25.11.2021
С 22 по 25 ноября 2021 года на базе BootCamp (СОГУ) ежедневно с 9:00 до 13:30 была проведена проектная IT-школа «Машинное обучение». Школа была проведена в формате воркшопов с разбором кейсов по анализу данных.
Всего зарегистрировалось 23 участника из них было отобрано 18 участников по своим достижениям и мотивационным письмам: 2 студента 1-го курса, 4 студента 2-го курса, 10 студентов 3-го курса, 2 студента 4-го курса. Практически все участники имели опыт работы с языками программирования Python и C#.
Первый учебный день был посвящен EDA (исследовательский анализ данных). Специально для школы был разработан учебный набор данных, посвященный посещению туристов России. В датасет были специально добавлены ошибки и пропуски, позволяющие максимально полно показать инструменты анализа данных. После разбора учебных примеров, студентам были представлены реальные данные, анализ которых они должны были представить в конце школы.
Второй день школы был посвящен классическим методам машинного обучения, таким как: линейная регрессия и ее различные модификации. Были рассмотрены подходы систематического EDA, создание pipeline применения моделей и метода анализа качества моделей. После разбора учебных примеров, участники школы начали первый анализ реальных данных. Консультации с владельцами данных проходили в чате группы.
Третий учебный день был посвящен демонстрации внедрения полученных моделей в производство, сохранение моделей в файл, размещение на сервере, разработка доступа к модели по запросу к API. Далее прошли мастер-класс по разработке dashboard на системе BI Expasys и защита проектов.
В результате учебного конкурса на поиск “утечки данных” в учебных материалах были присуждены 3 места:
- Гамосов Станислав (4 курс)
- Габисов Мурат (3 курс)
- Сикоев Даниил (2 курс)
Каждый из победителей получил ценный приз — признанные бестселлеры по машинному обучению.
В ходе школы были сформированы 8 команд по 1-3 человека. Каждая из команд выбрала один из предложенных наборов данных. Для проектов были сформированы две задачи.
- Представлены данные общереспубликанского мониторинга школьников 5-х классов РСО-Алания по математике. Проведите анализ данных и сформулируйте рекомендации для руководителей Министерства образования, которые хотят улучшить уровень подготовки по математике в республике (максимизировать значения Balls).
- Представлены данные студентов ФГБОУ ВО «СКГМИ (ГТУ)». Классическая задача цифровой трансформации учреждения высшего образования – прогнозирование академического успеха абитуриента: определение успешности обучения студента по знаниям и компетенциям, полученным на этапе обучения в учреждении среднего образования (школе, колледже). Проведите анализ данных и сформулируйте рекомендации для руководства СКГМИ (ГТУ) по отбору абитуриентов.
В результате защиты были отмечены три команды:
- Лучшим проектом признана работа “Анализ данных и формирование рекомендаций для руководства вуза по подбору абитуриентов” команды “Микрочелики” в составе Кудзаева Заура, Хугаева Эдуарда.
- “Исследование успеваемости по математике учащихся 5 класса на основании учебного плана и категории учителей” команды “Мы_в_моменте” в составе Галустьян Евгении, Тебиева Георгия.
- “Выявление факторов, влияющих на успеваемость учеников начальной школы в Северной Осетии” команды “Апельсины” в составе Дзуцевой Ланы, Сикоева Даниила, Болотаева Владислава.
Каждый участник получил сертификат об участии в школе, а победители были награждены сертификатами DNS.
Полный список проектов можно посмотреть тут:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1hua-f4_vOejjsPylxgEvb1JWa55JXJeq6BfPxkAwa10
Информационное письмо:
https://docs.google.com/document/d/1UbWwQ7iiq78zf4LKMoKRAE1QioHryK5IVLdqp47gQHY