Система сбора и анализа мобильных данных (проект)

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)

Одним из направлений является исследование взаимодействия в группе. Идея в том, чтобы с помощью радио-меток (RFID) изучить социальные контакты в группе или классе. Сенсоры считывают информацию о том, какие метки находятся в радиусе 1 метра, учитывают даже то, спиной или лицом находится человек и отправляют информацию на сервер. Есть сайт со схемами https://www.bitmanufactory.com/ датчиков, но самих датчиков нет. Нет и программы по расшифровке и анализу полученной информации. Хочется разобраться, можно ли такое сделать самим.

В рамках проекта каждый студент будет работать над одной из частей системы: 1. Серверная часть 2. Веб-клиент 3. Аndroid клиент 4. Iphone клиент 5. Подсистема анализа

Платформа предназначена для: 1. Хранения  данных самонаблюдения хронических больных диабетом и сердечно-сосудистые заболеваний; 2. Интеграции с системами хранения персональных медицинских данных (Microsoft Health Vault, CardioCloud, etc.) 3. Хранение информации о принимаемых лекарствах; 4. Построение прогноза о дозировке

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