Die Challenge. Die Teilnehmer*innen erhalten die Möglichkeit an dieser gemeinsam identifizierten echten Problemstellung mit umfangreichen Datensets mit Unterstützung von Microsoft und Gapgemini zu arbeiten. Nach absolvierten Trainings zu Azure Plattform, Advanced Cloud Computing, Data Science Foundations und Advanced Analytics arbeiten die Teams sechs Wochen eigenständig an ihren Data Science Modellen. Gestartet wird mit einem repräsentativen Teil der Liegenschaften aller teilnehmenden Unternehmen, die BIG ist mit 10 Schul- und 10 Universitätsliegenschaften dabei. Während der Challenge können Zwischenstände der Modelle eingereicht und mit anderen Teams am Leaderboard verglichen werden. Die Ergebnisse werden mit einem mathematischen Modell auf deren Genauigkeit evaluiert. Die drei besten Teams stellen ihre Modelle anschließend einer Fachjury vor, um das Gewinner-Team zu ermitteln. Das beste Modell wird im Anschluss an den Wettbewerb von Capgemini und Microsoft gemeinsam mit dem Siegerteam vorgestellt und mit einem Preisgeld von € 5.000 prämiert.
Weitere Infos zur Challenge finden Sie hier.
Ab sofort können sich Studierende mit Data Science Wissen und Data Science Professionals unter diesem Link für die SDSC anmelden. Die Challenge startet am 4. Oktober und endet im November 2021.
Use Case 1: Energie
Mit Hilfe des ersten Anwendungsbeispiels sollen erneuerbare Energien forciert werden. Dazu entwickeln die Teilnehmenden ein Modell, das mit Hilfe bereits vorhandener, aber auch mittels des Modells erhobener Werte das Potenzial für erneuerbare Energien auf den jeweiligen Liegenschaften eruiert. So können beispielsweise Wetterdaten und Informationen zur Energieträgereffizienz sowie Anforderungen von Solarenergie (Sonneneinstrahlung, etc.) Aufschluss über die besten Möglichkeiten für den Einsatz erneuerbarer Energien an den angegebenen Standorten geben.
Use Case 2: Grünflächen und Biodiversität
Der zweite Use Case widmet sich dem Erhalt der Artenvielfalt. Mittels Bilddatenanalyse von Grünflächen soll die auf den Liegenschaften vorliegende Artenvielfalt mit Referenzwerten bzw. Biodiversitätsindikatoren bewertet werden. Damit können die Auswirkungen von Liegenschaftsveränderungen auf die vorhandene Biodiversität bestimmt, die Effektivität von gesetzten Maßnahmen gemessen und der Nachweis von Biodiversitätssicherung erbracht werden.