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暑期数学建模同学必须拿下的国奖证书评奖评优不用愁!

发布时间:2022-09-09 来源:立博app官方网站 作者:立博体育在线登录 阅读次数:1

  随着大数据技术的高速发展,各行各业正在数字化转型,本次大赛旨在通过竞技的方式,提升大学生数据分析研究与技术应用能力,以企业真实场景和实际数据为基础,利用大数据技术分析行业面临的真实问题,尝试创新大数据技术,推动大数据的产学研用。为鼓励大学生踊跃开拓知识面,培养学生的创新思维和合作精神,内蒙古创新教育学会、内蒙古创新教育资源开发研究院携手钉钉(中国)信息技术有限公司举办2022年首届“钉钉杯”大学生大数据挑战赛。

  技术支持单位:北京博雅数智科技有限公司、苏州众言网络科技股份有限公司(SPSSPRO)

  赛题方向为数据分析和数据挖掘,题目来自国内大数据资深专家、企事业单位实际应用场景应用题目;和传统大数据相比,难度适中,适合各种基础的学生学习提高。

  另外,数学建模国赛、美赛及其他数学建模竞赛中,每年都会出现数据分析和数据挖掘题型,和数学建模竞赛衔接较大,有数学建模基础更容易参赛。

  大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段,每只队伍自由选择A、B赛题的其中一个进行比赛,其中初赛和复赛均要求参赛者在规定时间内根据问题提交一份论文对项目进行说明;决赛要求参赛者进行线上答辩。

  1. 本届大赛为参赛者免费提供三套赛前指导培训课程《Python语言基础与实践》《深度学习理论》《Pytorch深度学习实战》;

  所有参赛选手(队长)凭参赛队伍号赛前均可统一添加钉钉杯组委会:(微信号)免费开通赛前集训营,添加时备注:赛前培训资料。

  竞赛组委会为参赛者免费提供4个竞赛平台(前3个有效时间:2022年9月30日)

  1.爱数科大数据教学科研平台:提供数千个行业数据集,近百个大数据全流程算法组件和丰富的案例,无需编程基础,可在平台上数据处理,数据分析,数据建模和模型训练。

  2.爱数课大数据教学平台:提供《python语言基础与实践》《深度学习》《pytorch深度学习实践》等课程以及覆盖金融、交通、医疗、教育等领域的实验和一千多道习题,学生可以在上面做实验,学习课。

  3.数据实验楼大数据实训平台:提供覆盖医疗、交通、金融等行业企业级的项目。通过真实项目,实际业务数据,实际项目分析流程,锻炼参赛者使用大数据技术解决实际问题的能力。

  4.SPSSPRO在线数据分析平台,是众言科技旗下的一款集专业统计方法与数据算法于一体的免费在线数据分析平台。可实现异常值检验、样本均衡、数据降维等多种数据处理方式。涵盖全部专业统计SPSS算法模型,已开发200余种算法,可做统计分析(如T检验等)、综合评价(如层次分析,数据包络等)、机器学习时间序列等等,一键生成分析与解释,小白也能看懂分析报告。

  前3个平台,每支参赛队伍拥有一个免费许可,所有参赛选手(队长)凭参赛队伍号赛前均可统一添加钉钉杯组委会:(微信号)免费获取授权许可。

  1. 报名时间(即日起−7月21日),报名截止时间是2022年7月21日23:59(周四)。

  1)竞赛结束前必须在线提交结果数据、论文和代码,提交时系统验证提交数据格式是否正确;

  复赛为统一命题,不更换题目背景,但可能会更换题目问题和数据,选手网络远程答题进行排名。

  复赛中综合总排名前10的队伍进入答辩环节,答辩采用线上或者线下的方式进行。答辩决出冠军1支队伍、亚军2支队伍、季军3支队伍(不分组别,不分赛题)。

  1)决赛将以线上答辩会的形式进行,晋级决赛团队需提前准备答辩材料,包括答辩 PPT、参赛总结、算法核心代码。

  2)答辩现场,每支队伍面对评委有15分钟的陈述时间和10分钟的问答时间。评委将根据选手的技术思路、理论深度和现场表现进行综合评分。

  3)决赛分数将根据参赛队伍的论文成绩和答辩成绩加权得出,评分权重为复赛阶段70%,决赛答辩30%。

  1.可以单人参赛或自由组队,每个参赛队伍人数最多不超过3人,允许跨年级、跨专业、跨校组队。

  2.每人只能参加一支队伍(即个人参赛后不可再与他人组队参赛,或个人参加一个队伍后不可再参加另一个队伍),允许最多有一名指导老师,指导教师须为在职大学生教师。

  2.集体报名同学下载“2022年首届钉钉杯大数据挑战赛集体报名表”,按照集体报名表内说明完成报名。

  参赛选手须在大赛官网上报名并且组队参赛,每支队伍需要缴纳报名及评审费用100元,通过大赛官网缴纳;费用用于大赛组织、命题、评审等工作。

  2.复赛选取初赛中前15%获奖选手将晋级,颁发一等奖、二等奖、三等奖。总获奖人数不超过报名数的30%。

  3.复赛中选取排名前10支队伍进行决赛答辩,最终奖项答辩总排名设为冠军,亚军,季军。具体奖项设置:

  根据问题,准备一份论文对项目进行说明,论文中的摘要部分需要简明扼要地概述模型算法的核心思想以及效果,正文部分需要详细阐述模型算法的细节、求解过程、结果以及对应的参考文献。

  与解决方案匹配的完整代码,可以是Python、Matlab、C++、Java等语言的代码,附详细的操作说明文档和源代码。

  对数据进行统计、分析、并利用可视化工具将数据分析结果以柱状图、雷达图、热力图等图标进行显示

  (进群领取历年赛前真题及优秀论文、招募队友、赛前资讯)进群备注:学校+姓名,不可重复加群。

  (1)第一,参与数据科学竞赛,可以让你100%清楚哪些算法在实际应用中更有效。

  (4)第四,参与数据科学竞赛,可以让你结识很多优秀的朋友,获得更加优秀的人脉。

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