TGViewer
Data Fusion Data Fusion @data_fusion · 5.38K subscribers
Post #680 1.85K
🚀Зачем участвовать в хакатоне и как к нему подготовиться?

В прошлом посте обещали поделиться советами по подготовке к хакатону по теме ИИ.
Обещали — возвращаемся!

Отвечает Елена Куренкова, MLOps ВТБ:

Хакатон – это возможность в моменте создать рабочее решение конкретной интересной задачи. А еще это возможность пообщаться с интересными людьми и перенять опыт друг друга.


Как сделать этот опыт более эффективным?

1. Разберись в теме хакатона до хакатона
Читай описание заранее: тематику, примерное задание, требуемые методы. Если ты совсем не в теме — это пустая трата времени.

2. Подготовь универсальный код заранее
Собери часто используемые скрипты: шаблоны для анализа данных, предобработки, визуализации. На хакатоне время ограничено, и переписывать одно и то же с нуля не имеет смысла. Готовый код экономит часы.

3. Послушай экспертов и задай вопросы
Если на хакатоне есть выступления, особенно от членов жюри, слушай внимательно и уточняй детали. Многие участники не до конца понимают задачу и делают не то, что нужно. Вопросы помогают этого избежать.

4. Собери команду с разными компетенциями
Если можно выбрать команду самим, бери людей с разными навыками: один ищет данные, другой их анализирует, третий строит модель. Кто-то поможет собрать это в презентацию, а кто-то без запинки представит решение жюри. Команда, где участники дополняют друг друга, работает эффективнее.

Ставь реакцию, если участвовал в хакатоне 💙

Какие бы советы еще добавил? Пиши в комментариях
  • 👍 8
  • ❤ 1
More from @data_fusion
  1. Sep 22, 2026Учить других — и учиться самому: зачем наши DS-ы становятся менторами Алексей Пустынников…
  2. Sep 18, 2026От «магии» к пониманию: знакомим школьников из разных стран с GeoRAG Вчера мы вернулись с…
  3. Sep 16, 2026Post #814
  4. Sep 16, 2026😼Наглядно про CatBoost в новой статье на Хабре Привет! Я Федор Тарасов, занимаюсь машинны…
  5. Sep 11, 2026💡Обзор исследования — «Джейлбрейк ИИ: как взламывают LLM» Сегодня LLM лежат в основе множ…
  6. Sep 7, 2026💬Агентные LLM vs классический ML: где реальный бизнес-эффект? Меня зовут Павел Смирнов, я…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →