<h3 style="text-align:justify;"><strong>Описание задачи</strong></h3>

<p style="text-align:justify;">Кредитный скоринг - классическая банковская задача, с которой многие из вас уже сталкивались в различных курсах и туториалах. Традиционными подходами к решению данной задачи являются логистическая регрессия и градиентный бустинг. К сожалению, данные подходы связаны с необходимостью тщательной генерации признаков, в результате чего большая часть информации безвозвратно теряется при построении всевозможных агрегатов. Альтернатива классическим методам - использование подходов, позволяющих учитывать последовательную структуру данных и не создавать агрегаты, к таким подходам относятся рекуррентные нейронные сети и трансформеры. Участникам соревнования предлагается на основе полученных в треке знаний попробовать свои силы и поучаствовать в соревновании на последовательных данных, состоящих из карточных транзакций. Для соревнования мы подготовили большой датасет, состоящий из транзакционной истории клиентов банка. Каждая такая транзакция содержит информацию о сумме покупки, месте, дате, mcc-категории, валюте и признаки от платежной системы. Обучающая выборка собрана за N дней, тестовая выборка за последующие K дней.</p>

<h3 style="text-align:justify;"><strong>Проверка решений</strong></h3>

<p style="text-align:justify;">Позиция на лидерборде зависит от качества предсказания дефолта по кредитным заявкам.&nbsp; Метрика соревнования - AUC ROC.<br />
Для удобства участников нами был подготовлен набор пакетных методов предобработки данных, чтобы объем данных не стал препятствием для участия пользователей с небольшим количеством доступных вычислительных ресурсов.</p>

<h3 style="text-align:justify;"><strong>Призы</strong></h3>

<p style="text-align:justify;">Первые три команды получат приз - фирменный мерч Альфа-Банка<br />
&nbsp;</p>

Предсказание выхода в дефолт по данным карточных транзакций

Public

Private

User Agreement

<p>I accept <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Terms of User Agreement and Privacy Policy</a></p>

Privacy Policy

<p>I give my <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Consent.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">consent</a> to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction</p>

Consent

<p>I <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">agree</a> to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC&nbsp;about key ODS.AI activities</p>

<p>I am Interested in receiving job offers</p>

first_name

First name

last_name

Last name

country

Country (lat)

city

City (lat)

email

Email

slack_name

Your ODS Slack nickname

study_place

Study place

study_specialty

Study specialty

work_place

Work place

work_position

Work position

expectations

Expectations

interests

Interests

preferred_language

Preferred language

about

About

Registration application for Data Fest 2022

Соревнование на данных карточных транзакций

Predictions

Timofey_Zheleznyakov_MIPT

0f2a8af84279

Kirill Shestakov MIPT

cheetos crunchy

BayesSons_MIPT

Сергей Зуденков МФТИ

Stanislav Chistyakov

Vladimir Tochilin MIPT

Fomberg Vladislav Aleksandrovich

Shura V

Aleksander Sokolov

Evgeny Abramov MIPT

Demid Gaibov MIPT

Daniel Chshebentovskiy

Ilya Rogatov

Игорь Асонов МФТИ

Nikita Elenberger

Aleksandr Mikhailovich Kleimenov

Mikhail Bashkirov_MIPT

Arina_MIPT

Anton Pilkevich MIPT

Kseniya Polovchenia MIPT

Ruslan Khalitov

nikitoys and

Natalia Vladimirovna Volkova

Gemini IT

d924df514063

Kirill Vladimirov

Andrey T

Zaven Martirosian

Sergey Ivanov

Maksim Shkut МФТИ

Wanderer

GigaChadScience

Daria Stepanova

Richard Mask

Kirill Isupov

Vitalii Grebennik

Chuviliaeva_MIPT

Deja VU

Aleksey Savin

Cookiethief

Alexander Ryzhkov

Oksana Pshenichko MIPT

Nikita Semionov

Egor Plotnikov

Maria Potapova

Andrey Sviridov

Anatolii Kozlov

ROC AUC

#	Teams (54)	ROC AUC	Last	Entries
1	Timofey_Zheleznyakov_MIPT	0.778386	3y	28
2	0f2a8af84279	0.77639	3y	3
3	Kirill Shestakov MIPT	0.776385	3y	3
4	cheetos crunchy	0.776383	3y	4
5	BayesSons_MIPT	0.776383	3y	1
6	Сергей Зуденков МФТИ	0.771288	3y	11
7	Stanislav Chistyakov	0.770265	3y	1
8	Vladimir Tochilin MIPT	0.770213	3y	1
9	Fomberg Vladislav Aleksandrovich	0.770193	3y	3
10	Shura V	0.768225	3y	15
11	Aleksander Sokolov	0.76777	3y	1
12	Evgeny Abramov MIPT	0.767499	3y	2
13	Demid Gaibov MIPT	0.767059	3y	6
14	Daniel Chshebentovskiy	0.766865	3y	5
15	Ilya Rogatov	0.765221	3y	6
16	Игорь Асонов МФТИ	0.764806	3y	10
17	Nikita Elenberger	0.764196	3y	1
18	Aleksandr Mikhailovich Kleimenov	0.76263	3y	1
19	Mikhail Bashkirov_MIPT	0.762065	3y	5
20	Arina_MIPT	0.761774	3y	1
21	Anton Pilkevich MIPT	0.76031	3y	3
22	Kseniya Polovchenia MIPT	0.759586	3y	8
23	Ruslan Khalitov	0.759541	3y	6
24	nikitoys and	0.759094	3y	4
25	Natalia Vladimirovna Volkova	0.758665	3y	3
26	123	0.758341	3y	2
27	Gemini IT	0.758034	3y	1
28	d924df514063	0.75781	3y	2
29	Kirill Vladimirov	0.757492	3y	3
30	Andrey T	0.75728	3y	2
31	Zaven Martirosian	0.756493	3y	2
32	Sergey Ivanov	0.754575	3y	1
33	Maksim Shkut МФТИ	0.754008	3y	9
34	Wanderer	0.745833	3y	16
35	GigaChadScience	0.744754	3y	2
36	Daria Stepanova	0.743421	3y	1
37	Richard Mask	0.743344	3y	2
38	Kirill Isupov	0.741763	3y	1
39	Vitalii Grebennik	0.741545	3y	1
40	Chuviliaeva_MIPT	0.741157	3y	6
41	Deja VU	0.740807	3y	5
42	Aleksey Savin	0.740807	3y	6
43	Cookiethief	0.740724	3y	3
44	Alexander Ryzhkov	0.740724	3y	1
45	Oksana Pshenichko MIPT	0.74004	3y	7
46	Nikita Semionov	0.738964	3y	7
47	Egor Plotnikov	0.738049	3y	3
OOC	Maria Potapova	0.681016	3y	3
OOC	Andrey Sviridov	0.681016	3y	3
48	Anatolii Kozlov	0.546265	3y	2