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80 + Teilnehmer |
4 Challenges |
1000 € Preisgeld |
Der STADS Datathon startet in eine neue Runde!
Dich erwarten zwei Tage intensiver Teamarbeit zu Data Science-, Datavisualization- oder Programmierchallenges und jede Menge Spaß.
Deine Vorteile:
🚀 1.000€ für das Siegerteam
🚀 spannende Sachpreise
🚀 Essen + Getränke inklusive
🚀 Get-Together mit vielen Unternehmen
Die Anmeldung ist jetzt offen!
Die Challenges
Ernst & Young
PHOENIX group
Ebner Stolz
Die Wirtschaftsprüfung nutzt Finanzkennzahlen wie die Eigenkapitalquote und die Umsatzrentabilität zur Beurteilung der Unternehmensleistung und Gesundheit. Benchmarking, also der Vergleich von Kennzahlen zwischen Unternehmen oder über die Zeit, erleichtert die Prüfung des Jahresabschlusses. Anomalien sollten untersucht werden, wenn Kennzahlen deutlich von Vergleichswerten abweichen. Doch welche Abweichungen sind deutlich? Wann identifiziert das Benchmarking Anomalien, welche die Prüfung nicht ignorieren darf? Ebner Stolz stellt einen anonymisierten Datensatz zur Verfügung und bietet Unterstützung bei der Anomaliedetektion. Die Wahl der Vergleichsperspektive ist entscheidend für den Erfolg.
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
Ernst & Young
Ebner Stolz
Die Wirtschaftsprüfung nutzt Finanzkennzahlen wie die Eigenkapitalquote und die Umsatzrentabilität zur Beurteilung der Unternehmensleistung und Gesundheit. Benchmarking, also der Vergleich von Kennzahlen zwischen Unternehmen oder über die Zeit, erleichtert die Prüfung des Jahresabschlusses. Anomalien sollten untersucht werden, wenn Kennzahlen deutlich von Vergleichswerten abweichen. Doch welche Abweichungen sind deutlich? Wann identifiziert das Benchmarking Anomalien, welche die Prüfung nicht ignorieren darf? Ebner Stolz stellt einen anonymisierten Datensatz zur Verfügung und bietet Unterstützung bei der Anomaliedetektion. Die Wahl der Vergleichsperspektive ist entscheidend für den Erfolg.
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
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Schickt hierzu bitte kurz eine E-Mail an datathon@stads.de.
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