Miałem dzisiaj przyjemność uczestniczyć w pracach jury podczas Maratonu Analizy Danych, wydarzenia zorganizowanego przez koło SNK Data Science Management z SGH. Hakaton trwał 24h, a po maratonie były jeszcze 3h prezentacji. W maratonie wzięły udział zespoły głównie z UW, PW i SGH, choć byli też uczestnicy z innych uczelni, również spoza Warszawy.
Przestrzeń na hakaton bardzo przyjemna (Mysia 3), organizacja świetna (ale czy czegoś innego można się spodziewać po kole z SGH?). To był jeden z bardzo nielicznych hakatonów, w którym duży nacisk położono na faktyczną analizę danych.
Takie imprezy robią na mnie duże wrażenie. Młodzi ludzie, przez cały dzień i całą noc walczą z jakimś problemem, a później jeszcze mają siłę pokazać wyniki innym zespołom.
Ach te studenckie czasy!
Wśród rozwiązań dominował R i Python, sporo było map (oczywiście leaflet), były aplikacje Shiny, a nawet w prezentacjach pojawił się jakiś PowerBI. Od strony metodologicznej dało się wyczuć dwa rodzaje podejść, nazwijmy je umownie podejściem maszynowym (jak model to random forest albo xgboost) i statystycznym (aż po statystykę Morana dla danych przestrzennych). To już same w sobie było świetne, uczestnicy zostali wystawieni na nowe (dla części z nich) algorytmy i podejścia do analizy danych.
Lubię takie wydarzenia, ponieważ pokazują jakie kompetencje posiadają najaktywniejsi studenci (ech, to spaczone spojrzenie nauczyciela akademickiego).
Od strony narzędziowej zespoły prezentowały bardzo wysoki poziom (a to studenci I i II stopnia), niesamowite co udało się zrobić w 24h. Od strony prezentacyjnej poziom też był wysoki. Czytelne sensowne przedstawianie problemu i rozwiązania. Były zespoły, które zdążyły zrobić i analizę i aplikację webową i bardzo graficznie dopracowaną prezentację. Znacznie wyższy poziom niż +-10 lat temu gdy prezentacje projektów bywały drętwe.
Ponieważ jestem człowiekiem, dla którego do szklanki zawsze można jeszcze trochę dolać, więc i tutaj zastanawiałem się jakie kompetencje dotyczące analizy danych można by dalej rozwinąć.
I wyszło mi, że wąskim gardłem było najczęściej samo określenie problemu do rozwiązania. Często (a pisząc często rozszerzam to i na inne znane mi hakatony i na znane mi projekty uczelniane) analiza danych jest ,,data-driven” a nie ,,problem-driven”.
Wychodzi się od dostępnego zbioru danych i zastanawia jaki by tu problem z tych danych rozwiązać. W konsekwencji gdy już wydaje się, że ten problem się rozwiązało, okazuje się, że te dane niespecjalnie się do tego problemu nadawały. Czy to z powodu agregacji, czy zakresów czy czegoś innego.
Pozostawia to pewien niedosyt. Widać było ciekawy problem, widać było wysiłek i umiejętności, ale rozwiązanie nie jest w pełni satysfakcjonujące z uwagi na ,,zniewolenie myślenia przez te konkretne dane”. Rozwiązanie nie jest wymuskane, lśniące, pachnące itp.
Potraktowałbym to jako wskazówkę dla prowadzących przedmioty projektowe na uczeniach, by większy nacisk włożyć na krytyczną ocenę potencjału wykorzystania określonego źródła danych.
Tak czy inaczej Maraton Analizy Danych był fantastycznym wydarzeniem pełnym pozytywnej energii. To była pierwsza edycja, oby były kolejne.
Najbliższy hakaton związany z analizą danych odbędzie się za dwa tygodnie, podczas konferencji Data Science Summit (nasza fundacja jest partnerem!).
Z pewnością też tam będę 😉
