Leaderboard

0
КомандаНаправлениеЗАДАЧА 1. Инновационность
(либо социальная значимость)
ЗАДАЧА 2.
ПОЛНОТА КОМАНДЫ
ЗАДАЧА 3.
НАЛИЧИЕ ПРОТОТИПА
ЗАДАЧА 4.
Code review
ДОП. ЗАДАЧА
(см. раздел Stack)

Stack

Рекомендуемый стэк технологий. Применение данного стэка повышение шансы получить высокие оценки

Технологии машинного обучения

Рекомендуемые технологии:

BOT platform с NLP (telegram не рассматривается)

Язык Scala

Diagram (NLP) либо Pavlov AI

Форма завершения

Пример реализации: Бот по кредитованию/платежам

Критерии:

ЗАДАЧА 1. ИННОВАЦИОННОСТЬ - СANVAS БИЗНЕС МОДЕЛИ(ДЛЯ КОММЕРЧЕСКИХ ПРОЕКТОВ)

Необходимо разработать canvas (кана Остервальдера)

Оценивается значение идеи, сформулированной в проекте, для решения современных проблем и задач как в отдельном регионе, так и в Республике Казахстан в целом. Оценивается уровень научно-технической новизны разработки, лежащей в основе создаваемого продукта.

Оценивается востребованность продукта на указанных рынках и коммерческие перспективы продукта.

Рассматриваются только те проекты, которые подходят под направления конкурса и имеют технологическую составляющую

ЗАДАЧА 1. Социальная значимость (для социальных проектов)

Оценивается уровень положительного влияния на решение социальных проблем как в отдельном регионе, так и в Республике Казахстан в целом.

Рассматриваются только те проекты, которые подходят под направления конкурса и имеют технологическую составляющую

ЗАДАЧА 3. прототип

Наличие готово прототипа, который подтверждает концепцию проекта (Proof of Concept)

ЗАДАЧА 2. Полнота команды (для всех проектов)

Оценивается укомплектованность команды. Преимущество получают команды имеющие в составе не менее чем 1:

- Технический специалист
- Эксперт в предметной области (та область, которая подлежит цифровизации в рамках проекта)

ЗАДАЧА 4. Code review

Оценивается качество технологического решения (программного кода)

ЗАДАЧА 5. дополнительный артефакт

Рекомендуемый стэк технологий. Применение данного стэка повышение шансы получить высокие оценки (см. Таблицу Stack на странице):

- Технологии машинного обучения

- Применение потоковой обработки данных

- Облачные технологии и DevOps

Контакты

Нурайым Мусалиева

+7 (771) 747 70 28
nmusalieva[@]dar.kz
г. Алматы, ул. Тажибаевой, 155 050060, Казахстан, БЦ «Pine Office Park» +7 (727) 321 09 99
+7 (771) 747 70 28

Хотите участвовать?

Оставьте заявку на участие и мы обязательно с вами свяжемся. Для загрузки прототипа и презентации вашей команды перейдите по ссылкам ниже полей.