DrivenData: Dự đoán Tiêm chủng Cúm H1N1 và Cúm Mùa
Key Facts
- Danh mục: Cuộc thi
- Hạn chót: N/A
- Hình thức: Online
- Đối tượng: Sinh viên

Tóm tắt
Cuộc thi khoa học dữ liệu thực hành, thách thức người tham gia dự đoán việc tiêm vắc-xin cúm H1N1 và cúm mùa dựa trên thông tin cá nhân, hành vi và quan điểm.
Thông tin chi tiết
Giới thiệu
Cuộc thi "Flu Shot Learning: Predict H1N1 and Seasonal Flu Vaccines" do DrivenData tổ chức, tập trung vào việc dự đoán khả năng tiêm vắc-xin cúm H1N1 và cúm mùa của cá nhân. Dữ liệu được thu thập từ khảo sát quốc gia tại Hoa Kỳ, bao gồm thông tin về nền tảng xã hội, kinh tế, nhân khẩu học, quan điểm về rủi ro và hiệu quả vắc-xin, cùng các hành vi phòng ngừa. Mục tiêu là hiểu rõ hơn mối liên hệ giữa các đặc điểm này và mô hình tiêm chủng cá nhân, nhằm cung cấp định hướng cho các nỗ lực y tế công cộng trong tương lai.
Đây là một cuộc thi thực hành, được thiết kế để mọi đối tượng có thể tham gia, là cơ hội tuyệt vời để làm quen với lĩnh vực khoa học dữ liệu và các cuộc thi cạnh tranh.
Đối tượng tham gia
- Cá nhân trên 18 tuổi.
- Không giới hạn quốc tịch hay kinh nghiệm.
Quyền lợi
- Cơ hội thực hành và nâng cao kỹ năng khoa học dữ liệu.
- Được làm quen với các vấn đề y tế công cộng.
- Có thể nhận được sự công nhận và giải thưởng nếu có (tùy thuộc vào quy định của từng cuộc thi cụ thể).
Yêu cầu
- Tuân thủ quy tắc của DrivenData: mỗi người dùng chỉ có một tài khoản, không chia sẻ mã nguồn hoặc dữ liệu riêng tư.
- Các giải pháp chiến thắng cần được cung cấp dưới dạng mã nguồn mở theo Giấy phép MIT.
- Cần có tài liệu hóa cho các giải pháp chiến thắng.
- Không được sử dụng dữ liệu bên ngoài.
Cách đăng ký
1. Nhấn nút "Join the competition" để đăng ký tham gia.
2. Tìm hiểu về vấn đề trên trang Mô tả Vấn đề và Giới thiệu.
3. Tải dữ liệu từ tab Dữ liệu.
4. Xây dựng và huấn luyện mô hình của bạn.
5. Sử dụng mô hình để tạo ra các dự đoán theo định dạng nộp bài.
6. Chia sẻ cách tiếp cận của bạn (tùy chọn).
Mốc thời gian quan trọng
- Cuộc thi này là để học hỏi và khám phá, thời hạn có thể được gia hạn trong tương lai.