Со цел да го подобриме искуството на студентите, го организиравме првиот хакатон на Академијата за Data Science, каде студентите имаа можност да ги искористат своите знаења и вештини работејќи на проект.

Задачата беше по модулот математика и статистика, каде требаше да се изработи анализа и статистички модел за ефикасност на лекови и помошни сценарија поврзани со медицината, преку предвидување на адекватноста на лекот.

Предвиденото време за изработка на овој проект беше 48 часа, период во кој студентите имаа можност да ги имплементираат своите решенија. Иако претставуваше предизвик, студентите не само што ги решија задачите, туку секоја од групите што се натпреваруваше даде единствен придонес на можните решенија на сценариото.

Во оваа блог објава, ќе ги запознаете Катерина, Петар и Мартин, едни од најактивните студенти на нашата Академија за Data Science, а воедно и оние на кои им припадна победничкото решение од овој 48 часовен хакатон.

 

Си поразговаравме со студентите од Академијата за Data Science за нивното искуство

 

 

Споделете ни повеќе информации за проектот? Кои беа барањата кои требаше да ги исполните? 

Ни беше дадено податочно множество со мерења на систолен притисок кај пациенти, на двапати во период од 6 месеци. Множеството содржеше и таргет колона со вредности кои означуваат дали пациентот примил терапија за регулирање на притисокот. Нашата задача беше преку поставување и тестирање на дадени хипотези, да утврдиме дали терапијата имала ефект кај оние кои ја примиле.

 

Да се работи на еден ваков проект значи еден голем предизвик. Раскажете ни како се одвиваше целиот процес на работа? Со кои предизвици се соочивте и како успеавте да ги надминете?

Имајќи предвид дека ова ни беше прв реален проект кој го работевме како тим, потребно беше да се усогласиме, како временски (online, zoom) така и со начинот на работа. Се состанувавме двапати на ден, разменувавме мислења и си задававме задачи кои требаше да ги завршиме самостојно до наредниот состанок. Но, „најголемиот предизвик“ беше краткиот временски рок кој на крајот сепак успеавме да го совладаме.

 

Од каде црпевте најмногу инспирација за работа на проект од овој вид и на кој начин тимската работа ви помогна во креирање на победничкото решение? 

Имавме медицинско лице во тимот, како и член со проблеми со притисокот, па повеќе бевме паталец него гаталец. 😊

 

Дали временската рамка ви беше доволна за да ја завршите дадената задача и да можете да го презентирате целосниот проект?

Задачата требаше да се заврши, така што временската рамка мораше да биде доволна.

 

Дали сметате дека според резултатите што ги добивте при анализирање на податоците, дека овој лек би помогнал при терапија?

Според нашите анализи и поставени хипотези заклучивме дека лекот не допринесува за подобрување на состојбата на пациентите.

 

Дали се чувствувате сигурни сега во себе после изработката на овој проект дека можете да ги примените своите вештини во некои од real – life проблемите?

Да, ваков тип на соработка значително ни помага во градење на поголем skill set, преку споделување на нашето знаење, научивме по нешто ново и излеговме со поголема самодоверба за решавање на некои идни проблеми.

 

Уписите за следната група на Академијата за Data Science се во тек! Интересот е преголем и бројот на места – ограничен, затоа резервирај го твоето навреме!

Закажи средба со нашиот student success manager за повеќе насоки и детали за програмата!

Аплицирањето за ваучер заврши!