DataScientest lanza un desafío para rastrear partículas finas
hace 3 años
Los profesionales de Big Data pronto se reunirán en la Porte de Versailles en París en la feria Big Data. Durante este evento, una competencia organizada por DataScientest tendrá como objetivo desarrollar el mejor modelo para pronosticar la concentración de partículas finas. ¿Listo para aceptar el desafío?
Aplazado por la crisis sanitaria provocada porepidemia de COVID-19, el Feria Big Data 2020 se celebrará los días 14 y 15 de septiembre en el recinto ferial de la Puerta de Versalles a París. Como su nombre indica, esta es la gran masa ineludible para los profesionales del Big data. Para esta edición en particular, el evento se fusiona con la feria AI dedicada ainteligencia artificial.
Las conferencias y talleres también estarán disponibles en línea este año. Para esta edición donde se esperan más de 20.000 participantes, la startup DataScientest está organizando un concurso " desafío de datos »En su stand. El objetivo: desarrollar una herramienta para predecir la concentración de partículas finas en el aire. Para desarrollar esta herramienta, los participantes podrán aprovechar los datos de más de 400.000 estaciones meteorológicas.
Un desafío de entrenamiento
El día de la competición, los participantes contarán con el apoyo de científicos de datos de la puesta en marcha durante las dos horas y quince minutos de las tres sesiones previstas. Acompañarán a los participantes para ayudarles a crear una herramienta a medida. Cincuenta personas podrán participar simultáneamente en este desafío. El registro se puede hacer hoy vía el sitio de Datascientest. Además, una veintena de empresas como Covéa y Azafrán ya se han registrado. Este también es el caso del Ministerio de Finanzas Públicas. Al final del día, los ganadores podrán ganar premios por valor de 500 euros.
Para DataScientest, el interés de este concurso es altamente educativo y formativo en importar de DataScience. junto al estímulo intelectual, ayuda a fortalecer la cohesión en equipos de datos a menudo heterogéneos y a reunirlos en torno a un caso práctico concreto.
Artículo elaborado en colaboración con los equipos de DataScientest
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