从超新星出发，到数据科学的星辰大海！Kaggle Days中国活动成功举办

2019 年 10 月 20 日， 为期两天的 Kaggle Days 中国活动在北京圆满结束。

2019 年 10 月 20 日， 为期两天的 Kaggle Days 中国活动在北京圆满结束。作为全球最知名的线下数据科学活动在中国的首次落地，Kaggle Days 获得了谷歌、Kaggle 以及 16 位来自美国、俄罗斯、捷克、日本以及中国的 Kaggle Grandmaster 以及 Master的大力支持。本次活动由 Kaggle、LogicAI 和 DeepTech 联合主办，睡前 Futurelab 协办支持。

图 | Kaggle Days 中国全体合影（来源：DeepTech）

Kaggle 成立于 2010 年，其主要经营项目是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。截止至目前，该平台已经吸引了全球范围内将近 20 万名数据科学家，专业领域从计算机科学到统计学、经济学和数学。甚至包括 NASA 在内，各大国际机构都和 Kaggle 保持着合作关系。

LogicAI 作为Kaggle Days 的联合发起方，是全球顶级的信息技术和服务商，无论是最基础的数据分析还是最深入的技术升级，这家公司都能够用他们的技术实现完整的解决方案。

DeepTech 是新兴科技信息服务商，旗下拥有《麻省理工科技评论》、Coindesk、IEEEComputer Society 等多个世界知名科技媒体及社区中国独家运营权。成功将数个海外科技会议及榜单 IP 国内落地，如 EmTech China 全球新兴科技峰会、“《麻省理工科技评论》 35 岁以下科技创新 35 人”和“《麻省理工科技评论》50 家最聪明的公司”等。

图 | Kaggle Days 中国赛题宣布：超新星识别（来源：DeepTech）

按照活动惯例，活动的第二天将有一个线下数据竞赛。本次比赛的赛题为“我们的征途是浩瀚星海：超新星识别”，是Kaggle Days 首次使用图片类型题目。所使用数据来自公众超新星搜寻项目，由中科院国家天文台和国家天文科学数据中心提供。该项目是由星明天文台和中国虚拟天文台合作开展的面向普通大众的宇宙新天体搜寻项目之一。

比赛的最终冠军由 Stardust Crusaders 团队获得，该团队由三位来自日本的数据玩家构成。第二名由两位来自中国的数据科学家组成的团队 ZY-KD 获得，第三名由三位来自中国（包括中国台湾）的数据玩家组成的团队 DLL 获得。

（图 | Kaggle Days China 比赛一二三等奖）

Kaggle Days 是一个面向数据科学家的线下交流活动，每年举办约 4 到 5 次。活动嘉宾由 Kaggle 平台上排名 1‰ 的宗师和顶级 Kaggler 构成，参加人员覆盖国内外 Kaggle 会员，包括企业、金融、咨询机构、数据科学家、科研院校、科技爱好者等在内，并被视为 Kaggler 们和数据科学家们线下交流、学习、比赛的绝佳机会。这些嘉宾拥有讲座，也会为到场的科学家解答问题，对于整个人工智能领域来说都是一场盛宴。

图 | Kaggle Days 中国活动现场（来源：DeepTech）

此次 Kaggle Days 落地中国北京，无疑是为了迎合中国新兴科技崛起的趋势，加强海外与国内在数据科学领域的交流。本次到场的嘉宾有白俄罗斯 KaggleCompetitions Grandmaster 第一人 Yauhen Babakhin、华为俄罗斯高级研究工程师 Pavel Ostyakov、阿里巴巴智能服务事业部的算法专家陈成龙等。

此外，清华大学副教授、蓝莲花战队教练张超博士以及云从科技平台产品中心研发总监赵礼悦博士作为特邀嘉宾也来到了现场。并分别从学术以及产业角度带来了数据科学相关的研究和应用介绍。

无论是任何领域的科学技术，跨国家跨文化的交流对中国的影响都是显而易见的。1946 年陈省身结束在美国的访问回国后，开设数学培训班并培养了一批杰出的数学人才。华罗庚 1950 年回国后，在数学、计算机领域，开启了很多重要性的工作。学术访问本身的重要性更是不言而喻，而且这种流动性十分特殊，无法替代。尤其是在人工智能、数据领域，这些全球性的交流将能够带动整个世界的经济发展和社会建设。

图 | Kaggle Days China 现场（来源：DeepTech）

除此之外，Kaggle Days 本身的社区性更是加强了数据科学家之间的沟通。能够在赛场找到志同道合的朋友，也可以把自己遇到的问题与其他同行交流，从而以头脑风暴的方式挖掘出新的解决思路。

中国蒸蒸日上的数据科学氛围带动了数据科学赛事的发展，而 Kaggle Days 自身优秀的资源以及属性，促进了数据科学活动的全民普及，这种双向的助力形成了数据科学领域最好的良性循环。

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