المپیاد های بین المللی, دسته‌بندی نشده

المپیاد بین المللی کامپیوتر هوش پیما

المپیاد بین المللی کامپیوتر هوش پیما

قدرت فوق‌العاده‌ی علم داده در ایجاد تحولات بزرگ در دنیای امروز بر هیچ کس پوشیده نیست. پاسخ به بسیاری از چالش‌های دنیای امروز در مدل‌سازی‌هایی نهفته است که توسط علم داده اجرا می‌شوند. این علم، با اثرات مثبت اجتماعی فراوانی همراه است، زیرا به تعداد زیادی از مسائل انسانی را بهبود می‌بخشد. رقابت‌های آنلاین در زمینه علم داده، جستجو برای شناسایی نخبگانی هستند که بهترین مدل‌ها را برای ایجاد زندگی بهتر ارائه دهند و به این ترتیب به پیشرفت علمی و اجتماعی کمک می‌کنند.

تمامی دانش‌آموزان پایه 9 تا 12 برای شرکت در این چالش بین‌المللی دعوت شده‌اند. هدف اصلی این رقابت‌ها، استفاده از ریاضی و علم داده به منظور بهبود دنیا است. بنابراین، SIMCC به عنوان سرپرست مسابقات و کمیته ارزیابی در تلاش برای یافتن افرادی است که بتوانند به شرکت‌های گروه NM معرفی شوند و به عنوان پلی بین جامعه علمی و صنایع عمل کنند. سود حاصل از این المپیاد  برای تامین هزینه‌های بورس تحصیلی و اعتبار پژوهشی برای دانش‌آموزان و معلمان استفاده خواهد شد.

گروه شرکت‌های NM سوالات این المپیاد و کمیته علمی آن را نظارت می‌کند. همچنین با توجه به گزارشات SIMCC، به ایجاد، حفظ، و بهبود عملکرد تکوینی و تلخیصی اقدام می‌نمایند. این موضوع تضمین مناسبی در جهت تامین کیفیت بالا و استاندارد لازم این المپیاد را فراهم می‌کند.

دنیای جستجو در علم

بسیاری از افراد در جهان به درستی مفهوم علم داده را ندارند و اغلب آن را با مفاهیم مشابه یا وظایف کمتر تخصصی اشتباه گرفتار می‌شوند. همانطور که افراد به نحوه استفاده از نفت پس از تصفیه آن یاد گرفته‌اند، علم داده نیز به عنوان یک فرآیند تصفیه داده در نظر گرفته می‌شود، به منظور بهینه کردن استفاده از آن برای حل مسائل پیچیده.”

“علم داده ابتدا به عنوان یک ابزار در حوزه بانکداری برای شناسایی فریب و حیله به کار گرفته می‌شد، اما اکنون به طور گسترده در سطح جهان در زمینه‌های متنوعی نظیر تحقیقات اینترنتی، مراقبت از سلامت، بازشناسی گفتار، بازشناسی تصویر، و حتی مسیریابی خطوط هوایی به کار می‌رود.”

“علم داده به سرعت در حال تحول و گسترش است، و دارای قابلیت دگرگون کردن فرآیندهای تصمیم‌گیری و مدیریت منابع ما می‌باشد. این تحول، علم داده را به عنوان یک گزینه شغلی پر سود و با رشد فراوان برای جوانان معرفی می‌کند.”

“برخی از وب‌سایت‌های معتبر به مدت سه سال متوالی متخصصان علم داده را به عنوان ردیف شغلی برتر آمریکا معرفی کرده‌اند. اداره اقتصاد جهانی (The World Economic Forum) پیش‌بینی می‌کند که تا سال 2022، دانشمندان و تحلیل‌گران داده نقش اصلی را در رشته‌های نوظهور جهان خواهند داشت.”

“کارشناسان علم داده تقریبا در هر بخش شغلی، نه فقط در زمینه فناوری، بلکه در تمام صنایع مورد نیاز هستند. در واقع، پنج شرکت بزرگ فناوری جهان، یعنی Google، Amazon، Apple، Microsoft و Facebook که در بیش از ۵۲ درصد از بازار سرمایه جهانی مشارکت دارند، بزرگترین کارفرمایان دانشمندان و مهندسان داده را جذب می‌کنند

 نحوه شرکت در این المپیاد

علم داده از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای استخراج اطلاعات قابل فهم و پیش‌بینی الگوها و رفتارها استفاده می‌کند. این حوزه به دانش‌آموزان این امکان را می‌دهد که از سنین نوجوانی با مهارت‌های ابتدایی علم داده آشنا شوند و در طول سال‌ها، توانمندی‌های خود را بیشتر کنند تا در آینده به عنوان متخصصانی موفق در این حوزه دست یابند.

تیمی از حرفه‌ای‌ها و اساتید برتر در زمینه علم داده به هم پیوسته‌اند تا مهارت‌های ضروری در زمینه ریاضیات و آمار کاربردی در علم داده را به بهترین نحو ارائه دهند.

علم داده به عنوان یک رشته در حال رشد و گسترش است

با توجه به اینکه علم داده به عنوان یک تخصص بین رشته‌ای شناخته می‌شود، ارتباط نزدیکی با ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر دارد. در نتیجه، دانش آموزان با شرکت در این مسابقات، در دو دنیای مختلف یعنی دنیای ریاضیات و علوم کامپیوتر، به دنبال تسلط بر مهارت‌ها و دانش مربوطه می‌باشند.

در این دوره، مهارات گسترده‌ای در زمینه علم داده به دست خواهید آورد، از جمله:

1. طلاعات پایه‌ای درباره علم داده:
– آشنایی با اصول و مفاهیم علم داده.

2. برنامه‌نویسی اولیه:
– توانایی در برنامه‌نویسی در زبان‌های مرتبط با علم داده.

3. ریاضیات پایه:
– مسلط به جبر خطی، توابع و آمار.

4. صویرسازی و الگونویسی:
– توانایی در تصویرسازی داده و نوشتن الگوریتم‌ها.

5. تصمیم‌گیری با عدم قطعیت:
– ارایه مدل ریاضی برای حل مسائل علمی.
– استفاده از شبیه‌سازی برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت.
– تصمیم‌گیری بهینه.

6. علم تجزیه و تحلیل پیشگویانه:
– مهارت در رگرسیون خطی و لجستیک.
– توانایی تحلیل مجموعه‌های زمان.

7. یادگیری ماشین:
– مفاهیم شبکه‌های عصبی مصنوعی.
– دسته‌بندی و خوشه‌بندی داده.

رقابت‌های علم داده در NM و SIMCC این امکان را به شما می‌دهند تا با دانش‌آموزان برتر علم داده در جهان رقابت کنید. این فرصت برای توسعه مهارت‌های شخصی شما، حل مسائل واقعی در زمینه علم داده، یادگیری از اساتید مجرب، و ارائه بهترین راهکارها در علم داده است. همچنین، فرصت به دست آوردن جوایز و شغل در شرکت‌های معتبر علم داده به شما اعطا می‌شود. این سفر پرماجرا، از این نقطه آغاز می‌شود.

جزییات المپیاد و نحوه برگزاری:

– مخاطبان:
تمامی دانش‌آموزان پایه 9 تا 12 می‌توانند در این المپیاد  شرکت نمایند.

– ترکیب سوالات و پاسخگویی:
در جدول زیر، تعداد سوالات و نحوه پاسخگویی به آنها ارائه شده است.

برنامه‌نویسی
بهینه‌سازی
جبر خطی
آمار
یافتن ریشه‌ها
شبکه عصبی مصنوعی
|پرازش داده و درون‌یابی
یادگیری ماشین

– نکات مهم:
– مسابقه دارای نمره منفی است.
– استفاده از ماشین حساب مجاز نمی‌باشد.

– سرفصل‌های مسابقه:
– برنامه‌نویسی
– بهینه‌سازی
– جبر خطی
– آمار
– یافتن ریشه‌ها
– شبکه عصبی مصنوعی
– پرازش داده و درون‌یابی
– یادگیری ماشین

این المپیاد فرصتی مناسب برای دانش‌آموزان است تا مهارت‌های خود در زمینه‌های مختلف علم داده را ارتقاء دهند و با چالش‌های مرتبط با برنامه‌نویسی، بهینه‌سازی، جبر خطی، آمار، یادگیری ماشین و سایر مباحث مواجه شوند.

جوایز و تقدیرنامه المپیاد Data Science:

گواهی شرکت:
تمامی داوطلبان گواهی شرکت در مسابقات را دریافت می‌کنند.

لوح تقدیر بین‌المللی:
40% اولین دانش‌آموزان در کل آسیا لوح تقدیر بین‌المللی دریافت خواهند کرد.

جوایز ارزنده از موسسه هوش پیما:
دانش‌آموزانی که نمره کامل دریافت کنند، از طرف موسسه هوش پیما جوایز ارزنده و ویژه‌ای دریافت خواهند کرد.

طلای کشوری و لوح تقدیر:
نفرات اول تا سوم در هر پایه تحصیلی علاوه بر لوح تقدیر، جوایز ارزنده ای نیز از طرف موسسه هوش پیما دریافت خواهند کرد.

جشن تقدیر:
هر ساله، موسسه هوش پیما در یک جشن شایسته از تمامی مدال‌آوران برتر تقدیر می‌نماید.

این جوایز و تقدیرنامه‌ها فراتر از اعتراف به تلاش و توانمندی دانش‌آموزان، ایفای نقشی مهم در ترویج علم داده و انگیزه برای شرکت فعال در المپیاد علمی دارند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *