Fugu-MT 論文翻訳(概要): How to Data in Datathons

論文の概要: How to Data in Datathons

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09770v1
Date: Mon, 18 Sep 2023 13:51:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-09-19 13:23:52.729239
Title: How to Data in Datathons
Title（参考訳）: データソンのデータの扱い方
Authors: Carlos Mougan, Richard Plant, Clare Teng, Marya Bazzi, Alvaro Cabregas Ejea, Ryan Sze-Yin Chan, David Salvador Jasin, Martin Stoffel, Kirstie Jane Whitaker, Jules Manser
Abstract要約: 我々は、データソンのデータ関連複雑さをナビゲートするためのガイドラインとレコメンデーションを提供する。提案するフレームワークを10ケーススタディに適用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9210227449004713
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rise of datathons, also known as data or data science hackathons, has provided a platform to collaborate, learn, and innovate in a short timeframe. Despite their significant potential benefits, organizations often struggle to effectively work with data due to a lack of clear guidelines and best practices for potential issues that might arise. Drawing on our own experiences and insights from organizing >80 datathon challenges with >60 partnership organizations since 2016, we provide guidelines and recommendations that serve as a resource for organizers to navigate the data-related complexities of datathons. We apply our proposed framework to 10 case studies.
Abstract（参考訳）: datathonsはdataまたはdata scienceハッカソンとしても知られ、短い時間枠で協力し、学び、革新するプラットフォームを提供している。潜在的なメリットがあるにもかかわらず、組織はしばしば、潜在的な問題に対して明確なガイドラインとベストプラクティスが欠如しているため、データを扱うのに苦労する。 2016年以降、60以上の提携組織で80以上のデータthonチャレンジを組織した経験と洞察をもとに、オーガナイザがデータthonのデータ関連の複雑さをナビゲートするためのリソースとして役立つガイドラインとレコメンデーションを提供しています。提案フレームワークを10のケーススタディに適用する。

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