Loginom Хакатон 2020. Вступительное слово

Цели, задачи, порядок проведения соревнования Loginom Хакатон 2020. Знакомство с командами, описание тестовых заданий для различных секций. 00:00 — Начало доклада. 01:11 — Этапы соревнования. 02:34 — Описание задания. 02:47 — На кого ориентирован Хакатон. 03:30 — Цель соревнования. 05:37 — Участники Loginom Хакатон 2020. 06:19 — Критерии оценки проектов. 06:56 — Секции Хакатона. 07:35 — Описание разделов презентации проекта. 08:30 — Набор тестовых данных. 09:16 — Обзор заданий секции «Логистика и управление товарными запасами». 10:51 — Обзор заданий секции «Клиентская аналитика». 14:56 — Описание задания секции «Оригинальный проект». Loginom Хакатон объединяет студентов, преподавателей и потенциальных работодателей — клиентов Loginom Company. Соревнование проходит в несколько этапов и завершается финальной презентацией проектов. Каждая команда состоит из руководителя из числа преподавателей и 2-3 студентов. Задание основного тура Хакатона — разработать библиотеку компонентов в Loginom для определенной предметной области на основе предоставленных тестовых наборов данных. Соревнование ориентировано на студентов экономических и IT-направлений, например, информационный менеджмент, прикладная информатика, бизнес-информатика. Low-code архитектура платформы Loginom не требует от студентов навыков программирования. Главная цель Хакатона — показать и научить студентов и преподавателей, как правильно проектировать аналитические системы, опираясь на архитектуру и возможности платформы Loginom. Все команды работают в единой электронной площадке, которая содержит экспресс-курс по Loginom, форум, статьи, полезные советы. В 2020 году в основном туре соревнования принимают участие 10 вузов, 14 команд, 38 студентов. Критерии оценки проектов участников следующие: 1. Корректность реализации. 2. Разнообразие алгоритмов и методов. 3. Визуализация результатов в дашбордах. 4. Креативность и оригинальность. Секции соревнования в 2020 году — это клиентская аналитика, логистика и управление запасами, оригинальный проект. В качестве оригинального проекта понимается решение конкретной задачи с применением алгоритмов машинного обучения в Loginom. На финальной презентации проекта командам рекомендуется придерживаться следующей структуры доклада: 1. Постановка задачи, распределение ролей участников команды. 2. Состав и архитектура библиотеки. 3. Функциональные возможности компонентов. 4. Демонстрационный пример. В 2020 году в качестве набора данных для секций «Логистика и управление товарными запасами» и «Клиентская аналитика» используются транзакции торговой сети формата DIY — товары для ремонта, строительства, дома и сада. Набор данных содержит следующие поля: дата транзакции, магазин, клиент, товар, подгруппа, группа, количество, сумма без скидки, сумма продажи, маржа. В секции «Логистика и управление товарными запасами» необходимо реализовать элементы аналитической системы управления запасами в виде библиотеки компонентов Loginom. Требуется продемонстрировать применение компонентов на продажах розничной торговой сети для целей выработки оптимальных стратегий управления запасами. Для успешного выполнения задания рекомендуется использовать такие методы и подходы как: расчет характеристик товаров, анализ ассортимента, кросс-ABC-анализ, определение уровня сервиса для товара, выявление жизненного цикла товара, матрица BCG, подбор оптимальной модели прогноза для товара. В секции «Клиентская аналитика» необходимо реализовать элементы aCRM в виде библиотеки компонентов Loginom. Требуется продемонстрировать применение компонентов на продажах розничной торговой сети для целей выработки оптимальных стратегий работы с клиентской базой. Для успешного выполнения задания рекомендуется использовать такие методы и подходы как: анализ жизненного цикла клиента, кросс-сегментация. В секции «Оригинальный проект» необходимо показать решение конкретной прикладной задачи с построением модели машинного обучения. Требуется выбрать задачу прогнозирования вероятности отмены заказа для e-grocery компании с открытого конкурса on-line гипермаркета «Утконос». Все возможности аналитической платформы: https://loginom.ru/platform Скачать бесплатную редакцию Loginom: https://loginom.ru/download Отраслевые решения для бизнеса: https://marketplace.loginom.ru/solutions Электронные курсы по Data Science: https://loginom.ru/skills Остались вопросы? Пишите: https://loginom.ru/company/feedback #loginom #lowcode #datascience #анализданных #аналитикаданных #хакатон #hackathon #управлениетоварнымизапасами #анализассортимента #abcанализ #bcgматрица #жизненныйциклтовара #прогнозирование #модельпрогнозирования #клиентскаяаналитика #жизненныйциклклиента #кросссегментация #сегментация #машинноеобучение #machinelearning #прогнозированиевероятности