Студенты ИМИТ и ИЦТЭФ стали лауреатами Московского студенческого DATA-хакатона

28 февраля 2023 Кафедра информатики

Команда Алтайского государственного университета «ASU_TEAM» стала обладателем диплома лауреата (4 место из 16 команд) и отмечена жюри за интересное решение и нахождение новых признаков для решения предложенной задачи.

Первое место заняла команда Высшей школы экономики «MegaQuant», второе — команда Финансового университета при Правительстве РФ «Data Wizards» и третье — команда Московского городского университета «Парсики».

Заведующий кафедрой информатики Алтайского государственного университета Денис Козлов рассказывает:

«Мы решили, что надо участвовать в DATA-хакатоне, поскольку он организовывался в партнерстве с Университетским консорциумом исследователей больших данных, членом которого наш университет является уже несколько лет. Сначала был предварительный отбор: из более чем 30 заявок эксперты отобрали к участию в основном этапе 16 команд университетов РФ. А затем с 16 по 19 февраля команда Алтайского государственного университета «ASU_TEAM» приняла участие в основной части Московского студенческого DATA-хакатона, проходившего на базе Московского городского педагогического университета».

В состав команды классического вуза вошли:

  • Александр Болгов, студент магистратуры института математики и информационных технологий и руководитель команды
  • Валентин Карев, студент бакалавриата института цифровых технологий, электроники и физики
  • Шахзод Нуридинов, студент бакалавриата института математики и информационных технологий
  • Александр Пикуль, студент бакалавриата института цифровых технологий, электроники и физики

В жюри конкурса вошли:

  • Дмитрий Звонарев, заместитель директора многофункционального студенческого центра МГПУ;
  • Роман Куприянов, начальник управления информационных технологий и сервисов МГПУ;
  • Борис Ярмахов, доцент департамента информатизации образования Института цифрового образования МГПУ;
  • Павел Винар, руководитель отдела научных исследований и развития систем распределенного хранения данных компании MAXIMUM EDUCATION;
  • Ольга Проневич, старший ученый отдела научных исследований и развития распределенных систем БД компании MAXIMUM EDUCATION;
  • Александр Хвостов, директор по связям с образовательным сообществом компании MAXIMUM EDUCATION;
  • Александра Данилова, руководитель спецпроектов компании ГлобалЛаб;
  • Андрей Чертихин, преподаватель учебного центра ARENADATA.

В ходе соревнований командам на выбор предлагались 3 задачи от компании MAXIMUM EDUCATION:

  • 1) анализ визуальных особенностей преподавателей на онлайн-уроках и их связь с образовательными метриками.
  • 2) оценка влияния активности пользователя на образовательные метрики.
  • 3) прогноз вероятности расторжения договора клиентом – задача оттока пользователей образовательного портала.

Валентин Карев рассказывает:

«Команда нашего университета остановилась на третьей задаче. Были получены данные от организаторов, выполнены их фильтрация, очистка и заполнение пропусков. Самое сложное в этой задаче, на наш взгляд, заключалось в объединении нескольких баз данных с совершенно разной информацией. Так, например, ученик анализируемой онлайн-школы мог заключать договор на обучение в разных учебных группах, но при этом расторгать договор на обучение только с одной-двумя группами и продолжать учиться в других, некоторые выгруженные базы данных имели сведения только о пользователях, а информацию о группе было возможно получить, только анализируя другие две таблицы. И большую часть времени соревнования мы занимались подготовкой данных для дальнейшей работы модели машинного обучения. Затем была построена и обучена модель машинного обучения для прогнозирования вероятности оттока учащихся онлайн-школы».

После обучения модели, которая имела достаточно высокую точность предсказания риска расторжения договора, студенты АлтГУ добавили новый признак – «среднее время неактивности» пользователя, которое возможно было рассчитать, имея в базе данных время записи результата прохождения теста или посещения занятия. И добавление этого признака увеличило точность модели на несколько процентов.

18 февраля результаты участников презентовались жюри. Во время защит и презентаций решений было очень интересно смотреть решения других команд, делится Валентин Карев, некоторые были совершенно не похожи на наше, но по-своему тоже хорошие, что помогло нам увидеть другие стороны и подходы к решению подобных задач.

поделиться
Апрель 2024
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30          
https://www.asu.ru/?v=sw0