상점 신용카드 매출 예측 경진대회

단계별 방식 랭킹

A. public score : test 데이터의 50% 채점(제출 시 업데이트)

B. private score : 1단계 public score에서 사용하지 않은 test 데이터의 50% 채점(28일마다 업데이트)

10월 06일부터 28일 간격으로 private ranking이 바뀔 때마다, 1위 수상자에게 펀다 취업 의향 설문 예정

평가

- 사용자들이 제출함에 따라 public score는 댓글로 기록 (이는 실시간으로 Public Ranking에 업데이트)

- 10월 06일부터 28일 단위로 Private Score 공개 (Private Ranking에 28일마다 업데이트)

- Private Ranking 기준 1등(28일마다 선정)은 자신의 코드, 코드를 설명하는 영상과 이력서를 14일 내 제출.

(자세한 사항은 후보자로 선정 시 이메일 안내)

A. 코드 평가

코드 검증 절차(모델 검증)

1. Pre-Processing for Data Cleaning: 주어진 데이터를 정제하는 과정

2. Feature Engineering and Variable Selection: 추론 시 사용할 변수 구축 및 선택 과정

3. Model Selection and Regularization: 모델 선택 및 정규화 과정

4. Optimization Processing: 최적화 과정

* 각 단계별 코드 오류 여부 확인

리더보드

- Public Ranking : 제출한 결과물 중 가장 좋은 public score 표시

- Private Ranking : 2019년 10월 06일 (UTC+9) 00:01 이후 마지막 제출된 제출물의 private score로 표시

- Fixed Ranking : 2019년 10월 06일 (UTC+9) 00:01 기준 private score 순위

인재풀

우승자들은, 데이콘의 인재풀로 등록됩니다.

인재풀 등록 참가자들은 데이콘에서 데이터 사이언티스트를 구인하는 다른 회사에게 검증된(Qualified) 인력으로써 이력서를 제공할 수 있습니다(동의 시)

주의 사항

펀다(Funda)에

- 취업 가능 시 1 인 개인팀 참가 가능(2인 이상 불가).

- 취업 불가 시 팀 참가와 개인 참가 가능.