DATATHON Spring 2025
Key Facts der vergangenen Datathons
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100 + Teilnehmer |
4 Challenges |
1000 € Preisgeld |
Was geschah im STADS Datathon?
Die Teilnehmer erwarteten zwei Tage intensiver Teamarbeit zu Data Science-, Datavisualization- oder Programmierchallenges und jede Menge Spaß.
Die Vorteile waren dabei:
🚀 1.000€ für das Siegerteam
🚀 spannende Sachpreise
🚀 Essen + Getränke inklusive
🚀 Get-Together mit vielen Unternehmen
Ein Einblick in die vergangenen Challenges
Ernst & Young
PHOENIX group
msg systems
The Challenge is about predicting Price shocks.
Ein Preisschock ist ein plötzlicher Anstieg der Materialpreise, der die Produktionskosten in die Höhe treiben und die Produktion sogar unwirtschaftlich machen kann. Um diese Schocks vorhersagen zu können, wurde ein Modell entwickelt, das mithilfe von Schlüsselfaktoren trainiert wurde, die in der Vergangenheit zu plötzlichen Preisanstiegen geführt haben. Das Modell ist in der Lage, zukünftige Preise vorherzusagen und mögliche Schocks anhand aktuell auftretender Faktoren zu identifizieren. Damit das Modell diese aktuellen Faktoren als Features nutzen kann, müssen sie aus aktuellen Nachrichtenartikeln extrahiert werden.
RSM Ebner Stolz
The year-end puzzle: Identify the entries that are decisive for the account balance with RSM Ebner Stolz.
Eine der Hauptaufgaben von Wirtschaftsprüfern besteht beispielsweise darin, die Bewertung eines Bilanzpostens am Ende des Geschäftsjahres zu beurteilen. Die Höhe der zu bewertenden Bilanzposten hängt von den Geschäftsvorfällen auf den zugrunde liegenden Konten des Unternehmens ab. Diese werden in Form von Buchungen erfasst. Im Laufe des Geschäftsjahres werden Vermögenswerte wie Forderungen in einem Konto erfasst und bei Begleichung wieder ausgebucht. In vielen Fällen gibt es ein sogenanntes Nebenbuch, das Auskunft über die Zusammensetzung eines Kontos geben kann, jedoch nicht für alle Konten.
Mitten im größten Stress benötigt der Prüfungsleiter diese Informationen für ein Konto, doch die Buchhaltungsabteilung ist bereits völlig überlastet mit anderen Aufgaben. Kannst du deine analytischen Fähigkeiten und dein algorithmisches Denken einsetzen, um dieses Zahlenrätsel zu lösen?
Ebner Stolz
BearingPoint
Die Bewertung, Prozessierung und Abwicklung von Schadensfällen ist für Versicherungen Kerngeschäft und Aufwandstreiber. Die Bewertungen werden heute vor allem anhand von Bilddaten und vor Ort durch Sachverständige vorgenommen. Diese sind dadurch fehleranfällig, langwierig und hochgradig manuell. Eine schnellere, automatisierte und präzisere Einschätzung der Schadenshöhe stellt eine wesentliche Verbesserung für Unternehmen und Mitarbeiter dar. Dafür sollt ihr die KI-gestützte Einschätzung der Schadenshöhe unter zusätzlicher Zuhilfenahme von Computer Vision-Methoden unterstützen! Welche Methoden, Ansätze und Modelle ihr anwendet steht euch frei. Euch wird hierzu ein Datensatz mit Bildmaterial, Label-Informationen und weiteren Features von Wasserschäden bereitgestellt
STADS
McCar, ein fiktiver Gebrauchtwagenhändler aus Mannheim, bietet seinen Kunden stets die besten Preise für ihren neuen Traumwagen an.
Aufgrund des stetigen Wachstums in den letzten Jahren gelingt es McCar jedoch leider nicht mehr, die Preisgestaltung im Griff zu behalten. Jeden Tag muss der optimale Verkaufspreis für dutzende Fahrzeuge ermittelt werden.
McCar verfügt über einen Datensatz mit den Merkmalen und Verkaufspreisen des letzten Jahres – kannst du ihnen helfen und ein Modell entwickeln, das den optimalen Verkaufspreis für jedes zukünftige Fahrzeug vorhersagt?
Ernst & Young
Ebner Stolz
PHOENIX group
BearingPoint
Die Bewertung, Prozessierung und Abwicklung von Schadensfällen ist für Versicherungen Kerngeschäft und Aufwandstreiber. Die Bewertungen werden heute vor allem anhand von Bilddaten und vor Ort durch Sachverständige vorgenommen. Diese sind dadurch fehleranfällig, langwierig und hochgradig manuell. Eine schnellere, automatisierte und präzisere Einschätzung der Schadenshöhe stellt eine wesentliche Verbesserung für Unternehmen und Mitarbeiter dar. Dafür sollt ihr die KI-gestützte Einschätzung der Schadenshöhe unter zusätzlicher Zuhilfenahme von Computer Vision-Methoden unterstützen! Welche Methoden, Ansätze und Modelle ihr anwendet steht euch frei. Euch wird hierzu ein Datensatz mit Bildmaterial, Label-Informationen und weiteren Features von Wasserschäden bereitgestellt
Der Ablauf
Wir bedanken uns bei unseren Sponsoren und Premiumpartnern
