ГЕНЕРАЦИЯ ТЕСТОВ ДЛЯ ОЛИМПИАДНЫХ ЗАДАЧ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ Г...ITMO University
Предлагается метод автоматизированной генерации тестов для олимпиадных задач по программированию, предназначенный для выявления неэффективных решений. Этот метод основан на использовании генетических алгоритмов. Описывается использование предлагаемого метода для генерации новых тестов к олимпиадной задаче из Интернет-архива acm.timus.ru, при этом ни одно из имевшихся решений не прошло построенный набор тестов.
ГЕНЕРАЦИЯ ТЕСТОВ ДЛЯ ОЛИМПИАДНЫХ ЗАДАЧ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ Г...ITMO University
Предлагается метод автоматизированной генерации тестов для олимпиадных задач по программированию, предназначенный для выявления неэффективных решений. Этот метод основан на использовании генетических алгоритмов. Описывается использование предлагаемого метода для генерации новых тестов к олимпиадной задаче из Интернет-архива acm.timus.ru, при этом ни одно из имевшихся решений не прошло построенный набор тестов.
Решения HPE Software для Больших данныхYuri Yashkin
Аналитика Больших данных позволяет улучшить бизнеспроцессы и операционную деятельность, повысить эффективность управления рисками и добиться дополнительной экономии средств. В документе описаны восемь подводных камней на пути к внедрению аналитики Больших данных
Семинар "Зачем и как внедрять MDM-решения? Информация из первых рук".
Подробнее о мероприятии http://www.croc.ru/action/detail/12537/
Презентация Глебовой Елены, ведущего консультанта по внедрению бизнес-приложений компании КРОК
Восемь подводных камней на пути к внедрению аналитики Больших данныхElizaveta Alekseeva
Приручить Большие данные, аналитику и искусственный интеллект и добиться от них пользы для бизнеса не так-то просто. Узнайте, какие «подводные камни» ожидают тех, кто решил внедрять аналитику Больших данных, и – главное – как их преодолеть.
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииAlexander Barakov
Обоснование концепции Data-driven business - попытка показать вектор трансформации способа ведения бизнеса вне зависимости от отрасли и найти ответы на ключевые вопросы, стоящие перед современной компанией:
Какие данные являются значимыми для бизнеса?
Какие значимые данные появятся и будут необходимы бизнесу через 5,10, 20 лет?
Какие новые виды анализа данных могут трансформировать принятие решений в вашей отрасли, повысив операционную эффективность?
Какой набор ПО оптимальным образом будет решать задачи связанные с хранением, обработкой, анализом данных и доставкой и информации пользователям?
Какие BI- BigData-решения внедрять, с какими приоритетами?
Какой набор ресурсов (внутренних/внешних) и компетенций необходимо аккумулировать для запуска и развития системы бизнес-анализа компании? (Как выбрать интегратора / консультанта? Какого набирать в штат? Как планировать и управлять BI-проектами? и т.д.)
Как необходимо трансформировать бизнес-процессы и корпоративную культуру?
и т.д.
Система эффективной разработки госкорпорации «РОСКОСМОС»Gregory Baev
Система эффективной разработки госкорпорации «РОСКОСМОС»
Андрей Диваев, Руководитель направления НИОКР
Департамент бизнес-систем, Госкорпорация «Роскосмос»
VI Чарновские чтения по организации производства МГТУ им. Н.Э. Баумана
2-3 декабря 2016
http://czarnowski.bmstu.ru/
Руководство по достижению зрелости в области аналитики Больших данныхElizaveta Alekseeva
Вы уже сделали первые шаги на пути освоения Больших данных и освоили Hadoop? Нет предела совершенству – всегда есть к чему стремиться. Попробуйте оценить эффективность ваших аналитических систем, сравнить их с решениями ваших конкурентов и разработать «дорожную карту» по их развитию.
Руководство по достижению зрелости в области аналитики Больших данныхYuri Yashkin
В данном отчете учтен опыт организаций, идущих по пути освоения аналитики Больших данных. В нем описаны стадии зрелости и представлены результаты нашей оценки.
Решения HPE Software для Больших данныхYuri Yashkin
Аналитика Больших данных позволяет улучшить бизнеспроцессы и операционную деятельность, повысить эффективность управления рисками и добиться дополнительной экономии средств. В документе описаны восемь подводных камней на пути к внедрению аналитики Больших данных
Семинар "Зачем и как внедрять MDM-решения? Информация из первых рук".
Подробнее о мероприятии http://www.croc.ru/action/detail/12537/
Презентация Глебовой Елены, ведущего консультанта по внедрению бизнес-приложений компании КРОК
Восемь подводных камней на пути к внедрению аналитики Больших данныхElizaveta Alekseeva
Приручить Большие данные, аналитику и искусственный интеллект и добиться от них пользы для бизнеса не так-то просто. Узнайте, какие «подводные камни» ожидают тех, кто решил внедрять аналитику Больших данных, и – главное – как их преодолеть.
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииAlexander Barakov
Обоснование концепции Data-driven business - попытка показать вектор трансформации способа ведения бизнеса вне зависимости от отрасли и найти ответы на ключевые вопросы, стоящие перед современной компанией:
Какие данные являются значимыми для бизнеса?
Какие значимые данные появятся и будут необходимы бизнесу через 5,10, 20 лет?
Какие новые виды анализа данных могут трансформировать принятие решений в вашей отрасли, повысив операционную эффективность?
Какой набор ПО оптимальным образом будет решать задачи связанные с хранением, обработкой, анализом данных и доставкой и информации пользователям?
Какие BI- BigData-решения внедрять, с какими приоритетами?
Какой набор ресурсов (внутренних/внешних) и компетенций необходимо аккумулировать для запуска и развития системы бизнес-анализа компании? (Как выбрать интегратора / консультанта? Какого набирать в штат? Как планировать и управлять BI-проектами? и т.д.)
Как необходимо трансформировать бизнес-процессы и корпоративную культуру?
и т.д.
Система эффективной разработки госкорпорации «РОСКОСМОС»Gregory Baev
Система эффективной разработки госкорпорации «РОСКОСМОС»
Андрей Диваев, Руководитель направления НИОКР
Департамент бизнес-систем, Госкорпорация «Роскосмос»
VI Чарновские чтения по организации производства МГТУ им. Н.Э. Баумана
2-3 декабря 2016
http://czarnowski.bmstu.ru/
Руководство по достижению зрелости в области аналитики Больших данныхElizaveta Alekseeva
Вы уже сделали первые шаги на пути освоения Больших данных и освоили Hadoop? Нет предела совершенству – всегда есть к чему стремиться. Попробуйте оценить эффективность ваших аналитических систем, сравнить их с решениями ваших конкурентов и разработать «дорожную карту» по их развитию.
Руководство по достижению зрелости в области аналитики Больших данныхYuri Yashkin
В данном отчете учтен опыт организаций, идущих по пути освоения аналитики Больших данных. В нем описаны стадии зрелости и представлены результаты нашей оценки.
o Задумались о внедрении серьезной аналитической платформы? Отличная идея: производительная аналитика поможет ускорить принятие бизнес-решений и извлечь из данных новую ценную информацию. Узнайте, какими качествами должна обладать современная аналитическая платформа
Автор: Елена Иванова, заведующая лабораторией образовательных инфраструктур Института системных проектов ГБОУ ВО МГПУ (Московского городского педагогического университета).
Дискуссия «Архитектура и дизайн школы. Финский опыт» прошла 29 апреля. Организаторы: компания Martela, при поддержке компании «Умная школа» и Посольства Финляндии в России.
Автор: Барсукова Екатерина, МАРХИ, исследователь (http://edu.urby.ru/)
Дискуссия «Архитектура и дизайн школы. Финский опыт» прошла 29 апреля. Организаторы: компания Martela, при поддержке компании «Умная школа» и Посольства Финляндии в России.
Дизайн школы: Надежда Фролова, Хорошевская прогимназия (Хорошкола)Edutainme
Дискуссия «Архитектура и дизайн школы. Финский опыт» прошла 29 апреля. Организаторы: компания Martela, при поддержке компании «Умная школа» и Посольства Финляндии в России.
2. Основная ценность анализа больших данных - повышение эффективности
принятия решений, а не технологический стек хранения данных.
эффективность
принятия
решений
объем
данных
4. Выбор критериев
успешности
Определение
возможных решений
Слежение за
результатами
Выбор и исполнение
лучшего решения
Оценка возможных
решений
Постановка задачи
Рациональный подход к принятию решений представляет собой
повторяющийся цикл оценки и выбора альтернатив.
5. В решении задач анализа данных существует разработанная методология -
CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP DM).
6. CRISP DM согласуется с рациональным подходом к принятию решений и
описывает стандартный жизненный цикл решений.
Выбор критериев
успешности
Определение
возможных решений
Слежение за
результатами
Выбор и исполнение
лучшего решения
Оценка возможных
решений
Постановка задачи
7. В процессе решения важно следовать нескольким простым принципам:
Порядок
следовать плану -
не перескакивать
между пунктами
Скорость
проходить полный
круг по циклу как
можно быстрее(чаще)
Фокусировка
держать в
приоритете решение
а не методы
Воспроизводимость
сохранять результаты
каждого цикла
решения
8. 1. Сбор данных, подготовка
инфраструктуры
2. Разведочный анализ
данных
3. Жизненный цикл решений
анализа данных
4. Улучшение решений,
сопряженные задачи
5. Презентация решения
• Данные удалось считать,
удалось построить первые графики
• Есть план по созданию первого решения в
следующие несколько часов
• Есть одно готовое решение, команда
следует плану и знает что улучшить
• Есть несколько решений, дальнейшая
работа взвешена и спланирована
• Решение готово, удовлетворяет всем
требованиям
Шпаргалки, которые могут помочь в решении хакатона:
‣Данные считываются
верно?
‣В данных нет ошибок?
‣Данных достаточно?
‣Данные актуальны?
‣Можно улучшить
результат?
‣Тестирование
корректно?
‣Учтены все решения?
‣Тип модели/решения
адекватен?
‣Корректен ли выбор
(гипер)параметров?
‣Нет ли избыточной
сложности?
‣Есть технические
трудности?
‣Данные удобны для
работы?
‣Что еще можно
вытащить из данных?
‣Как задачу обычно
решают?
‣На что в данных
смотрят?
‣Что именно найти, что
оптимизировать?
Этап: Должно быть готово к концу этапа: