Conferencia de Ciencia de Datos de la Universidad de San Francisco 2023 Datathon en colaboración con AWS y Amazon SageMaker Studio Lab

Conferencia de Ciencia de Datos USF 2023 Datathon con AWS y Amazon SageMaker Studio Lab

Como parte de la Conferencia de Ciencia de Datos 2023 (DSCO 23), AWS se asoció con el Instituto de Datos de la Universidad de San Francisco (USF) para llevar a cabo un datatón. Participantes, tanto estudiantes de secundaria como de pregrado, compitieron en un proyecto de ciencia de datos que se centró en la calidad del aire y la sostenibilidad. El Instituto de Datos de la USF tiene como objetivo apoyar la investigación y educación interdisciplinaria en el campo de la ciencia de datos. El Instituto de Datos y la Conferencia de Ciencia de Datos ofrecen una fusión distintiva de investigación académica de vanguardia y la cultura emprendedora de la industria tecnológica en el área de la Bahía de San Francisco.

Los estudiantes utilizaron Amazon SageMaker Studio Lab, que es una plataforma gratuita que proporciona un entorno de JupyterLab con capacidad de cómputo (CPU y GPU) y almacenamiento (hasta 15 GB). Debido a que la mayoría de los estudiantes no estaban familiarizados con el aprendizaje automático (ML), se les dio un breve tutorial que ilustraba cómo configurar un flujo de trabajo de ML: cómo realizar análisis exploratorio de datos, ingeniería de características, construcción de modelos, evaluación de modelos y cómo configurar inferencia y monitoreo. El tutorial hizo referencia a conjuntos de datos de la Iniciativa de Datos de Sostenibilidad de Amazon (ASDI) de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y OpenAQ para construir un modelo de ML para predecir los niveles de calidad del aire utilizando datos meteorológicos a través de un modelo de clasificación binaria AutoGluon. A continuación, los estudiantes pudieron trabajar en sus propios proyectos en equipos. Los equipos ganadores fueron liderados por Peter Ma, Ben Welner y Ei Coltin, quienes recibieron premios en la ceremonia de apertura de la Conferencia de Ciencia de Datos en la USF.

Respuesta del evento

“Este fue un evento divertido y una excelente manera de trabajar con otros. Aprendí algo de programación en Python en clase, pero esto ayudó a hacerlo real. Durante el datatón, mi compañero de equipo y yo realizamos investigaciones sobre diferentes modelos de ML (LightGBM, regresión logística, modelos SVM, clasificador de bosques aleatorios, etc.) y su rendimiento en un conjunto de datos de AQI de NOAA destinado a detectar la toxicidad de la atmósfera en condiciones climáticas específicas. Construimos un clasificador de aumento de gradiente para predecir la calidad del aire a partir de estadísticas meteorológicas.”

– Anay Pant, estudiante de tercer año en la Athenian School, Danville, California, y uno de los ganadores del datatón.

“La inteligencia artificial se está volviendo cada vez más importante en el lugar de trabajo y el 82% de las empresas necesitan empleados con habilidades en aprendizaje automático. Es fundamental que desarrollemos el talento necesario para construir productos y experiencias de los que todos nos beneficiaremos, esto incluye ingeniería de software, ciencia de datos, conocimiento del dominio y más. Estamos emocionados de ayudar a la próxima generación de constructores a explorar el aprendizaje automático y experimentar con sus capacidades. Esperamos que lo lleven adelante y amplíen sus conocimientos en ML. ¡Personalmente, espero poder usar alguna vez una aplicación creada por uno de los estudiantes en este datatón!”

– Sherry Marcus, Directora de AWS ML Solutions Lab.

“Este es el primer año que utilizamos SageMaker Studio Lab. Nos complació ver lo rápido que los estudiantes de secundaria/pregrado y nuestros mentores estudiantes de posgrado pudieron comenzar sus proyectos y colaborar utilizando SageMaker Studio.”

– Diane Woodbridge del Instituto de Datos de la Universidad de San Francisco.

Comienza con Studio Lab

Si te perdiste este datatón, aún puedes registrarte para obtener tu propia cuenta de Studio Lab y trabajar en tu propio proyecto. Si estás interesado en realizar tu propio hackatón, comunícate con tu representante de AWS para obtener un código de referencia de Studio Lab, que brindará a tus participantes acceso inmediato al servicio. Por último, puedes buscar el desafío del próximo año en el Instituto de Datos de la USF.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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