Im Frühling 2019 geht der DATA-MINING-CUP in eine neue Runde. Bereits zum 20. Mal veröffentlicht die prudsys AG eine praxisrelevante Aufgabe aus dem Bereich der intelligenten Datenanalyse. Die Teilnehmer haben sechs Wochen Zeit ihr Können im Bereich maschinelles Lernen unter Beweis zu stellen. Die besten Teams stellen ihre Lösungen am 3. Juli 2019 in Berlin vor. Die Top-3 der Teams erhalten attraktive Geldpreise. Im letzten Jahr gehörten zu den besten Nachwuchs-Data-Minern Studenten der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (Platz 1 und 3) und der Universität Mannheim (Platz 2).
Der DATA-MINING-CUP begeistert seit 20 Jahren Studenten aus dem In- und Ausland. Vielseitige praxisnahe Aufgaben aus dem Handel forderten die Studenten jedes Jahr heraus, z.B. die Prognose des Warenkorbwertes, die Vorhersage von Retouren oder für das Einlösen von Coupons. Auf welche Aufgabenstellung sich die Teilnehmer dieses Jahr freuen können, wird mit der Veröffentlichung der Aufgabe am 4. April 2019 bekannt gegeben.
Die Timeline des DATA-MINING-CUP 2019 auf einen Blick:
Registrierungsbeginn: 05. März 2019
Veröffentlichung der Aufgabe: 04. April 2019
Einreichung der Lösung: 16. Mai 2019
Prämierung der besten Teams: 03. Juli 2019
Näheres zum DATA-MINING-CUP erfahren Interessenten auf der Website data-mining-cup.com.
Der DATA-MINING-CUP begeistert seit 20 Jahren Studenten aus dem In- und Ausland. Vielseitige praxisnahe Aufgaben aus dem Handel forderten die Studenten jedes Jahr heraus, z.B. die Prognose des Warenkorbwertes, die Vorhersage von Retouren oder für das Einlösen von Coupons. Auf welche Aufgabenstellung sich die Teilnehmer dieses Jahr freuen können, wird mit der Veröffentlichung der Aufgabe am 4. April 2019 bekannt gegeben.
Die Timeline des DATA-MINING-CUP 2019 auf einen Blick:
Registrierungsbeginn: 05. März 2019
Veröffentlichung der Aufgabe: 04. April 2019
Einreichung der Lösung: 16. Mai 2019
Prämierung der besten Teams: 03. Juli 2019
Näheres zum DATA-MINING-CUP erfahren Interessenten auf der Website data-mining-cup.com.
