A szerte a világon - így Budapesten is - zajló három napos megmérettetés információs hátterét a Szerencsejáték Zrt. biztosítja. Az általuk fenntartott sportfogadó oldal zolgáltatásán keresztül elérhető adatbázis szolgál a verseny alapjául, melyen gépi tanulási módszerekkel kell jövőbeli sporteredményeket előre jelezni az adatokkal dolgozó analitikai modellek segítségével.
A szervezők
Nem kétséges, hogy ilyen rövid idő alatt nem reális olyan eredményeket elvárni a versenyzőktől, amelyek segíthetnek a mindennapos rutin során felmerülő kihívásokat megoldani. Vad Endre, a Szerencsejáték Zrt. elemzője mégis arra számít, hogy a friss lendületnek köszönhetően új szemszögből tekinthetnek a munkavégzés során felbukkanó feladatokra.
Mint elmondta, az évek során felhalmozott munkatapasztalat - a nyilvánvaló előnyök mellett - azzal a hátránnyal is jár, hogy az, ahogy a világot, vagy csak szigorúan a munkánkhoz kapcsolódó területeket szemléljük, szilárdan támaszkodik az eddig bejárt utakra. Egy ilyen jellegű verseny remek alkalom arra, hogy olyan megoldásokkal találkozzunk, amik akár teljesen új szemszögből világíthatják meg mindazt, amit eddig a korábbi tapasztalatok alapján szemléltünk.
A data science versenyeken kifejezetten elvárás az innováció és az out of the box gondolkodásmód, ami akár külső szemlélőként is ösztönzően hathat. Inspirációt akarnak meríteni az egyetemisták és a SAS együttműködéséből, azt sem kizárva, hogy ez akár jelenlegi folyamataikra is hatással lehet.
Gálfi Gergely, a SAS Institute szakértője elárulta, hogy mintegy félezer futballmeccs élő eredményeit tartalmazza a rendkívül részletes adatbázis, melyek kimenetelére élőben lehet fogadni. A rendelkezésre álló információk összefoglalják az adott meccs addigi összes eseményét a labdabirtoklásoktól kezdve a kirúgásokon, bedobásokon, sárga- és piroslapokon át egészen a büntetőrúgásokig. De ez még nem minden, hiszen még a labda pályán elfoglalt pontos helyzetéről is információt adunk a versenyzőknek.
A verseny célja egy soktényezős jövőbeli eseményeket megjósló analitikai modell elkészítése. Az adatminőség nem jelent kihívást, de a résztvevőknek végre kell majd hajtaniuk néhány adattranszformációs lépést ahhoz, hogy az adatokat megfelelően előkészíthessék az analitikai modell létrehozásához.
A rendezvényről
A többek között a Széchenyi István Egyetem, a Budapesti Gazdasági Egyetem, a Szegedi Tudományegyetem, a Debreceni Egyetem, az ELTE, a Szent István Egyetem és a Budapesti Corvinus Egyetem hallgatóinak részvételével 2019. szeptember 27. és október 1. között megrendezésre kerülő SAS Adattudós Hackathon két helyszínen - a SAS Institute Kft. Csörsz utcai épületében és az EIT Digital Budapestnél - zajlik majd. Az elsődleges szoftver, amelyet a rendezvényen a résztvevők használnak, a felhő környezetben futó SAS Visual Data Mining and Machine Learning, amely az adatbányászat és a gépi tanulás end-to-end folyamatát támogatja komplett vizuális és programozó felhasználói felület segítségével.
A SAS-ról
A SAS vezető szerepet tölt be az analitikában. Innovatív analitikai, üzleti intelligencia és adatmenedzsment szoftverei és szolgáltatásai révén a SAS több, mint 83,000 ügyfelének segít a gyorsabb és jobb döntéshozatalban. A SAS 1976 óta áll ügyfelei szolgálatában az egész világon.