeni miejskiej oraz rekomendują metody ich zwalczenia, za pomocą technik analizy danych.

Wykłady i warsztaty

Prowadzone przez pracowników firm partnerskich wykłady oraz ćwiczenia poświęcone tematyce analizy danych, mające na celu zwiększenie kompetencji studentów w zakresie pracy z danymi.

Wioska firm

Networking! W trakcie wydarzenia zorganizowana będzie wioska firm - przestrzeń, w które firmy partnerskie mają okazję zaprezentować swoja ofertę potencjalnym pracownikom oraz odpowiedzieć na ich pytania.

Hackathon w 3 krokach

Dla kogo jest Hackathon?

Jesteś studentem i interesujesz się analizą danych? Świetnie! Programujesz w Pythonie, a stworzenie wizualizacji w R nie jest dla Ciebie żadnym wyzwaniem? A może dopiero stawiasz pierwsze kroki w świecie Data Science i wraz z innymi osobami chciałabyś rozwinąć swoje umiejętności w praktyczny sposób? Weź udział! Przekonaj się, że dzięki wiedzy można zmieniać świat na lepsze!

Zadanie

Razem ze swoim zespołem wybierzecie jedną z czterech ścieżek tematycznych. Następnie, w oparciu o udostępnione przez organizatorów dane, zidentyfikujecie problemy, z którymi mierzą się miasta w Polsce. Za pomocą technik analizy danych, podacie źródła ich powstawania oraz zarekomendujecie potencjalne rozwiązania. Wyniki swojej pracy przedstawicie przed Jury!  

KROK 1: Wybór ścieżki tematycznej

Wybierz interesujący Cię temat

Każda drużyna wybiera jedną ścieżkę tematyczną. Każda ścieżka zawiera dane dotyczące innego obszaru funkcjonowania miasta. Działania studentów wspierane będą wiedzą oraz doświadczeniem specjalistów danych obszarów. Dane pochodzą zarówno z publicznie dostępnych źródeł jak i baz danych firm.

Wyboru dokonuje się na miejscu, po wykładzie merytorycznym wprowadzającym w dane.

Transport i bezpieczeństwo

Stań się bohaterem! Rozwiąż problemy odwiecznych korków w Warszawie lub spróbuj zminimalizować przestępczość w Poznaniu.

Gospodarka i finanse

Wspomóż miasta w optymalizacji ich budżetu! Sprawdź, korelację między inwestycjami w turystykę, a faktycznym napływem turystów!

Społeczeństwo i polityka

Mieszkańcy, których obszarów Warszawy są najbardziej dotknięci korkami? Które obszary Warszawy charakteryzują się najgorszymi wynikami w edukacji?

Środowisko naturalne i rolnictwo

Co wpływa na smog oraz jakie skutki na środowisko naturalne ma jego występowanie? Jak optymalnie rozlokować drzewa w Warszawie, aby zjawisko smogu zminimalizować?

KROK 2: Analiza danych

Wciel się w rolę analityka danych (ang. Data Scientist), wykorzystaj zdobytą wiedzę i rozwiąż realne problemy miast. Machine Learning? A może model logitowy? Aplikacja Shiny zbudowana w R czy Pythonowy Bookeh? Wybór narzędzi należy do Ciebie!

KROK 3: Prezentacja

Rozwiązałeś problem, zastosowałeś różne wyszukane techniki analizy dany – czas na zaprezentowanie wyników! Opracuj raport, prezentację lub inną wybraną przez Ciebie formę wizualizacji Twoich badań oraz przekaż wnioski i rekomendacje Jury. 

Nagrody

Całemu zwycięskiemu zespołowi zostaną wręczone vouchery uprawniające do wzięcia udziału w szkoleniu Deep Learning o łącznej wartości 14 200 zł! Sponsorem nagród jest firma Sages. Nie możemy się doczekać, aż wyłonimy zwycięzców, którzy wezmą udział w 40 godzinach warsztatów i wykładów dotyczących głębokich sieci neuronowych!

Chcesz się przyłączyć?

Rejestracja na Hackathon została zakończona. Dziękujemy za zgłoszenia!

Wykłady i warsztaty

Rejestracja na Wykłady została zakończona. Dziękujemy za zgłoszenia!

Plan panelu wykładowego w dniu 26 maja.

12:00 - 13:30

DataWise

Adrian Asendy, Marek Turlejski

Location Science: wymiar przestrzenny w analizach - metody, dane, toolset

W trakcie wykładu reprezentanci firmy DataWise zaprezentują przykłady analiz, algorytmów oraz narzędzi wykorzystujących wymiar geograficzny. Opowiedzą o najczęstszych scenariuszach biznesowego wykorzystania wiedzy płynącej z lokalizacji, pokażą konkretne źródła informacji, narzędzia open-source oraz gotowe API pozwalające uprzestrzennić dane oraz wykonywać obliczenia geograficznie z poziomu języka Python czy JavaScript.

14:00 - 15:15

Nethone

Grzegorz Ziajka
Data Scientist

Selekcja cech w modelach uczenia maszynowego

Wybór odpowiednich zmiennych objaśniających stanowi jedno z największych wyzwań podczas budowy modelu predykcyjnego. Prezentację rozpoczniemy od przedstawienia podstaw teoretycznych zagadnienia selekcji cech w modelach uczenia maszynowego. W dalszej części omówimy wybrane algorytmy pomocne przy rozwiązywaniu tego problemu oraz porównamy zaprezentowane metody pod kątem uzyskanej dokładności i czasu wykonania.

16:00 - 17:30

Nethone

Maciej Oficjalski
Data Processing Expert

"Jak sprawić, żeby Twój klient nie grał w rosyjską ruletkę - data science in fraud prevention"

W trakcie wykładu, Maciej Oficjalski opowie o problemach związanych z fraudem kartowym, ich przyczynach, oraz sposobach radzenia sobie z nimi. Maciej od ponad 4 lat zajmuje się zarządzaniem ryzykiem płatniczym, w tym tworzeniem i praktycznym wykorzystywaniem skutecznych narzędzi do wykrywania wyłudzeń kartowych. Po krótkim wprowadzeniu do świata płatności online, uczestnikom zostanie przedstawiony proces zarządzania ryzykiem transakcyjnym w oparciu o dane i zapobiegania wyłudzeniom przy pomocy różnych metod oraz technik analitycznych, w tym uczenia maszynowego.

18:30 - 20:00

IIIT - Innovation In IT

Jakub Tomaszewski

Solving business problems with ML - case studies @IIIT

Jakub Tomaszewski z firmy IIIT opowie o tym jak za pomocą metod machine learningowych są rozwiązywane problemy w firmie Innovation In IT. Pan Jakub to z wykształcenia i zamiłowania statystyk, absolwent wydziału MiNi PW. Jako współzałożyciel zespołu Data Science w firmie IIIT projektował i wdrażał rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym w obszarach e-commerce i customer service.

Wioska firm

Networking! W trakcie wydarzenia zorganizowana będzie wioska firm – przestrzeń, w której firmy partnerskie mają okazję zaprezentować swoją ofertę potencjalnym pracownikom oraz odpowiedzieć na ich pytania.

Harmonogram

Sobota 26.05

10:00 – Rejestracja uczestników hackathonu

11:00 – Wstęp merytoryczny

12:00 – Rozpoczęcie hackathonu

 

Wykłady 26.05

11:00 – Rejestracja na wykłady

12:00 – 20:00 – Wykłady i warsztaty

 

Niedziela 27.05

10:00 – Zakończenie kodowania, przygotowanie prezentacji

12:00 – Zakończenie hackathonu i prezentacja wyników

15:30 – Ogłoszenie wyników

 

Jeśli masz do nas pytania, napisz!

Nie zapomnij śledzić wydarzenia na:

Organizatorzy

Partnerzy strategiczni

Partnerzy

Patroni honorowi

Patroni

Patroni medialni

Sponsorzy nagród

Wspierają nas