Система сбора и анализа данных взаимодействия в группе (проект) — различия между версиями
Aparinov (обсуждение | вклад) м (Полностью удалено содержимое страницы) |
Aparinov (обсуждение | вклад) (Система сбора и анализа мобильных данных) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| + | {{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 === | ||
| + | 1. Доступ к открытым данным с помощью Python | ||
| + | 2. Работа с MS Azure и Amazon AWS | ||
| + | 3. 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 | ||
Версия 13:43, 6 октября 2017
| Ментор | Паринов Андрей Андреевич |
| 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?
Amazon AWS, MS Azure
Темы вводных занятий
1. Доступ к открытым данным с помощью Python 2. Работа с MS Azure и Amazon AWS 3. 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
