Просмотр кода страницы Smart Analysis (командный проект)

{{Карточка_командного_проекта
|name=Smart Analysis
|company=Smartan
|semester=Осень 2016
|course=3
|number_of_students=4
|categorize=yes
|is_archived=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Глобальная цель проекта - сокращение временных, финансовых и людских расходов в области финансовой аналитики. Общирнейшая задача разбивается на множество этапов, таких как
- Получение оперативной информации из государственных источников
- Получение оперативной информации от рейтинговых, консалтинговых и аналитических агенств (чаще всего - неструктурированный текст), а также СМИ.
- Хранение актуальной информации в нормализованном виде
- Использованние описанной выше информации в различных задачах: помощь топ менеджменту (триггеры на событиях, например), оперативное заполнение необходимой информации для кредитных решений по юридическим и физическим лицам, в конечном итоге - помощь в принятии кредитных и портфельных решений с максимальной автоматизацией

=== Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? ===
Основная функциональность проекта будет требовать анализа текстов и неструктурированных источников, таким образом студенты получат опыт работы с современными технологиями машинного обучения в области анализа естественного языка. До этого им будет предложено поработать со структурированными источниками, получив опыт веб-краулинга, парсинга полученной информации, написания триггеров и шаблонов. Возможно, параллельно с этим будет небольшой отступ в область современных технологий front-end и back-end разработки.

=== Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===
В команде желательно иметь 4 студентов. В случае выхода на нормальную работу 
1 студент будет задействован в разработке web сервера проекта - то есть интерактивных форм и личного рабочего места аналитика
2 студента будут задействованы в анализе и обработке структурированных источников - официальных отчетов консалтинговых компаний и крупных холдингов, а также государственной статистики
1 студент, которого не будут пугать возможные подводные камни, будет заниматься процессом исследования и разработки эффективных методов анализа естественного языка для выделения критериев определенного характера - оценочных утверждений, приказов, действий

=== Компоненты (Из каких частей состоит проект?) ===


=== Какие будут использоваться технологии? ===
В области машинного обучения студенты смогут сами выбрать себе рабочую среду по выбору, но в целом предпочтительнен Python с фреймворками TensorFlow/Theano/Keras (на выбор). Для задач web-разработки будет использован JavaScript как наиболее популярный сейчас язык.

=== Какие начальные требования? ===
Знание Python является почти обязательным, за исключением случая, если студент отдельно заинтересован в работе с web стороной проекта. 
Знание нейронных сетей, их различных типов, а также не нейронно-сетевых методов анализа естественного языка является бесспорным плюсом, иначе надо быть готовым учиться быстро, одновременно теорию и практику.
Если у студента большой опыт/прямые руки при работе с любым другим набором язык+фреймворк для машинного обучения, его выбор будет учтен.

=== Темы вводных занятий ===
После выбора студентами желаемого направления работы им будет предоставлен материал для самообучения и простое тестовое задание для практики. После решения тестового задания студенту будет предоставлена свобода самостоятельного выбора пути решения и предоставлена отдельная область работы. Возникшие вопросы технического или принципиального характера затем будут решаться в индивидуальном порядке.

=== Критерии оценки ===
Поскольку тематика работы каждого студента будет индивидуальной, то нет единого критерия. Общее деление можно произвести так:
4-5 Студент освоил теоретические принципы работы в своем направлении, решил одну поставленную задачу
6-7 В дополнение к вышеперечисленному, студент может самостоятельно найти решения на собственный несложные вопросы и претворить ответы в жизнь
8-10 В дополнение к вышеперечисленному, студент проявляет способность к творческому подходу и модификации способа решения изначально поставленной задачи

=== Похожие проекты ===


=== Контактная информация ===
Мария МИХАЙЛЕНКО
okrosb1@gmail.com