- 1. Sobre a UNINASSAU
- 2. Desafio de negócio
- 3. Objetivo
- 4. Desenvolvendo a Solução
- 5. Submissão
- 6. Sobre a avaliação
Fundado em 2003 e com sede no Recife, o Grupo Ser Educacional (B3 SEER3) é um dos maiores grupos privados de educação do Brasil e líder nas regiões Nordeste e Norte em alunos matriculados. A Companhia oferece cursos de graduação, pós-graduação, técnicos e ensino a distância e está presente em 26 estados e no Distrito Federal, em uma base consolidada de aproximadamente 185 mil alunos. A Companhia opera sob as marcas UNINASSAU, UNINASSAU – Centro Universitário Maurício de Nassau, UNINABUCO - Centro Universitário Joaquim Nabuco, Faculdades UNINABUCO, Escolas Técnicas Joaquim Nabuco e Maurício de Nassau, UNIVERITAS/UNG, UNAMA – Universidade da Amazônia e Faculdade da Amazônia e UNIVERITAS – Centro Universitário Universus Veritas, Faculdades UNIVERITAS e a UNINORTE – Centro Universitário do Norte, por meio das quais oferece 1.904 cursos. A UNINASSAU, uma instituição do Grupo Ser Educacional, tem foco na inovação e na trabalhabilidade, oferta aos seus alunos uma formação integral e transformadora. A UNINASSAU prepara profissionais para atuar no ambiente competitivo e dinâmico do mercado de trabalho, empenhados na Responsabilidade Socioambiental, fazendo escolhas, buscando alternativas e valorizando suas competências para criar novas oportunidades. Preocupa-se, acima de tudo, com o ser humano e com sua realização pessoal e profissional.
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O primeiro e segundo colocado neste desafio serão premiados com bolsas integrais de bacharelado da UNINASSAU na modalidade EAD!
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Os dez melhores colocados no ranking final da Maratona no Brasil serão premiados com bolsas de estudo integrais na modalidade EAD na UNINASSAU, nos seguintes cursos: Coding, Data Science, Digital Security e Game Design.
O ensino a distância (EaD) proporciona diversas novas possibilidades. Atualmente centenas de estudantes têm acesso aos mesmos conteúdos, participam das mesmas aulas e têm os mesmos professores, tudo de forma remota. Uma das grandes vantagens do EaD é a flexibilidade para que estudantes de todo o país possam trabalhar e estudar ao mesmo tempo. Entretanto, a boa e velha interação interpessoal nem sempre é possível, seja por baixa oferta de horários disponíveis para professores e tutores, ou choques de horários com trabalho e outras obrigações dos estudantes.
Atualmente é possível a realização de uma tutoria remota automática com o auxílio de assistentes virtuais. Esses assistentes podem ser integrados com modelos avançados de aprendizado de máquina, que são alimentados com dados sobre o estudante e seu desempenho nas diferentes disciplinas de seu curso. Esses modelos, por sua vez, podem ser capazes de identificar áreas ou competências específicas em que o estudante tenha certa dificuldade e recomendar conteúdo personalizado para cada aluno, de forma completamente escalável e com atendimento 24/7.
Neste desafio, o participante irá utilizar ferramentas da IBM como o Watson Machine Learning e o Cloud Pak for Data para construir um modelo baseado em machine learning, capaz de ser integrado com uma solução de assistente virtual voltada para a tutoria remota. Sua tarefa será aprimorar um modelo já fornecido e integrar os diversos serviços envolvidos nessa solução!
Para realizar esse desafio você deverá cumprir os seguintes pré-requisitos:
- Registrar-se na Maratona Behind the Code e confirmar seu e-mail de cadastro.
- Possuir uma conta na IBM Cloud, podendo ser a conta FREE ou pay-as-you-go (não é necessário registrar-se no evento com o mesmo e-mail utilizado para criar sua conta na IBM Cloud).
Se você completou o desafio 1, não precisa instanciar novamente o Watson Studio e o Cloud Object Storage (pode usar as mesmas instâncias usadas no desafio anterior).
- Instanciar o Watson Studio (Cloud Pak for Data as a Service) na IBM Cloud;
- Instanciar o Cloud Object Storage na IBM Cloud;
- Criar um novo projeto em branco no Watson Studio: https://dataplatform.cloud.ibm.com/projects/new-project?context=cpdaas;
- Importar em seu projeto o notebook fornecido neste repositório Assets/Notebooks/notebook.ipynb no Watson Studio;
- Ler e executar as instruções contidas no Notebook
notebook.ipynb; - Acessar a página https://uninassau.maratona.dev e submeter sua solução.
A ideia essencial é criar um modelo baseado em machine learning, capaz de identificar as principais deficiências do aluno, permitindo a realização de uma mentoria estudantil personalizada. Esse é um típico problema de "classificação", onde dadas certas entradas o objetivo do algoritmo é descobrir a "classe" a qual cada estudante pertence.
Por motivos de simplicidade, serão focados em dados de quatro disciplinas do curso de Administração: Matemática Financeira, Empreendedorismo, Direito Empresarial e Gestão Operacional. Utilizando o Cloud Pak for Data na IBM Cloud, você irá trabalhar com um conjunto de dados sintético fornecido para criar um modelo capaz de identificar o perfil dos estudantes.
No vídeo abaixo, todo o processo de desenvolvimento da solução é explicado em detalhes. Se você é um iniciante no mundo da ciência de dados e do machine learning, é altamente recomendado que você assista ao video para sanar qualquer tipo de dúvida acerca deste desafio.
ATENÇÃO! UPDATE NO PROCESSO DE SUBMISSÃO
Veja o vídeo https://youtu.be/S6FCiGSmFQs com as novas instruções (apenas para submissões realizadas após o dia 3/SET)
OBS: abaixo é apresentado o vídeo do tutorial, que ainda pode ser útil. Nele é demonstrada também a integração do modelo criado com o Watson Machine Learning. Após o dia 2 de Setembro de 2020, o Watson Machine Learning foi atualizado e essa etapa não é mais necessária para submeter o desafio.
🚨 NÃO ESQUEÇA DE SUBMETER SUA SOLUÇÃO 🚨
Para realizar a submissão, primeiramente você deverá acessar a seguinte aplicação: https://uninassau.maratona.dev/ e realizar o upload de um arquivo .zip contendo na raíz os arquivos notebook.ipynb e results.csv, conforme explicado no vídeo-tutorial. Não altere o nome dos arquivos e certifique-se de que eles NÃO estão dentro de outras pastas no arquivo zipado.
Nosso sistema de avaliação automática irá calcular a acurácia e pontuar sua solução de acordo com as predições marcadas no arquivo results.csv. O arquivo .zip enviado deve conter, além do results.csv, o arquivo notebook.ipynb com todo código editado e/ou criado pelo participante, conforme claramente explicado no vídeo.
O tempo de entrega não entra no cálculo da pontuação do desafio. Entretanto, para todos os participantes que entregarem esse desafio na primeira semana após o lançamento receberão um bônus de 10% da pontuação final.
Caso o vídeo publicado acima não seja suficiente, você pode analisar a documentação oficial dos serviços envolvidos no desafio:
Você também pode acessar o discord oficial da Maratona 2020 para realizar perguntas e/ou interagir com outros participantes: Discord.
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