Politechnika Warszawska i firma Nethone zapraszają do udziału w konkursie
2017-12-20 11:57:06 | WarszawaPolitechnika Warszawska i firma Nethone zapraszają wszystkich absolwentów polskich uczelni do zgłaszania swoich prac magisterskich do konkursu "Data Science Masters". Do wygrania atrakcyjne nagrody finansowe, a dla wybranej osoby możliwość wzięcia udziału w projekcie badawczo-rozwojowym firmy Nethone. Celem inicjatywy jest popularyzacja wiedzy z zakresu Data Science oraz wyłonienie najlepszych i najciekawszych prac magisterskich z tej dziedziny, obronionych w ciągu ostatnich dwóch lat. W Jury konkursu zasiądą przedstawiciele najlepszych ośrodków akademickich w Polsce. Termin naboru prac upływa 20 stycznia 2018 r.
Z końcem listopada ruszył nabór do pierwszej edycji konkursu na najlepszą pracę magisterską z zakresu Machine Learning i Data Science – "Data Science Masters". Jego organizatorem jest Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej, który w tym roku uruchomił nowy kierunek studiów – Inżynieria i analiza danych (Data Science) – dla wszystkich chcących się kształcić i rozwijać w tym kierunku.
Inicjatywa ma na celu popularyzację wiedzy z zakresu Data Science oraz wyłonienie najciekawszych prac magisterskich, które powstały w tym obszarze na polskich uczelniach na przestrzeni ostatnich 2 lat. Polska należy do grona krajów mogących poszczycić się najlepszymi specjalistami z tej dziedziny. Szykuje się zatem zacięta rywalizacja, a przed Jury niełatwe zadanie.
Prace oceni Komisja Konkursowa, w skład której wejdą przedstawiciele najlepszych uczelni wyższych w Polsce. Dla laureatów konkursu przewidziane są atrakcyjne nagrody finansowe, a dla wybranej osoby możliwość wzięcia udziału w projekcie badawczo-rozwojowym firmy Nethone, fundatora nagród w konkursie. Nethone to wiodący dostawca opartych na sztucznej inteligencji rozwiązań do zapobiegania fraudom oraz z obszaru Business Intelligence. Warszawska firma od ponad roku blisko współpracuje z wybranymi ośrodkami akademickimi.
– Jesteśmy świadkami rewolucji, jaką niosą zastosowania nowoczesnych metod analizy danych. Autonomiczne samochody, spersonalizowana medycyna, systemy rekomendacyjne to jedynie wybrane przykłady z olbrzymiej liczby szalenie ciekawych problemów z obszaru Machine Learning i Data Science – mówi przewodniczący Komisji Konkursowej, dr hab. inż. Przemysław Biecek. – Coraz więcej ciekawych problemów rozwiązywanych jest w Polsce, również w ramach prac dyplomowych. Dlatego zdecydowaliśmy się zorganizować konkurs na najlepszą pracę magisterską, aby wyróżnić i przedstawić szerszej publiczności najciekawsze prace dotyczące opracowanych nowych metod i innowacyjnych zastosowań analizy danych. Niech najlepsze prace inspirują kolejne roczniki – dodał.
Do konkursu można zgłaszać prace magisterskie dotyczące tematyki zaawansowanej analizy danych, uczenia maszynowego, inżynierii danych, sztucznej inteligencji oraz statystyki.
Gala Finałowa konkursu odbędzie się 14 marca 2018 r., w Międzynarodowy Dzień Liczby Pi. Podczas spotkania nastąpi uroczyste wręczenie nagród, a laureaci będą mieli okazję zaprezentować wyniki swoich prac publiczności zgromadzonej w Auli Wydziału Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej.
– Data Science Masters to kolejna z licznych inicjatyw, w które angażujemy się jako firma bardzo aktywna w środowisku akademickim i z tym środowiskiem silnie związana. Dzięki konkursowi możemy być bliżej młodych i zdolnych ludzi, którzy tak jak my pracują nad innowacyjnymi metodami przetwarzania danych i – mam nadzieję – odkryć wśród nich prawdziwe diamenty – powiedział Hubert Rachwalski, COO, Nethone. – W czerwcu tego roku uruchomiliśmy na Politechnice Warszawskiej nowoczesne laboratorium Data Science, MI^2 DataLab, sponsorujemy różnego rodzaju meet-upy i konferencje poświęcone tej tematyce. Zaangażowanie w konkurs organizowany przez Politechnikę jest więc dla nas czymś naturalnym – dodał.
Więcej informacji na temat konkursu oraz formularz zgłoszeniowy można znaleźć na stronie: www.datasciencemasters.edu.pl.
ip
fot. materiały prasowe