🥇👨🎓️📈Хакатоны и соревнования для специалистов по Data Science
Мы собрали для вас все ближайшие соревнования в сфере Data Science, полезные для обучения и карьерного роста. На фоне пандемии коронавируса многие из них проходят в онлайн-формате.
В статье «Научиться Data Science онлайн» мы рассказали, как стать специалистом по анализу данных с нуля. В подготовленной при поддержке Факультета Искусственного интеллекта онлайн-университета GeekBrains публикации мы собрали все ближайшие хакатоны и соревнования, которые помогут освоить навыки Data Scientist на практике.
Хакатоны
Хакатон FIT-M 2020
Когда: c 16 по 18 декабря 2020 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: русский
Самое интересное: хакатон для программистов, химиков, физиков, математиков и инженеров, заинтересованных в новых идеях в сфере биоинформатики и компьютерных симуляций.
Подробнее: https://fit-m.org/hack
Hack Life
Когда: c 21 по 22 декабря 2020 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: русский
Призовой фонд: 100000 рублей
Самое интересное: хакатон для начинающих аналитиков, посвященный комфортной городской среде.
Подробнее: https://hacklife.fun/
SharkHacks
Когда: c 4 по 6 декабря 2020 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: английский
Самое интересное: цифровой хакатон открыт для всех уровней квалификации, от новичков до самых опытных разработчиков.
Подробнее: https://organize.mlh.io/participants/events/6046-sharkhacks
TechTogether New York 2020
Когда: c 4 по 6 декабря 2020 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: английский
Самое интересное: открытый хакатон для всех, кто интересуется STEM – от новичков до опытных хакеров.
Подробнее: https://newyork.techtogether.io/
Who Done It Hacks?
Когда: c 11 по 13 декабря 2020 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: английский
Самое интересное: хакатон в стиле Шерлока Холмса, во время которого вам предстоит следовать подсказкам для разгадки тайн.
Подробнее:https://organize.mlh.io/participants/events/6047-who-done-it-hacks
Hack Off
Когда: c 12 по 13 декабря 2020 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: английский
Самое интересное: 48-часовой хакатон на темы Data Science, AI, OIT, robotics, blockchain, AR и VR, open innovations.
Подробнее: https://www.hackoff.tech/
RoseHack
Когда: c 16 по 17 января 2021 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: английский
Самое интересное: хакатон, посвященный инновациям, маскам для лица, открытиям, наставничеству, созданию новых технологий и сетей.
Подробнее: https://rosehack.com/
HoyaHacks
Когда: c 29 по 31 января 2021 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: английский
Самое интересное: хакатон для студентов, заинтересованных в создании чего-то нового. В качества бонуса – возможность пообщаться с профессионалами отрасли и выиграть призы.
Подробнее: http://hoyahacks.georgetown.domains/
Hacklytics
Когда: c 5 по 7 февраля 2021 г.
Где: онлайн
Стоимость участия: бесплатно
Язык мероприятия: английский
Самое интересное: хакатон на тему "Building a Data-Driven World" для студентов и специалистов Data Science.
Подробнее: https://hacklytics.io/
Соревнования
Riiid! Answer Correctness Prediction
Дедлайн для регистрации команд: 31 декабря 2020 г.
Дата окончания: 7 января 2021 г.
Призы: 1 место – $50 000 , 2 место – $30 000, 3 место – $10 000, 4 и 5 место – $5 000. Команды-победители также будут приглашены представить свои модели на семинаре AAAI-2021 по образованию в области искусственного интеллекта (Imaginating Post-COVID Education with AI).
В этом конкурсе ваша задача — создать алгоритмы для "Knowledge Tracing", моделирования знаний студентов. Цель состоит в том, чтобы точно предсказать, как студенты будут действовать в определенных ситуациях. Для решения задачи нужно будет совместить навыки в области машинного обучения с данными EdNet Riiid.
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/riiid-test-answer-prediction
NFL Big Data Bowl 2021
Дедлайн для регистрации команд: 7 января 2021 г.
Дата окончания: 7 января 2021 г.
Призы: 1-5 место – $15 000. Победители соревнования представят свои результаты в NLF, где одна команда сможет выиграть дополнительные 10 000 долларов.
В этом соревновании используется NFL’s Next Gen Stats data, которая включает в себя позицию и скорость каждого игрока на поле. Вам предстоит использовать данные игроков для всех выпадающих пасов регулярного сезона 2018 года. Цель соревнования – определить уникальные и эффективные подходы к измерению защитных стратегий этих игр.
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/nfl-big-data-bowl-2021
Rock, Paper, Scissors
Дедлайн для регистрации команд: 1 февраля 2021 г.
Дата окончания: 8 февраля 2021 г.
Призы: мерч Kaggle достанется пяти лучшим проектам соревнования.
В этом соревновании-симуляторе вы создадите AI, который сможет играть против других в раундах Rock, Paper, Scissors. Сможете ли вы найти закономерности, чтобы выигрывать чаще? Можно ли значительно превзойти случайного игрока, когда в матчах участвуют неслучайные агенты?
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/rock-paper-scissors
Predict Future Sales
Дата окончания: декабрь 2020 г.
Заключительный проект курса "How to win a data science competition". В конкурсе вы будете работать со сложным набором временных рядов, состоящим из ежедневных данных о продажах 1C Company. Вам предстоит спрогнозировать общий объем продаж для каждого продукта и магазина в следующем месяце.
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales/overview
INGV – Volcanic Eruption Prediction
Дедлайн для регистрации команд: 30 декабря 2020 г.
Дата окончания: 30 декабря 2020 г.
Призы: мерч Kaggle достанется трем лучшим проектам соревнования.
С помощью анализа геофизических данных нужно предсказать, когда произойдет следующее извержение. Информация собрана датчиками, установленными в действующих вулканах.
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/predict-volcanic-eruptions-ingv-oe
House Prices: Advanced Regression Techniques
Дата окончания: неизвестно
Это соревнование подходит имеющим опыт программирования на R или Python и знакомым с основами машинного обучения студентам, которые хотят расширить навыки перед участием в соревнованиях с денежными призами. С помощью 79 описывающих характеристики жилых домов в Эймсе (штат Айова, США) переменных участникам нужно предсказать окончательную цену каждого объекта. Практические навыки, которые вы сможете развить: Creative feature engineering и продвинутые методы регрессии, вроде random forest and gradient boosting.
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
Digit Recognizer
Дата окончания: неизвестно
MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") — это “hello world” компьютерного зрения. В соревновании нужно правильно идентифицировать цифры из десятков тысяч рукописных изображений. Вам предстоит поэкспериментировать с различными алгоритмами, чтобы лучше понять их работу. Практические навыки, которые вы сможете развить: основы компьютерного зрения, включая простые нейронные сети, а также методы классификации, вроде SVM и K-nearest neighbors.
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
I’m Something of a Painter Myself
Дата окончания: неизвестно
Призы: победители получат один из 3 призов "TPU Star" – 20 часов TPU в неделю на Kaggle в течение четырех недель.
GANs – генеративные состязательные сети, которые состоят их двух нейронных сетей: модели генератора и модели дискриминатора. Они будут работать друг против друга, причем генератор попытается обмануть дискриминатор, а дискриминатору нужно точно классифицировать реальные и сгенерированные изображения. Ваша задача – построить GANs, которые генерируют от 7000 до 10 000 изображений в стиле Моне.
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/gan-getting-started
Contradictory, My Dear Watson
Дата окончания: неизвестно
Если у вас есть два предложения, одно может следовать из другого, противоречить ему, или они могут быть не связанными. Natural Language Inferencing (NLI) является одной из проблем NLP, которая заключается в определении связи между парой предложений. Задача соревнования — создать модель NLI, которая присваивает метки, соответствующие влечению, нейтральности и противоречию парам предпосылок и гипотез. Тренировочный и тестовый набор данных включают тексты на пятнадцати различных языках.
Подробнее: https://www.kaggle.com/c/contradictory-my-dear-watson
EMO 2021 HUAWEI Logistics Competition
Дата окончания: 1 марта 2021 г.
Призы: победители будут награждены денежными призами и трофеями, их также пригласят выступить с докладами на EMO 2021.
Соревнование от компании Huawei Technologies Ltd, посвященное оптимизации маршрутизации транспорта.
Подробнее: https://competitions.codalab.org/competitions/27329
Хочу подтянуть знания по математике, но не знаю, с чего начать. Что делать?
Если базовые концепции языка программирования можно достаточно быстро освоить самостоятельно, то с математикой могут возникнуть сложности. Чтобы помочь освоить математический инструментарий, «Библиотека программиста» совместно с преподавателями ВМК МГУ разработала курс по математике для Data Science, на котором вы:
- подготовитесь к сдаче вступительных экзаменов в Школу анализа данных Яндекса;
- углубитесь в математический анализ, линейную алгебру, комбинаторику, теорию вероятностей и математическую статистику;
- узнаете роль чисел, формул и функций в разработке алгоритмов машинного обучения.
- освоите специальную терминологию и сможете читать статьи по Data Science без постоянных обращений к поисковику.
Курс подойдет как начинающим специалистам, так и действующим программистам и аналитикам, которые хотят повысить свой уровень или перейти в новую область.