Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини Актуални проекти

Създадоха модел за откриване на свързани лица в обществени поръчки

Първото предизвикателство за работа с данни в Централна и Източна Европа - Datathon Bulgaria, събра над 80 специалисти по data science, софтуерно инженерство и бизнес анализи

от Надя Кръстева, 28 март 2017 4 4878 прочитания,

Модел, който позволява да се анализират свързаните лица в компании, бенефициенти по обществени поръчки у нас между 2011 и 2015 г., и държавни и общински структури, спечели първото практическо предизвикателство, свързано с обработка и анализ на данни - Дейтатон България. В рамките на 3 дни над 80 специалисти в 15 отбора работиха по задания на водещи компании като Experian Bulgaria, Receipt Bank, HyperScience, VMware Bulgaria, Kaufland, Telenor Bulgaria, SAP, Ontotext, GemSeek, А4Е, ShopUp.

Отборът, създал модела, демонстрира нагледно и размера на публичните средства, изразходвани за обществени поръчки в рамките на петте правителства от периода на наличните данни чрез онлайн софтуера Tableu Public. Данните от Търговския регистър бяха осигурени от компанията за семантичен софтуер "Онтотекст" с предизвикателство към участващите отбори да ги преобразуват във формат “отворени и свързани данни” (Linked Open Data – LOD) и да разкрият връзки и скрити факти в масива с ненормализирани данни. Информацията за обществените поръчки беше предоставена от портала за отворени данни на Република България Open Data. По заданието работиха Виктор Сендеров, data scientist, Николай Петров, специалист по комуникационни системи, Ива Делчева, анализатор, Никола Алексиев, предприемач, и Ясен Кипров, старши специалист по работа с данни.

 

data science

Участниците в първиа Datathon Bulgaria в процес на работа по заданията 

 

Фаворит на публиката стана отборът на Константин и Лаура Халачеви, които работиха по предизвикателството на AI компанията HyperScience - да се разработи система, която разпознава типове документи и извлича информация от тях. Константин и Лаура разчитаха на софтуер за оптично разпознаване на символи с отворен код и представиха собствено решение с machine learning алгоритми, разработено на Python.

Отбор NSI Team работи с данни от проучването Европейско здравно интервю, предоставени от Националния статистически институт, като се фокусира върху разликите в оценката на собственото здраве между мъжете и жените в България. Отбор IEBG анализира резултатите от Програмата за международно оценяване на учениците (PISA) от 74 страни за 2015 г., като с различни методи за обработка на данните откри, че резултатите на българските ученици са силно дисперсирани между много добри и много слаби. Екипът също посочи и основния предмет, в който трябва се съсредоточат усилия за повишаване на общия резултат - математиката.

За Data Sciency Society:

Data Science Society е българска доброволческа общност от експерти в обработкатa, моделирането и анализа на данни. Нейната основна цел е да популяризира и насърчава сътрудничество, споделяне на знания, иновации и предприемачество във всички области на работата с данни. Членовете на Data Science Society организират тематични срещи и разговори, партнират си с образователни институции и свързват експерти и ентусиасти, които искат да се развиват в областта.

Data Science Society във Facebook

Data Science Society в LinkedIn

КОМЕНТАРИ ОТ  

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов