Organizza data hackathon con DataLab

I data hackathon sono fantastici, tranne quando non lo sono. Problemi operativi come la configurazione dei notebook, l’accesso ai dataset e la collaborazione possono trasformare quella che dovrebbe essere un’esperienza di apprendimento stimolante in un evento frustrante per i partecipanti. DataLab, un notebook collaborativo per i dati, risolve tutte le criticità nell’organizzazione dei data hackathon, così puoi mettere in piedi un evento davvero riuscito!

Riguarda il webinar che include una demo sull’organizzazione di un data hackathon.

Che cos’è un data hackathon?

Un data hackathon è un evento mirato e intensivo in cui appassionati del mondo della data science si riuniscono per affrontare sfide complesse sui dati. Nel corso di diverse ore o anche giorni, i partecipanti manipolano, analizzano e visualizzano dataset, estraendo insight e ideando soluzioni.

Questi eventi offrono una piattaforma per applicare e mettere alla prova le competenze sui dati in uno scenario reale e rappresentano un’opportunità di apprendimento, collaborazione e innovazione. Per chi sta esplorando l’affascinante campo della data science, partecipare a un data hackathon può essere un’esperienza illuminante e coinvolgente.

Il sogno e la realtà

Come organizzatore di un data hackathon, hai in mente uno scenario ideale: team di partecipanti che collaborano e fanno brainstorming su come risolvere il problema di data al centro della sfida, arrivando in poco tempo a soluzioni ispirate.

Mentre alcuni si concentrano sul codice di data science per completare la challenge, altri iniziano già a lavorare sul report finale, che in genere richiede un po’ di scrittura. Quando tutto è compilato, inviato e valutato, è il momento di riflettere sulle soluzioni più interessanti.

Purtroppo, la realtà è spesso diversa.

I data hackathon di solito prevedono una domanda di ricerca o una sfida e un dataset. Condividere questo dataset può essere il primo ostacolo. Come lo condividi con i team?

Un altro problema è la configurazione del sistema: le persone hanno versioni diverse di Python installate sui propri computer, con versioni di pacchetti differenti. Ciò che funziona su un computer non necessariamente funziona su un altro.

Anche se la configurazione fosse identica, come si collabora sul codice sorgente?

Git è piuttosto tecnico e non è in tempo reale. Condividere tramite Dropbox porta rapidamente a copie in conflitto. Sono tutti intoppi operativi che non vuoi affrontare come team, ma che assorbono tempo prezioso che non puoi dedicare alla vera sfida.

Ma c’è una buona notizia! I recenti progressi nel cloud hanno dato vita a diverse piattaforme di collaborazione sui dati che aggirano tutti questi mal di testa.

In questo articolo vedremo come DataLab può cambiarti le carte in tavola. Questo moderno notebook di data science di DataCamp renderà l’organizzazione del tuo prossimo hackathon estremamente fluida. I partecipanti possono letteralmente iniziare in meno di 5 secondi. E la cosa migliore? È gratuito per le aule DataCamp Classrooms e per gli studenti di Donates!

Perché usare DataLab per il tuo prossimo hackathon

È gratis!

Docenti e professori che insegnano data science possono richiedere un gruppo DataCamp Classroom gratuito.

Tutti i membri di un Classroom Group avranno accesso gratuito all’intera libreria di corsi di DataCamp e a una licenza DataLab Premium. Questo permette di creare progetti di dati privati illimitati (chiamati workbook) da condividere facilmente con gli altri membri del gruppo.

Offriamo questa versione potenziata di DataLab anche alle nostre organizzazioni partner di DataCamp Donates Partner Organizations, ONG che ci aiutano a fornire borse di studio DataCamp a persone svantaggiate in tutto il mondo.

Zero configurazione

Ogni progetto dati in DataLab gira in un ambiente notebook completamente gestito e preconfigurato che si avvia in pochi secondi. Puoi creare workbook in Python e R con tutti i principali pacchetti di data science preinstallati. Se vuoi installare altri pacchetti o versioni diverse, puoi farlo comunque.

Collaborazione senza attriti

La collaborazione in tempo reale in stile Google Docs e i commenti sono integrati. Tutte le modifiche vengono salvate automaticamente, con una cronologia delle versioni per rivedere e ripristinare quelle passate. Pensa a DataLab come a una versione cloud di JupyterLab super potenziata, ottimizzata per facilità d’uso, accesso semplice ai dati e collaborazione.

Consegna delle challenge semplificata

Come organizzatore, crea la challenge di esempio in DataLab e distribuiscila facilmente tramite un link per la copia. I partecipanti all’hackathon iniziano cliccando il link, è semplicissimo. Vediamo i passaggi più nel dettaglio per capire come funziona!

Crea un link per la copia e condividilo con i partecipanti all’hackathon

Organizza il tuo hackathon

Prepara il workbook della challenge

Usa uno dei workbook di esempio di DataCamp

Per facilitarti nell’organizzare il tuo primo hackathon, abbiamo progettato 3 workbook di challenge di esempio che puoi usare così come sono per creare il tuo workbook di challenge. Dai un’occhiata qui sotto:

Decidi quale workbook di esempio vuoi usare, clicca “File > Make a copy” e, sotto “Account”, seleziona la tua classroom, azienda o gruppo studenti. Dopo aver cliccato “Make a copy” verrà creato un nuovo workbook nel tuo account di gruppo. Il workbook della challenge è privato per il gruppo: solo gli altri membri del tuo gruppo potranno accedervi.

Sviluppa il tuo workbook della challenge

Se hai già un’idea per la challenge del tuo hackathon, ottimo! Crea un nuovo workbook nel tuo account di gruppo, carica un dataset tramite il file browser (View > Files) e aggiungi alcune istruzioni e criteri di invio nel file del notebook (puoi prendere ispirazione dai workbook di esempio).

Crea e distribuisci il workbook della challenge

Passiamo ora alla distribuzione della challenge. Vuoi che sia il più semplice possibile, così le persone possono saltare tutta la configurazione e concentrarsi sulla sfida. DataLab lo supporta tramite un cosiddetto “copy link” che puoi creare così:

• Vai al workbook della challenge nel tuo account di gruppo che hai creato nel passaggio precedente.
• Vai su “File > Create copy link”
• Nella finestra modale
• Specifica il titolo. Quando i partecipanti useranno il link, questo titolo verrà impostato come titolo predefinito per il loro workbook.
• Specifica l’account. Assicurati che sia l’account di gruppo, così quando i partecipanti useranno il link, il workbook verrà creato nell’account di gruppo e potrà essere facilmente condiviso con altri membri o con l’intero gruppo in un secondo momento.
• Clicca su “Create copy link”
• Un link verrà copiato negli appunti.
• Condividi questo “copy link” con i partecipanti al tuo hackathon via email, DM su Slack, Whatsapp, Discord o tramite il LMS della tua scuola.

Se un partecipante clicca su questo link, verrà creato un nuovo workbook con tutti i dati e i contenuti del notebook della challenge, pronto per iniziare a lavorare sul problema che hai definito.

Per provare l’esperienza, visita il copy link di uno dei workbook di esempio per hackathon. In meno di 5 secondi sei operativo, con file di dati e codice di base già pronti.

Se il tuo hackathon prevede team di partecipanti che collaborano, è importante che solo un partecipante per team clicchi sul copy link e poi condivida il workbook appena creato con gli altri membri così da collaborare tutti nello stesso workbook. Che si tratti di un evento a squadre o per singoli, DataLab è l’ambiente ideale per il tuo prossimo hackathon.

Valuta le submission

Se il tuo hackathon è competitivo e devi nominare un vincitore, dovrai valutare le varie submission. Stabilisci una scadenza chiara per l’invio dei workbook e chiedi a tutti i team di condividere il loro workbook con te o con la giuria entro quel termine, così potrai esaminare il loro lavoro.

A seconda del tipo di challenge, la valutazione sarà diversa. Le challenge incentrate sull’analisi richiederanno probabilmente una valutazione qualitativa, verificando se la narrazione è chiara, se le visualizzazioni comunicano insight e se la conclusione è attuabile.

Per le challenge di machine learning, puoi valutare la qualità del modello addestrato e verificare se hanno seguito tutte le regole nella valutazione delle prestazioni del modello (ad es. separazione tra test set e training set).

Quando annuncerai i vincitori, potrai usare nuovamente la funzione di condivisione di DataLab per condividere i workbook vincenti con l’intero gruppo, così tutti potranno capire cosa rende eccellente una submission.

Se la tua organizzazione e i vincitori desiderano condividere i loro workbook con il mondo intero, i team vincenti possono usare la funzione “Make a copy” per copiare il workbook di gruppo nel proprio spazio personale e renderlo pubblico. In questo modo, il loro lavoro apparirà sul profilo DataCamp, aiutandoli a farsi un nome nel mondo dei dati!