Соревнование по анализу и обработке больших данных для Data Science-специалистов
заполнить брифЧаще всего термин «чемпионат» используют, чтобы провести соревнования между командами математиков и дата-сайентистов, в результате которых строятся модели для анализа больших данных, необходимые бизнесу.
Формат чемпионатов логично использовать компаниям с большим объемом данных (исторических и реальных) для того, чтобы получать новые модели для обработки и анализа. На основе полученных моделей можно строить прогнозы, улучшать те или иные бизнес-процессы.
Часто такие форматы используются компаниями для поиска и привлечения в компанию молодых кадров и новых талантливых дата-аналитиков.
Формат чемпионата может быть применим к любым другим соревновательным механикам между отраслевыми специалистами, где полученные командами результаты максимально приближены к реальности и влияние которых на бизнес заказчика можно оценить в текущий момент времени.
Расскажите о вашей задаче, а мы придумаем, как ее решить!
Клиент: Россельхозбанк
Третий Data Science-чемпионат для студентов, который проводит АО «Россельхозбанк» и сообщество AgroCode Hub. Участникам необходимо придумать решение для поиска запчастей для сельхозтехники по фотографиям.
← предыдущий кейс
следующий кейс →
Клиент: ВТБ
Data Fusion – международная конференция и соревнование в концепции, которая предполагает объединение данных, слияние или перенос алгоритмов из одной области машинного обучения в другую, а также синергию процессов в машинном обучении. Команда Spinon совместно с ВТБ провела анонсирующую кампанию конфренции Data Fusion и Data Fusion Contest.
Более 1 000 участников Data Fusion Contest
Более 44 000 просмотров трансляции конференции Data Fusion
← предыдущий кейс
следующий кейс →
Клиент: Газпром-Медиа РТВ
Чемпионат среди специалистов по Data Science на определение игрового события в спортивных трансляциях. От участников требовалось создать метод автоматического определения игровых событий в трансляциях футбольных матчей, а также определить тип и время события относительно начала матча (а не от начала видеозаписи). На основании присланных решений была создана рейтинговая таблица. Победители, которые предоставили модели организатору, получили приз.
Более 500 участников
← предыдущий кейс
следующий кейс →
Клиент: ПИК digital
Чемпионат среди data scientists, который был организован в два этапа. На онлайн-этапе необходимо было разработать модель прогнозирования темпов продаж на три месяца вперед в разрезе корпусов и квартир определённой комнатности в разных проектах. Все решения попадали в публичный рейтинг, и авторы лучших 80 решений были приглашены на PIK Digital Day — офлайн-этап чемпионата.
850 заявок
80 финалистов
550 000 рублей призовой фонд
← предыдущий кейс
следующий кейс →
Клиент: Сбер
Задачей Чемпионата было определение клиентов банка, склонных к оттоку, по некоторым имеющимся признакам, характеризующим поведение клиентов. Решение данной задачи позволило банку принять превентивные меры по удержанию клиентов, которые потенциально могут отказаться от услуг банка в ближайшее время.
149 заявок
← предыдущий кейс
следующий кейс →