Задача хакатона
Рекомендательные системы плотно вошли в нашу жизнь. Их постоянное развитие позволяет нам с легкостью найти нужный товар, музыку под настроение или подходящий под момент фильм для просмотра, а их владельцам - генерировать миллиардный дополнительный доход. Одним из передовых направлений в развитии рекомендательных систем является построение кросс-доменных рекомендаций - когда, например, по действиям пользователя в интернет-магазине необходимо понять, какой плейлист для прослушивания в стриминговом сервисе ему предложить в данный момент
Посмотрим, сможете ли вы предложить алгоритм рекомендаций, работающий лучше, чем МЛ-алгоритмы от разработчиков рекомендательной системы Сбера. В качестве данных для обучения будем использовать реальные данные экосистемы Сбера - интеракции пользователей на сервисах МегаМаркет и Звук.
Как принять участие?
Расписание хакатона
-
14 ноября (очно)
Покровский б-р, д.11, стр.5, Вход№3
Аудитория R305
Лекция
-
22 ноября (очно)
Покровский б-р, д.11, стр.5, Вход№3
Аудитория R201
18:30 — 19:30
Регистрация участников
19:30 — 19:40
Открытие хакатона. Приветсвенные слова участникам соревнования
19:40 — 20:05
Презентация задачи
20:05 — 20:20
Презентация технической платформы
20:20 — 21:00
Пицца-time
Работа в командах, настройка системы
-
23 ноября (онлайн)
Онлайн-встреча с менторами
-
24 ноября (очно)
Покровский б-р, д.11, стр.5, Вход№3
Аудитория R201
10:00 — 15:00
Работа в командах
13:00 — 14:00
Обед
15:00
Stop-coding и объявление финалистов
15:00 — 16:00
Подготовка презентаций
16:00 — 18:00
Презентация и защита проектов
18:00 — 18:30
Пицца-time
18:30 — 19:00
Награждение победителей и призеров хакатона
Основная информация о хакатоне
Организаторы
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Руководитель проекта
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Заместитель заведующего кафедрой
Руководитель направления по аналитике данных Сбера
Лидер разработки библиотеки рекомендательных алгоритмов Replay, Сбер
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук: Директор
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Приглашенный преподаватель
Центр студенческих олимпиад: Менеджер
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Методист
Центр студенческих олимпиад: Приглашенный специалист
Центр специальных проектов: Руководитель центра
Магистратура «Финансовые технологии и анализ данных»
Программа фокусируется на трех группах навыков профессионального Data Scientist’а: математические методы и алгоритмы (Data Science), программные инструменты (Data Engineering) и внедрение моделей в бизнесе.
Обучающиеся проходят подготовку по релевантным разделам математики, требующимся для анализа данных, осваивают современные концепции программирования (параллельно-распределенные вычисления), современные методы машинного обучения к задачам финансов, а также изучают предметную область: основы макроэкономики, риск-менеджмента.
Студенты выполняют дипломы и курсовые работы на основе задач, предлагаемых DS сотрудниками Сбера и профессорами ФКН.