Хакатоны и соревнования для специалистов по Data Science

Хакатоны и соревнования для специалистов по Data Science

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.

<a href="https://latimeshighschool.files.wordpress.com/2020/08/bytes-of-tech.png" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Источник</a>Источник

Хакатон FIT-M 2020

Когда: c 16 по 18 декабря 2020 г.

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.

Hack Life

Когда: c 21 по 22 декабря 2020 г.

Стоимость участия: бесплатно

Язык мероприятия: русский

Призовой фонд: 100000 рублей

Самое интересное: хакатон для начинающих аналитиков, посвященный комфортной городской среде.

SharkHacks

Когда: c 4 по 6 декабря 2020 г.

Стоимость участия: бесплатно

Язык мероприятия: английский

Самое интересное: цифровой хакатон открыт для всех уровней квалификации, от новичков до самых опытных разработчиков.

TechTogether New York 2020

Когда: c 4 по 6 декабря 2020 г.

Стоимость участия: бесплатно

Язык мероприятия: английский

Самое интересное: открытый хакатон для всех, кто интересуется STEM – от новичков до опытных хакеров.

Who Done It Hacks?

Когда: c 11 по 13 декабря 2020 г.

Стоимость участия: бесплатно

Язык мероприятия: английский

Самое интересное: хакатон в стиле Шерлока Холмса, во время которого вам предстоит следовать подсказкам для разгадки тайн.

Hack Off

Когда: c 12 по 13 декабря 2020 г.

Стоимость участия: бесплатно

Язык мероприятия: английский

Самое интересное: 48-часовой хакатон на темы Data Science, AI, OIT, robotics, blockchain, AR и VR, open innovations.

RoseHack

Когда: c 16 по 17 января 2021 г.

Стоимость участия: бесплатно

Язык мероприятия: английский

Самое интересное: хакатон, посвященный инновациям, маскам для лица, открытиям, наставничеству, созданию новых технологий и сетей.

HoyaHacks

Когда: c 29 по 31 января 2021 г.

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.

Hacklytics

Когда: c 5 по 7 февраля 2021 г.

Стоимость участия: бесплатно

Язык мероприятия: английский

Самое интересное: хакатон на тему “Building a Data-Driven World” для студентов и специалистов Data Science.

<a href="https://mysterium.network/wp-content/uploads/2019/10/Artboard-7-100.jpg" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Источник</a>Источник

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.

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.

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?

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Если вы только начинаете свой путь в Data Science, хотите получить диплом и помощь в трудоустройстве, стоит обратить внимание на курс Факультета Искусственного интеллекта онлайн-университета GeekBrains . Он включает основательную математическую подготовку, изучение программирования и статистического анализа, а также работу с базами данных реальных проектов.