Първият световен Data Science FinTech Academia Datathon с победители от България
Между 27-ти и 29-ти април 2018 година Data Science Society провежда първия онлайн Academia Datathon в света – световно съревнование за университети в региона на науката за данните .
Събитието се организира в три континента по едно и също време – онлайн и на място в участващите университети. В рамките единствено на 48 часа общо 153 участници от повече от 10 университета опитаха с уникалнa база данни за крипто валути, като от самото начало 25 опитни ментори от Индонезия, Индия, България, Хърватия и Катар помагаха на студентите с Data Science предизвикването.
Изключителното в надпреварата беше както опцията студенти от целия свят да покажат умения в сферите на Data Science и FinTech , по този начин и крипто въпросът, особено направен от Data Science Society. Комуникацията сред интернационалните студенти и менторите се реализира посредством цифровата платформа на организацията, като по време на Datathon-а участниците споделяха хрумвания за своите machine learning логаритми в 250 Data Chat канали, а известията сред тях надвишиха 16 500!
Въпреки че доста от участниците нямаха основан екип преди началото на надпреварата, множеството от тях бяха разпределени в тимове посредством специфичен логаритъм, който регистрира техните умения и ползи, тъй че всеки студент да научи нещо ново, само че и да приложи знанията си.
Екипите работиха непрекъснато с изключителна отдаденост към предизвикването и над 10 университета показаха 19 неповторими решения , от които журито дефинира петте най-хубави за финалния кръг на Datathon-a. Не беше озадачаващ и големият интернационален интерес, който провокираха презентациите на петте интернационални тимове – финалисти. Решенията на най-хубавите тимове бяха гледани от 23 места по целия свят.
Голямата премия взе тим „Umalaya“ от Университета на Малайзия в Куала Лумпур. Екипът завоюва журито с това, че за два дни студентите съумяха да основат освен модел за прогнозиране на цените на главните криптовалути , само че и приложиха изкуствен интелект за създаването на автоматизирана система – вид виртуален портфейл, който взема решение независимо в коя крипто валута е рационално да се влага . Статията на тима победител, както и на всички екипи, може да прочетете на платформата на Datathon-а.
На второ място беше тимът “UNWE ” от Университетът за национално и международно стопанство , формиран от млади български студенти, които създадоха в границите на 48 часа новаторски метод към проблема. На трето място се класира екипът “Cryptomonkeys ” от Стопанския факултет на Софийския университет, който употребява ARIMA модел, присъщ за иконометрията и статистиката.
Професор А. Марчев декларира, че “ По време на надпреварата участниците работят и си спомагат от места по целия свят. Освен механически умения, студентите развиват и междуличностни умения, поради нуждата от интензивна вътрешногрупова и интернационална връзка и поради потребността от неофициално и публично показване на концепциите си пред останалите участници (а в последна сметка и пред целия свят). Честно казано целия образователен развой по всяка дисциплинираност може и би трябвало да бъде трансфорат в игровизирано съревнование – т.е. така наречен идея „Learn by Doing“ . ”
Освен усилената работа, студентите се срещнаха и с забавни обстоятелства посредством решаването на онлайн загадки, които Data Science Society приготви за тях под формата на занимателна сесия. Загадките бяха метод участниците да получат спомагателни познания в региона на данните и да опознаят по-добре останалите участници.
Събитието се организира в три континента по едно и също време – онлайн и на място в участващите университети. В рамките единствено на 48 часа общо 153 участници от повече от 10 университета опитаха с уникалнa база данни за крипто валути, като от самото начало 25 опитни ментори от Индонезия, Индия, България, Хърватия и Катар помагаха на студентите с Data Science предизвикването.
Изключителното в надпреварата беше както опцията студенти от целия свят да покажат умения в сферите на Data Science и FinTech , по този начин и крипто въпросът, особено направен от Data Science Society. Комуникацията сред интернационалните студенти и менторите се реализира посредством цифровата платформа на организацията, като по време на Datathon-а участниците споделяха хрумвания за своите machine learning логаритми в 250 Data Chat канали, а известията сред тях надвишиха 16 500!
Въпреки че доста от участниците нямаха основан екип преди началото на надпреварата, множеството от тях бяха разпределени в тимове посредством специфичен логаритъм, който регистрира техните умения и ползи, тъй че всеки студент да научи нещо ново, само че и да приложи знанията си.
Екипите работиха непрекъснато с изключителна отдаденост към предизвикването и над 10 университета показаха 19 неповторими решения , от които журито дефинира петте най-хубави за финалния кръг на Datathon-a. Не беше озадачаващ и големият интернационален интерес, който провокираха презентациите на петте интернационални тимове – финалисти. Решенията на най-хубавите тимове бяха гледани от 23 места по целия свят.
Голямата премия взе тим „Umalaya“ от Университета на Малайзия в Куала Лумпур. Екипът завоюва журито с това, че за два дни студентите съумяха да основат освен модел за прогнозиране на цените на главните криптовалути , само че и приложиха изкуствен интелект за създаването на автоматизирана система – вид виртуален портфейл, който взема решение независимо в коя крипто валута е рационално да се влага . Статията на тима победител, както и на всички екипи, може да прочетете на платформата на Datathon-а.
На второ място беше тимът “UNWE ” от Университетът за национално и международно стопанство , формиран от млади български студенти, които създадоха в границите на 48 часа новаторски метод към проблема. На трето място се класира екипът “Cryptomonkeys ” от Стопанския факултет на Софийския университет, който употребява ARIMA модел, присъщ за иконометрията и статистиката.
Професор А. Марчев декларира, че “ По време на надпреварата участниците работят и си спомагат от места по целия свят. Освен механически умения, студентите развиват и междуличностни умения, поради нуждата от интензивна вътрешногрупова и интернационална връзка и поради потребността от неофициално и публично показване на концепциите си пред останалите участници (а в последна сметка и пред целия свят). Честно казано целия образователен развой по всяка дисциплинираност може и би трябвало да бъде трансфорат в игровизирано съревнование – т.е. така наречен идея „Learn by Doing“ . ”
Освен усилената работа, студентите се срещнаха и с забавни обстоятелства посредством решаването на онлайн загадки, които Data Science Society приготви за тях под формата на занимателна сесия. Загадките бяха метод участниците да получат спомагателни познания в региона на данните и да опознаят по-добре останалите участници.
Източник: kaldata.com
КОМЕНТАРИ