Comments 18
Это прекрасно что Сбербанк инвестирует в Data Science, причем не "для галочки", а на более серьезном фундаментальном уровне. В США похожую активность проявляет только банк Capital One, но, у них в этом подходе все очень не структурировано. Будем надеяться, что все у вас получится.
Хочется верить, что и остальные игроки подтянутся, что в свою очередь создаст большое число интересных и хорошо оплачиваемых вакансий, что стимулирует нынешних школьников при выборе университетов больше склонятся в сторону технических специальностей, а тех кто занимается работой с данными за рубежом начать возвращаться на историческую родину.
Более предметный вопрос, а в чем была основная причина того, что контест не был проведен на площадке Kaggle? Как минимум было бы больше участников, что обычно добавляет увлекательности совевнованиям, тем более, что предложенные задачи достаточно стандартные.
Куда сбербанку в data science лезть, если они терминалы для приёма денег нормально сделать не могут? (не умеет давать сдачу — ну, допустим, это техническое ограничение; не умеет объединять несколько платежей, чтобы оплатить одной купюрой — безумие; считывание штрих-кодов с квитанций отключили, а qr-кодов так и не сделали — безумие в квадрате; регулярно не может провести платёж по квитанции, по которой раньше мог)
В общем, держались бы подальше от сложной техники, у них всё равно плохо получается.
Я понимаю, что те, кто занимаются Data Science, за это не в ответе (и вообще то, как себя ведут терминалы, определяется скорее «эффективными менеджерами»), но, надеюсь, у вас есть хоть какие-то связи с другими ИТ-шниками банка, и вместе вы сможете добиться разрешения хоть что-то улучшить.
А ещё надеюсь, что те, кто _молча_ гадил в карму — не ограничатся этим и постараются мне доказать, что всё не так плохо и IT-шники Сбербанка действительно могут сделать его лучше. Всего-то надо — протолкнуть несколько улучшений в терминалы, да и интернет-банк тоже не идеален ;-). Если будут хоть какие-то улучшений — готов лично поблагодарить каждого минусовавшего :-D
Можно ли надеяться что появятся более сырые наборы больших данных, не для конкурсов а для научной работы?
А то, как бы не получился конкурс, ради конкурса.
Организаторы писали, что это было, в первую очередь, имиджевое мероприятие, да и в правилах про это написано. Плюс была информация, что они сделали более 50 офферов на самом мероприятии, плюс потом людей звали на собеседования.
Так что определённых целей однозначно добились.
Бытует мнение, что попав в Сбербанк, начинаешь деградировать, не в обиду Сбербанка будет это будет сказано.
К сожалению, участвовать как раз могли не все.
https://sdsj.ru/contest-rules.html
Пункт 3.1 правил — не допускаются к участию сотрудники Сбера и всех его дочек.
В дисциплине соревновательного машинного обучения очень тяжело соревноваться с мастерами Kaggle.com, хоть ты 10 лет разработчиком в различных банках работал.
Все-таки в контестах хорошо себя показывают те, кто имеет опыт участия в контестах.
Большое спасибо за сам контест и финальное мероприятие — было очень здорово!
Участвовал ради фана, но пока решал задачи хорошо подтянул свой уровень владения R, особенно в части манипуляции с данными.
На мой взгляд, большой плюс этого соревнования в том, что данных было не очень много и можно было строить модели даже на ноутах. А также, лично для меня, было важно то, что все описания на русском, да и все обсуждение тоже происходили в русскоязычном сообществе. Т.е. это было очень понятное соревнование. Плюс организаторы оперативно отвечали на возникающие вопросы.
С BigData в компании всё замечательно. Хромает управление проектами, но это поправимо… Рад за ребят и желаю успехов в новом году!
Кстати, ещё вопросы организаторам:
1) писали, что возможно откроете платформу для дальнейшей отправки результатов, чтобы можно было другие свои решения проверить;
2) как скоро можно ожидать следующий конкурс? И, если можно, чуть больше информации об этом.
Спасибо.
Отчёт со Sberbank Data Science Day: решения, победители, интервью