Просмотр исходного текста страницы Система сбора и анализа данных взаимодействия в группе (проект)

{{Карточка_проекта
|name=Система сбора и анализа мобильных данных
|mentor=Паринов Андрей Андреевич
|mentor_login={{URLENCODE:Aparinov|WIKI}}
|semester=Осень 2017
|course=2
|summer=on
|number_of_students=6
|categorize=yes
}}

=== 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? ===
Amazon AWS, MS Azure

=== Темы вводных занятий ===
* Доступ к открытым данным с помощью Python
* Работа с MS Azure и Amazon AWS
* Работа с API карт

=== 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
Место проведения занятий: Кочновский проезд, д.3 

Лучше писать на email: aparinov@hse.ru
Консультант: Елизавета elizaveta.sivak@gmail.com