데이터 분석 아이디어 경진대회 - 월간 데이콘

아이디어 | 채용 | 정형 | 플랫폼 분석 | 정성평가

  • moneyIcon Prize : 인증서
  • 304명 마감

Description

Dataset Info.

  • competition_info.csv [파일]
  • 데이콘에서 진행된 공개 AI 경진대회 관련 메타 정보
  • ID : 대회 고유 ID
  • 대회명 : 대회 명칭
  • 키워드 : 대회 관련 tag
  • 시작시간 : 대회 시작시간
  • 종료시간 : 대회 종료시간
  • 참여자 수 : 전체 참가자 수
  • 단, 대회 시작 전, 종료 후에 참가한 참가자도 포함
  • 상금 정보 : 상금 관련 정보
  • 최대 팀원 수 : 결성 가능한 총 팀원 수
  • 수상자 수 : 대회에서 수상 가능한 수상자 수
  • 일일 제출횟수 : submission.csv를 일일 제출 가능한 횟수
  • 단, 아이디어 대회는 제출횟수가 없을 수 있음
  • 평가산식 : 참가자의 결과물을 평가하기 위해 사용되는 산식
  • 아이디어 대회 및 일부 대회는 정성평가로 평가
  • 참가조건 여부 : 대회 참여시 참가조건에 동의하고 추가 정보를 입력하는 경우
  • 연습가능 여부 : 대회 종료 이후에도 연습 가능한 대회 여부
  • 0 : 연습 불가
  • 1 : 연습 가능
  • 아이디어 대회 여부 : 아이디어를 평가받는 아이디어 대회 여부
  • 0 : 아이디어 대회가 아닌 대회
  • 1 : 아이디어 대회
  • 월간 데이콘 여부 : 데이콘에서 주최하는 월간 데이콘 대회 여부
  • 0 : 월간 데이콘이 아닌 대회
  • 1 : 월간 데이콘
  • 대회 개요 : 대회 웹 페이지에서 제공하는 대회 개요 텍스트
  • 데이터 설명 : 대회 웹 페이지에서 제공하는 데이터 설명 텍스트
  • 일정 : 대회 웹 페이지에서 제공하는 일정 텍스트
  • 상금 상세정보 : 대회 웹 페이지에서 제공하는 상금 상세정보 텍스트
  • 규칙 : 대회 웹 페이지에서 제공하는 규칙 텍스트


  • codeshare_log.csv [파일]
  • 특정 대회에서 발생한 코드 공유 관련 정보
  • ID : 대회 고유 ID
  • 일자 : 코드 공유 발생 일자
  • 코드 공유 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 코드 공유 게시글의 수
  • 댓글 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 코드 공유 게시글에 달린 댓글 수
  • 조회 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 코드 공유 게시글의 조회 수
  • 공유 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 코드 공유 게시글의 공유 수
  • 다운로드 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 코드 공유 게시글의 다운로드 수
  • 좋아요 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 코드 공유 게시글의 좋아요 수


  • participate_log.csv [파일]
  • 특정 대회에서 발생한 참가자 수 관련 정보
  • 단, 대회 시작 ~ 종료 기간에만 발생한 참가자만 제공
  • ID : 대회 고유 ID
  • 일자 : 참가자 참여 일자
  • 참여자 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 참가자 수


  • submission_log.csv [파일]
  • 특정 대회에서 발생한 제출 수 관련 정보
  • 단, 대회 시작 ~ 종료 기간에만 발생한 제출만 제공
  • ID : 대회 고유 ID
  • 일자 : 제출 발생 일자
  • 제출 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 제출 수


  • talk_log.csv [파일]
  • 특정 대회에서 발생한 토크 관련 정보
  • ID : 대회 고유 ID
  • 일자 : 토크 발생 일자
  • 토크 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 토크 게시글의 수
  • 댓글 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 토크 게시글에 달린 댓글 수
  • 조회 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 토크 게시글의 조회 수
  • 공유 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 토크 게시글의 공유 수
  • 좋아요 수 : 해당 대회와 해당 일자에 발생한 토크 게시글의 좋아요 수


※ 제공드리는 데이터를 엑셀로 열람하는 경우, 데이터가 비정상적으로 보이는 현상이 발생할 수 있으니 반드시 Pandas패키지와 같은 데이터툴을 이용하여 열람부탁드립니다.

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