¿Listo para el reto?
Descubre todos los detalles y participa.
¿Quiénes pueden participar?
¿Quiénes pueden participar?
Profesionales y estudiantes universitarios de cualquier parte del mundo,  mayores de edad (al momento de la inscripción al reto), interesados y dedicados a  temas relacionados a estadística y Machine Learning.
¿Desde cuándo?
¿Desde cuándo?
El reto estará disponible a partir de este 23 de octubre hasta el 27 de noviembre.
¿Cómo participo?
¿Cómo participo?
En solo 3 pasos puedes ser parte de la Datathon Internacional Interbank 2019. Continúa leyendo.
Premios
Los premios serán en efectivo y cada ganador se llevará:

La premiación será en el evento de cierre en la Torre Interbank, el 04 de diciembre de 2019 de 7:00 p.m. a 10:00 p.m.

Inscríbete al reto
Datos
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Número de documento
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Correo asociado a la cuenta Kaggle
Institución
Estudiante
¿Cómo participar?
  • Paso 1. Para participar debes tener una cuenta en Kaggle. Si aún no la tienes, ingresa aquí para obtener una cuenta.
  • Paso 2. Inscríbete de forma individual en el formulario de esta landing.
  • Paso 3. Interbank te otorgará acceso al reto para que puedas iniciar tu participación.
  • Recuerda: El reto inicia el 23 de octubre y puedes ir compartiendo los resultados de tu solución hasta el 27 de noviembre en la plataforma Kaggle. Conoce todos los detalles del reto aquí.
Conoce la dinámica
  • ¿Ya eres parte de la competencia?
    Ahora que ya conoces el reto, tienes hasta el 27 de noviembre para ir compartiendo tus resultados en la plataforma Kaggle.
  • En esta plataforma, se irá armando progresivamente un ranking en función a la métrica establecida  para calificar el reto, tomando en cuenta solo un porcentaje de la data test.
  • Al terminar el reto, se generarán los resultados finales considerando el dataset de test privado (70%)  de kaggle y este ranking determinará los 10 primeros lugares, quienes deberán entregar el material  correspondiente a la comisión organizadora para su evaluación. Así se determinarán  los 3 puestos ganadores.
Con el apoyo de Data Science Research