Соревнование посвящено задаче uplift моделирования, которая находится на стыке causal inference и машинного обучения. В жизни вы решаете именно эту задачу, когда пытаетесь оценить эффект коммуникации на конверсию клиента в продукт.

Участникам предлагается построить модель для определения CATE (Conditional Average Treatment Effect), оценки эффекта целевого воздействия на пользователя. В качестве метрики используется Qini coefficient (более подробная информация приведена на вкладке Data).

Реальные данные нашей компании - sensitive data, а мы очень ответственно относимся к конфиденциальности информации. Поэтому мы сгенерировали синтетические данные, стараясь приблизить их к реальному кейсу, с которым сталкивались.

Участвовать в соревновании могут DS любого уровня. Для тех, кто хочет кратко ознакомиться с темой, мы рекомендуем статью:&nbsp;<a href="https://towardsdatascience.com/a-quick-uplift-modeling-introduction-6e14de32bfe0" rev="en_rl_none" target="_blank">https://towardsdatascience.com/a-quick-uplift-modeling-introduction-6e14de32bfe0</a>

Остались вопросы? Самые популярные раскрыты в FAQ, а все остальные можно задать, отправив письмо на&nbsp;<a href="mailto:datafest@megafon.ru" rev="en_rl_none">datafest@megafon.ru</a>&nbsp;(с темой Uplift).

Участвуешь в соревновании, хочешь стать частью нашей команды и побил бейзлайн? Присылай резюме на&nbsp;<a href="mailto:datafest@megafon.ru" rev="en_rl_none">datafest@megafon.ru</a>&nbsp;(с темой Резюме).&nbsp;

Призы: 
1 место - портативная колонка и power bank 
2 место - фитнес-браслет 
3 место - свитшот

Даты: 
Открытие приема решений: 22&nbsp;мая, 19:00 
Окончание приема решений: 13 июня, 23:59 
Раскрытие лидерборда: 14 июня, 00:00

Для участников: 
Индивидуальное участие 
Ограничение на число решений: не более трёх в сутки 
Выбор двух финальных решений

Соревнование посвящено задаче uplift моделирования, которая находится на стыке causal inference и машинного обучения.

Public

Private

User Agreement

I accept <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://drive.google.com/file/d/1n-fPczc0u7vYGvOzUUGH55HCbuRlCp8x/view?usp=sharing">Terms of User Agreement</a>

Privacy Policy

I accept <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://drive.google.com/file/d/1JifpdktW5xCMAYgxzomLhYQZuxSrp0Wi/view?usp=sharing">Privacy Policy</a>

Consent

I give my <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/DataFest2021_pres/Consent.pdf">consent</a> to «Sorevnovaniya Analiza Dannykh» LLC to process and transfer my personal data (name, email, address) to the partners of the event for information interaction

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 & ODS Summer Of Code

MegaFon Uplift Competition

Predictions

Я не сталкивался с uplift моделированием раньше, что мне делать? 
Не проблема, кратко ознакомиться с типом задач и приступить к решению может помочь статья <a href="https://towardsdatascience.com/a-quick-uplift-modeling-introduction-6e14de32bfe0" target="_blank">https://towardsdatascience.com/a-quick-uplift-modeling-introduction-6e14de32bfe0</a>

Если я только начал изучать DS, имеет смысл пробовать? 
Попробовать всегда имеет смысл - это интересно, а еще хорошая возможность получить новый опыт и знания.

Если я выиграю, как получить приз? 
Мы с тобой свяжемся и попросим контактные данные и адрес. Наш курьер доставит подарок в любую точку мира.

Что делать, если я нашел ошибку?&nbsp; 
Отправь e-mail на&nbsp;<a href="mailto:datafest@megafon.ru" rev="en_rl_none">datafest@megafon.ru</a>&nbsp;с темой Ошибка и её описанием.