 |
Киевстар учил студентов угадывать возраст абонентов и фильтровать спам в SMS
27-28 февраля национальный телеком-оператор Киевстар выступил спонсором хакатона INT20H для студентов технических вузов. На мероприятии, организованном международной студенческой организацией BEST (Board of European Students of Technology) при НТУУ «КПИ», специалисты компании выступили в качестве менторов. «Data Science и Big Data – это ключевые направления для нашей компании. Именно поэтому мы поддерживаем INT20H и верим, что в Украине есть по-настоящему талантливые аналитики и разработчики, которые помогут бизнесу в нашей стране расти и развиваться», – заявил Евгений Кражан, директор по развитию бизнеса на корпоративном рынке Киевстар, открывая хакатон. На протяжении 20 часов команды выполняли задания в трех категориях: Machine Learning, Web Development и Mobile Application Development. Ментором сессии по Machine Learning стал Андрей Милиневский, директор по цифровой трансформации компании «Киевстар». «Мы предоставили участникам хакатона набор анонимных данных наших абонентов. С их помощью студенты строили модели для определения возраста пользователей», – рассказывает Андрей Милиневский. Вторым заданием от компании «Киевстар» стало построение алгоритмов фильтрации спам-сообщений на основе большого массива открытых данных SMS. По итогам хакатона Андрей Милиневский наградил команды, которые лучше всего проявили себя в разработке релевантных моделей и их презентации. «Я снова видел умнейших и увлеченных украинских студентов! И я рад, что наша компания предоставила возможности интеллектуальной и творческой реализации для тех, кто безнадежно влюблен в математику, данные и информационные технологии», – делится впечатлениями от мероприятия директор по цифровой трансформации Киевстар. В качестве призов победителям были вручены сертификаты на использование мобильного интернета от Киевстар и сертификаты на обучение от других партнеров хакатона. Напомним, 19 февраля стартовала Big Data School – образовательная программа, инициированная Киевстар с целью развития талантов в сфере аналитики больших данных. Из тысячи желающих были отобраны 27 лучших кандидатов, которые сейчас проходят обучение основам Big Data.
Контактное лицо: Леличенко Ирина
Компания: АО «Киевстар»
Добавлен: 08:07, 04.03.2016
Количество просмотров: 878
Страна: Украина
| UDV Group: энергетику ждет комплексная перестройка ИТ-ландшафта, UDV Group, 00:11, 09.05.2026, Россия538 |
| Перечень типовых отраслевых объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ), утвержденный в феврале 2026 года распоряжением Правительства РФ № 360-р, сделал подход к защите КИИ более жестким. Теперь игнорирование документа грозит не только высокими штрафами, но и остановкой бизнеса. |
| «Аксиома-Софт» автоматизировала учет ювелирных изделий в Торговом доме «Культура Дома», ООО "АКСИОМА-СОФТ", 00:07, 09.05.2026, Россия543 |
| «Аксиома-Софт» автоматизировала учет ювелирных изделий в Торговом доме «Культура Дома» с помощью модуля «АКСИОМА: Интеграция с ГИИС ДМДК». Решение упростило работу по нескольким юридическим лицам: автоматическое создание номенклатуры, договоров, спецификаций. Исключено дублирование операций, ускорена передача данных в ГИИС ДМДК. Оптимизирован учет поступлений, оптовых и розничных продаж для 10 пользователей. |
| Юникон Бизнес Солюшнс будет внедрять Arenadata Harmony MDM, Гармония MDM, 23:59, 08.05.2026, Россия540 |  |
| Решения «Гармония», разработчик российского self-service решения для управления мастер-данными, и компания Юникон Бизнес Солюшнс, специализирующаяся на управленческом и ИТ-консалтинге, заключили стратегическое партнерство. |
| В России впервые реализован инструмент анализа мобильных приложений через нейросети, IT-Agency, 23:48, 08.05.2026, Россия118 |
| Сервис для анализа присутствия брендов в AI-поиске «Киберкошка» расширил функциональность: помимо мониторинга AI-видимости брендов, платформа начала анализировать, как мобильные приложения представлены в ответах нейросетей. Это первый на рынке инструмент, который позволяет оценить их роль в формировании пользовательских рекомендаций. |
|
 |