Команда проекта Data Culture провела хакатон для студентов

30 ноября состоялся первый хакатон по анализу социально-экономических данных Data Culture Hack, организованный командой университетского проекта Data Culture. В нем приняли участие 60 человек. 

Для многих студентов это был первый опыт участия в подобного рода событиях. У участников было всего 5 часов, чтобы проанализировать подготовленные наборы данных, сделать выводы и предложить способы использования полученной информации на практике. 

 

Егор Масликов, студент 2-го курса ОП Политология, команда «Китай крадет лес»:

«Хакатон» как формат всегда казался чем-то непонятным и супер эксклюзивным, я никогда не был на таком событии и решил, когда-то надо начинать! Интерес и сыграл в итоге решающую роль. Теперь же я посмотрел, как формируются задания и как распределяются роли в команде. Опыт участия в Data Culture Hack был интересным, думаю, что еще не раз поучаствую. Ведь всегда проще изучать что-то в контексте. Я понял, что я совсем мало что знаю про анализ данных, и есть где и зачем совершенствоваться. Поэтому попробую развиваться этой области дальше.
 

За короткое время студентам нужно было мобилизовать все свои ресурсы и предложить основанное на данных решение одной из социальных проблем. Так, команда «Китай крадет лес» пришла к выводу, что деятельность государства по снижению загрязнения воздуха в регионах не приносит положительного эффекта, а команда Data Wizards определила, что есть взаимосвязь между количеством передовых технологий в регионе и качеством жизни жителей.  Команда Remus провела анализ семантической загруженности пабликов Лентач и RT, а команда DHR попыталась провести классификацию сообщений из пабликов на «правые» и «левые».

Все участники хакатона получили доступ к одной из англоязычных специализаций ФКН на платформе Coursera, а победители — популярные книги по анализу данных и машинному обучению. 

 

 

Алёна Сапунова, менеджер проекта Data Culture

Идея хакатона по анализу социально-экономических данных возникла как результат нашего желания сформировать сообщество студентов непрофильных специальностей, заинтересованных в Data Science. Мы понимаем, что не все студенты считают анализ данных приоритетным направлением своего развития. Но есть и те, кто хотел бы развиваться в этом направлении за пределами учебного плана. На Data Culture Hack мы предложили участникам проверить свои знания и задуматься о том, в каком направлении нужно двигаться, чтобы прокачать навыки анализа данных. Хочется верить, что этот опыт был полезен, и со многими из студентов мы еще не раз увидимся.