针对很多同学关注的“首次参赛不敢尝试”,“缺乏相关经验应如何备赛”以及“初赛为什么设置一个月的比赛时间”这三个问题。
组委会为大家整理了2020年MathorCup大数据竞赛获得金奖与银奖的参赛选手的经验分享,帮助各位同学更充分地参加比赛,减轻同学们的顾虑。
以下分享来自2020年MathorCup大数据竞赛金奖队伍成员——华中科技大学戴祥祥同学
初学数学建模:
我坚持从暑假每天高强度学习数模网课,并在返校后同样每天坚持学习课程。
参加MathorCup大数据竞赛:
在经过这样长时间的基础学习后,我认为自己已经有了一定的数学建模基础了。于是报名参加了MathorCup大数据竞赛。在初赛中我负责了ARIMA和SARIMA模型的建立、大部分的论文撰写和整个论文的排版,成功入围复赛。
答辩准备:
在复赛中进入本科全国前五名,在4月下旬进行了金银铜奖的答辩。在答辩前期,我们认真准备,两次拜访辅导老师,请他听我们的答辩,指出不足。基于老师的意见我们再修改PPT和答辩内容,PPT修改版本高达10版,讲稿多达11版!最终凭借出色的表现获得了金奖!
以下分享来自2020年MathorCup大数据竞赛金奖队伍成员——华中科技大学魏子博同学
在大二下半学期时,我报名参加了MathorCup大数据竞赛,并在报名后立刻与队友进行了相关赛程的规划和相应的学习。我们每天早上8点就在教室里一起商讨论文的写作框架、解题思路等,晚上23点左右才回寝室,每天过的都十分充实!
由于疫情的影响,我们在距离论文截止提交前一天被迫离校,但在离校回家的途中,我们发现论文中用到的LSTM模型出了问题。那一天晚上,我在火车上修改了一个通宵论文,第二天早上到家也来不及吃早饭,继续修改论文,最终我们换成双对数回归模型才解决了问题。这算是此次比赛中印象最深的一件事了。
以下分享来自2020年MathorCup大数据竞赛银奖队伍成员——江西理工大学熊桢同学
赛前做好充足准备:
我主要负责代码,辅助建模。所以我对自己的学习方向有了一个大致的计划,机器学习与深度学习、python的数据分析三剑客(pandas,numpy和matplotlib)和运筹学。
推荐的学习资料有:《西瓜书》,《机器学习实战》,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》,《利用python进行数据分析》。
赛中抓紧一切时间:
由于比赛时间跨度比较长,时间非常的充裕,所以我们有充足的时间去构思和优化我们的模型。千万不要想着等比赛结束的最后几天草草了事!在建模的过程中,一定要学会查阅大量相关文献。本次竞赛的时间非常宽裕,参加的同学们可以有更多的时间临时学习和后期修改。
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为赛前准备打下良好基础!
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教育部《高等学校人工智能创新行动计划》教技〔2018〕3号,鼓励对计算机专业类的智能科学与技术、数据科学与大数据技术等专业进行调整和整合,鼓励各个领域与大数据进行深度融合,通过大数据技术促进各领域的发展。
MathorCup高校数学建模挑战赛组委会决定在“MathorCup高校数学建模挑战赛”中增加大数据专题赛项—“大数据竞赛”。
竞赛以企业真实场景数据为基础,面向全国高校研究生、本科生和专科生,共同探索数据科学的应用实践,推动产学研用协同发展。
扫描下方二维码进行报名:
或复制下方链接进行报名:
https://www.saikr.com/vse/bigdata2022
(1)金银铜奖
所有参赛队伍(不分组别、不分赛题)中评选:
金奖1支队伍(奖金10000元税前)
银奖2支队伍(奖金5000元税前)
铜奖5支队伍(奖金2000元税前)
(2)奖项评定
竞赛分组别分赛题评选出:
一等奖(5%)
二等奖(15%)
三等奖(30%)
颁发“MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛”获奖证书。
初赛中排名前10%的队伍进入复赛,
复赛中排名前50%的队伍评选为一等奖。
(3)优秀指导教师,优秀组织单位
根据学校参赛队伍得奖情况和组织参赛队伍数量综合评定。
(4)企业实习
获得一等奖的队伍优先推荐至企业实习。
(1)报名阶段
2022年11月1日-12月20日
参赛选手在大赛报名主页按照步骤进行组队报名。
(2)初赛阶段
2022年12月20日18:00至2023年1月19日20:00
1.竞赛结束前必须在线提交结果数据、论文和代码,提交时系统验证提交数据格式是否正确;
2.入围赛成绩不会影响复赛成绩;
3.最终按照分组别分赛题从初赛中选拔前10%的队伍进入复赛。
(3)复赛阶段
2023年3月6日18:00-2023年3月13日20:00
复赛为统一命题,不更换题目背景,但可能会更换题目问题和数据,选手网络远程答题,按照分组别分赛题进行排名。
(4)金银铜奖答辩
复赛中综合总排名前12的队伍(不分组别,不分赛题)进入金银铜奖答辩环节,答辩采用线上或者线下的方式进行。答辩决出金奖1支队伍、银奖2支队伍、铜奖5支队伍(不分组别,不分赛题)。
(5)2023年3月,公布竞赛结果、证书发布等
1.公布获奖名单初稿;
2.公示结果异议查询;
3.终稿获奖名单公布。
专家组会从四个方面进行评价:
(1)参赛论文
根据问题,准备一份论文对项目进行说明,论文中的摘要部分需要简明扼要地概述模型算法的核心思想以及效果,正文部分需要详细阐述模型算法的细节、求解过程、结果以及对应的参考文献。
(2)项目完成度
与解决方案匹配的完整代码,可以是Python、Matlab、C++、Java等语言的代码,附详细的操作说明文档和源代码。
(3)模型泛化性能
未公开测试数据集验证得到的准确率、召回率等与题目实际背景密切相关的考核指标。
(4)创新性
具有创新的系统分析和解题思路,创新的算法设计,跨学科交叉应用能力等。
QQ交流8群:426508519
QQ交流9群:561542865
注:所有群内通知相同,请勿重复加群!
组委会秘书处:
郭老师电话&微信:18210922591
组委会邮箱:
bigdata@mathorcup.org
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