Система сбора и анализа мобильных данных (проект) — различия между версиями
Aparinov (обсуждение | вклад) |
Aparinov (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 13: | Строка 13: | ||
Разработка системы для сбора данных с сенсоров мобильных телефонов (GPS, гироскоп, акселерометр и др.). Цель создания системы - прогнозирование с помощью автоматически собираемых данных изменение важных характеристик студентов/школьников (например, снижение успеваемости или появление симптомов депрессии) - целевых характеристик, данные о которых нельзя получить автоматически. | Разработка системы для сбора данных с сенсоров мобильных телефонов (GPS, гироскоп, акселерометр и др.). Цель создания системы - прогнозирование с помощью автоматически собираемых данных изменение важных характеристик студентов/школьников (например, снижение успеваемости или появление симптомов депрессии) - целевых характеристик, данные о которых нельзя получить автоматически. | ||
Аналогичные приложения использовались в исследованиях StudentLife и Copenhagen network study (в последнем приложение было создано на базе Funf Open Sensing Framework) | Аналогичные приложения использовались в исследованиях StudentLife и Copenhagen network study (в последнем приложение было создано на базе Funf Open Sensing Framework) | ||
| − | |||
| − | |||
В рамках проекта каждый студент будет работать над одной из частей системы: | В рамках проекта каждый студент будет работать над одной из частей системы: | ||
Версия 15:46, 22 сентября 2017
| Ментор | Паринов Андрей Андреевич, Департамент Анализа Данных и Искусственного Интеллекта |
| Учебный семестр | Осень 2017 |
| Учебный курс | 2-й курс |
| Проект можно развивать на летней практике | |
| Максимальное количество студентов, выбравших проект: 6 | |
Что это за проект?
Разработка системы для сбора данных с сенсоров мобильных телефонов (GPS, гироскоп, акселерометр и др.). Цель создания системы - прогнозирование с помощью автоматически собираемых данных изменение важных характеристик студентов/школьников (например, снижение успеваемости или появление симптомов депрессии) - целевых характеристик, данные о которых нельзя получить автоматически. Аналогичные приложения использовались в исследованиях StudentLife и Copenhagen network study (в последнем приложение было создано на базе Funf Open Sensing Framework)
В рамках проекта каждый студент будет работать над одной из частей системы:
- Серверная часть
- Веб-клиент
- Аndroid клиент
- Iphone клиент
- Подсистема анализа
Система предназначена для:
- Хранения данных сенсоров мобильных телефонов
- Рассылки коротких вопросов о текущем психологическом состоянии и т.п. (реализация experience sampling method)
- Анализа данных и построения прогноза
Задачи:
- Разработка серверной части
- Разработка веб-клиента
- Разработка мобильного приложения
Чему вы научитесь?
Есть несколько направлений развития системы. В зависимости от выбранного направления вы будете развивать либо навыки программиста либо аналитика.
Какие начальные требования?
В зависимости от направления: Python, Java, Javascript или: Scikit-learn, Neuro Nets, etc
Какие будут использоваться технологии?
Google App Engine, Amazon Azure
Темы вводных занятий
В зависимости от начального уровня.
Направления развития
Данный проект возможно развивать как в программном, так и в аналитическом направлении. Возможно создание стартапа.
Критерии оценки
С каждым студентом будет обсуждаться ТЗ и шкала оценок. Общий пример: 4-5: Реализация базовой функциональност и в зависимости от выбранной подсистемы ( Например, Добавление\Удаление данных) 6-7: Реализация расширенной функциональности, использование оптимизированных алгоритмов 8-10: Реализация с помощью нескольких технологий. Участие в обучении других участников команды
Ориентировочное расписание занятий
ПН, ПТ, CБ - недоступен ВТ, СР - по согласованию ЧТ - 10:00-13:00, 16:00-18:00
Лучше писать на email: aparinov@hse.ru
