ستساعدك المقالة التالية: كيف تمكن مستخدمو MachineHack من حل تحدي تصور حركة مرور Uber City
اختتمت MachineHack منصة الهاكاثون التابعة لمجلة Analytics India Magazine مؤخرًا الهاكاثون بعنوان “التصور جميل: تحدي تصور حركة المرور في Uber City”. تحدثنا إلى الفائزين في الهاكاثون لمعرفة المزيد عنهم ومعرفة كيفية حلهم لعقل هذا الشهر.
حصل Surenther على المرتبة الأولى في قائمة المتصدرين
يعمل Surenther في علوم البيانات منذ عام 2016. وكان يعمل في مركز علوم البيانات والتحليلات في كلية كارباغام للهندسة ، كويمباتور. يقول إن تصور البيانات هو جوهر علم البيانات لأنه يقدم حلولًا لأن أدوات التصور مثل Tableau تجعله سهلًا بالنسبة له. جعله Tableau يفهم المفاهيم الأساسية للتخيل ويشارك مهاراته في التصور التي اكتسبها مع طلابه.
نهج لحل المشكلة:
بعد إلقاء نظرة على البيانات ، أدرك Surenther أنه يحتاج إلى مزيد من الأبعاد لإنشاء المخططات ، لذلك تعامل مع البيانات بعناية مع التأكد من أن القيم لا تتغير. ثم انتقل بعد ذلك إلى تصور الرسوم البيانية ، والسلاسل الزمنية لتوبة البيانات لإجراء تنبؤ سهل وقال إن لوحات المعلومات الفردية أعطته مزيدًا من المعلومات.
تجربة على MachineHack:
بالحديث عن تجربته على المنصة ، قال إنها منصة جيدة للبدء في هاكاثون علوم البيانات. وشكر MachineHack على فرصة المشاركة في الهاكاثون.
احتل سهيل مندراتا المرتبة الثانية في قائمة المتصدرين:
يقول Mendhiratta أن مهنة علم البيانات تنطوي على مزيج من المهارات حول معالجة البيانات والنمذجة ومهارات العرض. بدأ حياته المهنية في مجال علم البيانات في عام 2018 عندما تعرف عليها في أول مشروع تنظيمي له. طور اهتمامًا عميقًا بها وبدأ في تعلمها بوتيرة جيدة. قرأ العديد من المدونات حول علوم البيانات وتحليلات البيانات وأدرك أنها تقنية ساخنة ستخلق طفرة في السوق في السنوات القادمة. ساعدته الدورات التدريبية على EDX و DataCamp و Coursera في تطوير مؤسسته. إنه يعتقد أن علم البيانات سيحدث بالتأكيد تغييرًا جذريًا في كل صناعة لحل مشاكل العالم الحقيقي.
نهج لحل المشكلة:
وفقًا لمهذيراتا ، كانت البيانات المقدمة من النوع الذي يريده مطور ذكاء الأعمال بالفعل ، بتنسيق رقمي. على الرغم من أنه كان عليه القيام ببعض التحولات وعمليات تطهير البيانات على البيانات. كان البُعد الرئيسي الذي يجب عرضه على لوحات المعلومات هو التاريخ والوقت ، ولذا فقد ركز بشكل أساسي على عرض الفترة الزمنية في التسلسلات الهرمية المختلفة للتاريخ والوقت ، مثل مستوى السنة واليوم والشهر. كما ركز على تحليل حركة المرور في أوقات مختلفة. لقد استخدم منصة Microsoft PowerBI لأنها ستوفر مخططات جميلة ومخصصة للغاية تعطي رؤية أعمق.
تجربة على MachineHack:
لقد كانت تجربة تعليمية رائعة مع MachineHack وساعدته على النمو وإثراء المعرفة وتنمية الثقة في علم البيانات. قال إنه يتطلع إلى المشاركة في الهاكاثونات القادمة من MachineHack.
حصل سريان غوش على المرتبة الثالثة في قائمة المتصدرين
Ghosh هو طالب جامعي في السنة الثالثة من جامعة Christ University ، بنغالور من قسم علوم وهندسة الكمبيوتر. بدأت رحلته في علم البيانات في سنته الثانية في الهندسة عندما حضر ورشة عمل تمهيدية للتعلم الآلي نظمها أحد زملائه في الكلية. قال Ghosh إنه عاد إلى المنزل في نفس اليوم واشترك في دورة Andrew Ng للتعلم الآلي على Coursera واستمر في العديد من هذه الدورات التدريبية حتى بعد ذلك.
قال غوش إنه نظرًا لكونه طالبًا ، فقد استغرق بعض الوقت والتصميم على تعلم الجانب الإحصائي والرياضيات في علم البيانات ، لكنه لم يستسلم أبدًا. كما تلقى الكثير من التشجيع من أساتذته في قسمه. كما شارك في تأسيس نادٍ في كليته يُدعى Neuron والذي كان ينمو باطراد منذ إنشائه.
كانت المنافسة الأولى التي شارك فيها في Kaggle حيث كانت وظيفته التنبؤ بمستويات الفقر في كوستاريكا. منذ ذلك الحين ، واصلت المشاركة في العديد من المسابقات عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت ، مما ساعده على البقاء على اتصال بجميع الابتكارات الجديدة في عالم علوم البيانات وتعلمت الكثير بسرعة أكبر من مجرد المشاركة في الدورات التدريبية عبر الإنترنت. أحد الأشياء التي يقول إنه تعلمها حتى الآن في رحلته في علم البيانات هو أن علم البيانات لا يقتصر فقط على صنع نماذج معقدة ، بل يتعلق باتخاذ قرارات أفضل.
نهج لحل المشكلة:
في حديثه عن كيفية حله لمشكلة الهاكاثون ، قال سريان إنه كان آخر من قدم الحل. لقد رأى في البداية لوحة المتصدرين مليئة بالمرئيات من Power BI وكان يعلم أنه بحاجة إلى شيء مختلف ليبرز. لذلك استخدم أداة Plotly من Python. يقول إن أفضل شيء في Plotly هو التخصيص الذي يسمح به. يمكن كتابة الوظائف المخصصة التي يمكن استخدامها لتقديم البيانات بالطريقة التي تريدها بالضبط. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام الألوان النابضة بالحياة لجذب الانتباه على الفور.
في البداية ، بعد تنظيف عمود التواريخ الذي يحتوي على تواريخ بتنسيقات مختلفة ، بدأ بجزء التصور. كان أهم شيء هو الاختيار بحكمة بين جميع الأعمدة في مجموعة البيانات ، والأعمدة التي يمكن استخدامها لتصوير أقصى استفادة من البيانات. لقد استخدم بشكل أساسي الميزات “المتوسطة” بدلاً من ميزات “الجزء العلوي” و “السفلية” لعمل تصوراته. تضمنت بعض تصوراته الرئيسية مؤامرة كمان لمتوسط وقت السفر عبر أيام الشهر ، وأيام الأسبوع ، ومخطط مربع لمتوسط وقت السفر عبر السنوات وعبر أشهر السنة ، وقطع التوزيع للمتوسط ، والحد الأعلى ، والسفلي- أوقات السفر المقيدة عبر أجزاء مختلفة من اليوم. قال إن العملية الكاملة لاختيار أفضل التصورات لعرضها على MachineHack Ghosh كانت متكررة تمامًا. كما استعان بأصدقائي وطلب منهم مراجعتها قبل أن يتمكن من اختيار أفضل 6 تصورات. في هذه العملية ، تجاهل حوالي 50 تصورًا مرئيًا قبل أن يأتي بأفضل 6 تصورات لي عشية الموعد النهائي للتقديم.
تجربة على MachineHack:
قال Ghosh إنني كنت تجربة تعليمية رائعة في MachineHack وأتنافس مع كبار المنافسين ، وخاصة علماء البيانات المحترفين الذين يمكنهم جعل الطلاب وعلماء البيانات الطامحين ينمون و
انظر أين يقفون من حيث معايير الصناعة. يوفر Machine Hack بيئة تنافسية مذهلة للمحترفين وعشاق علوم البيانات. قال Ghosh أيضًا إنه سيواصل المشاركة في الهاكاثونات على MachineHack ويتطلع إلى المزيد من الهاكاثون. كما يشكر رئيس قسمه ، الدكتور Balachandran K ومعلمه الذين دعموه في رحلته في علم البيانات. كما شكر أصدقاءه الذين ساعدوا في نشر الكلمة وكل من صوتوا له.
اختتمت MachineHack مؤخرًا هاكاثونًا آخر بعنوان “Predict A Doctor Consultation Fee Hackathon” ونشرنا مقال الفائزين حول كيفية حلهم لمشكلة الهاكاثون في مجلة تحليلات الهند. يستضيف MachineHack العديد من الهاكاثونات المثيرة للاهتمام كما أن لديه أسعارًا مثيرة للاهتمام للفائزين. وقد أطلقت مؤخرًا هاكاثونًا جديدًا يسمى “توقع هاكاثون أسعار تذاكر الطيران” لحل مشكلة عدم القدرة على التنبؤ بأسعار تذاكر الطيران.
