Вас ждут актуальные задачи из индустрии, менторство экспертов ПГК Диджитал и неповторимая атмосфера кодинга!
Для кого хакатон?
Цель участия:
Задача:
Разработать ML-модель для прогнозирования спроса на грузовые железнодорожные перевозки.
Ограничения на технологии:
Python и использование библиотек с открытым доступом.
Рекомендуемый состав:
Data Scientist;
От 1 до 5 человек в команде.
Описание проблемы:
Объём парка Первой грузовой компании составляет около 100 тыс. вагонов. Если порожние вагоны простаивают или их по каким-либо причинам приходится перегонять, компания теряет существенную часть прибыли.
Таким образом, прогнозирование спроса на грузовые ЖД перевозки является необходимым этапом для эффективного распределения ресурсов компании.
Для решения задачи командам будет предоставлена история перевозок со стабильными, сезонными и редкими направлениями. Их необходимо будет учесть при создании модели.
Также необходимо помнить, что задача ПГК, как оператора, в первую очередь обеспечить вагонами станции с максимально доходным спросом на перевозки.
Задача:
Создать модель прогнозирования даты выбытия вагона в плановый ремонт.
Ограничения на технологии:
Python и использование библиотек с открытым доступом.
Рекомендуемый состав:
Data Scientist;
От 1 до 5 человек в команде.
Описание проблемы:
Отправка вагона в плановый ремонт может происходить по разным причинам - как по регламенту (срок/пробег), так и из-за того, что накопились мелкие дефекты(было много текущих ремонтов), не было вариантов на погрузку и т.д. Этих причин много, и все они влияют на возможность осуществления ремонта.
Вагон отправляют в ремонт после получения уведомления об их неисправности. К сожалению, текущий процесс не позволяет распределять нагрузку на ремонтные депо, управлять последней заявкой на погрузку перед ремонтом и многое другое.
Создать сервис, который показывает движение поезда в режиме реального времени.
Рекомендуемый состав:
От 1 до 5 человек в команде.
Использовать библиотеки с открытым доступом
Проблема заключается в отсутствии системы, позволяющей отслеживать движение поездов в реальном времени с целью оптимизации управления загрузкой сети.
В результате отсутствия такой системы диспетчерам приходится затрачивать значительное количество времени на анализ и мониторинг перемещения вагонов ПГК, что затрудняет оперативное принятие решений и может приводить к задержкам в доставке грузов.
Вам будут даны данные движения вагонов. Необходимо отобразить на карте маршруты следования поездов, включающих эти вагоны. Поезд должен включать в себя информацию куда он движется, по какому маршруту поедет и из каких вагонов он состоит.
Важно помнить, что диспетчерам должно быть удобно пользоваться картой.
Регистрируйся на платформе хакатона и жди результатов отбора;
До 8 ноября
Получи приглашение и подтверди участие;
10 ноября
19:00
Чек-поинт №1;
17:00
Церемония открытия;
11 ноября
16:00
Чек-поинт №3;
10:00
Чек-поинт №2;
12 ноября
18:00
Награждение победителей;
15:00
Питчи финалистов;
11:00
Дедлайн по загрузке решений.
Общий призовой фонд - 900 000 рублей!
На каждый трек по 300 000 рублей.
1 место - 120 000 рублей.
2 место - 100 000 рублей.
3 место - 80 000 рублей.
Дата проведения: 10 - 12 ноября
Формат: онлайн
Регистрация до 6 ноября:
Для кого хакатон?
- DS - специалистов;
- Аналитиков;
- Разработчиков;
- Команды от 1 до 5 человек.
- Участники старше 18 лет.
Цель участия:
- Карьера. Получи возможность попасть в команду ПГК Диджитал.
- Нетворкинг. Познакомься с единомышленниками.
- Развитие. Прокачай свои скилы экспертами ПГК Диджитал.
Треки хакатона:
1. ПГК Оракул
Прогнозирование спроса на грузовые ЖД перевозкиЗадача:
Разработать ML-модель для прогнозирования спроса на грузовые железнодорожные перевозки.
Ограничения на технологии:
Python и использование библиотек с открытым доступом.
Рекомендуемый состав:
Data Scientist;
От 1 до 5 человек в команде.
Описание проблемы:
Объём парка Первой грузовой компании составляет около 100 тыс. вагонов. Если порожние вагоны простаивают или их по каким-либо причинам приходится перегонять, компания теряет существенную часть прибыли.
Таким образом, прогнозирование спроса на грузовые ЖД перевозки является необходимым этапом для эффективного распределения ресурсов компании.
Для решения задачи командам будет предоставлена история перевозок со стабильными, сезонными и редкими направлениями. Их необходимо будет учесть при создании модели.
Также необходимо помнить, что задача ПГК, как оператора, в первую очередь обеспечить вагонами станции с максимально доходным спросом на перевозки.
2. Чек-ап вагона
Прогнозирование отправления вагонов в ремонтЗадача:
Создать модель прогнозирования даты выбытия вагона в плановый ремонт.
Ограничения на технологии:
Python и использование библиотек с открытым доступом.
Рекомендуемый состав:
Data Scientist;
От 1 до 5 человек в команде.
Описание проблемы:
Отправка вагона в плановый ремонт может происходить по разным причинам - как по регламенту (срок/пробег), так и из-за того, что накопились мелкие дефекты(было много текущих ремонтов), не было вариантов на погрузку и т.д. Этих причин много, и все они влияют на возможность осуществления ремонта.
Вагон отправляют в ремонт после получения уведомления об их неисправности. К сожалению, текущий процесс не позволяет распределять нагрузку на ремонтные депо, управлять последней заявкой на погрузку перед ремонтом и многое другое.
3. ЖД карта желаний
Создание карты движения поездов
Задача:Создать сервис, который показывает движение поезда в режиме реального времени.
Рекомендуемый состав:
От 1 до 5 человек в команде.
- Backend-разработчик;
- Frontend-разработчик;
- UX/UI дизайнер;
Использовать библиотеки с открытым доступом
- Python
- JS (любые фреймворки)
Проблема заключается в отсутствии системы, позволяющей отслеживать движение поездов в реальном времени с целью оптимизации управления загрузкой сети.
В результате отсутствия такой системы диспетчерам приходится затрачивать значительное количество времени на анализ и мониторинг перемещения вагонов ПГК, что затрудняет оперативное принятие решений и может приводить к задержкам в доставке грузов.
Вам будут даны данные движения вагонов. Необходимо отобразить на карте маршруты следования поездов, включающих эти вагоны. Поезд должен включать в себя информацию куда он движется, по какому маршруту поедет и из каких вагонов он состоит.
Важно помнить, что диспетчерам должно быть удобно пользоваться картой.
Таймлайн
До 6 ноябряРегистрируйся на платформе хакатона и жди результатов отбора;
До 8 ноября
Получи приглашение и подтверди участие;
10 ноября
19:00
Чек-поинт №1;
17:00
Церемония открытия;
11 ноября
16:00
Чек-поинт №3;
10:00
Чек-поинт №2;
12 ноября
18:00
Награждение победителей;
15:00
Питчи финалистов;
11:00
Дедлайн по загрузке решений.
Общий призовой фонд - 900 000 рублей!
На каждый трек по 300 000 рублей.
1 место - 120 000 рублей.
2 место - 100 000 рублей.
3 место - 80 000 рублей.
Дата проведения: 10 - 12 ноября
Формат: онлайн
Регистрация до 6 ноября:
Хочешь узнавать о новых хакатонах, соревнованиях первым?
Подписывайся на наши социальные сети:
Подписывайся на наши социальные сети:
Также, подписывайся на наш Telegram-бот, где мы присылаем хакатоны, соревнования по параметрам, которые интересны тебе:
