https://wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%2C_%D1%85%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D1%80%D0%B5%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%85_%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8E%D1%82_%28%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%29 2026-06-06T17:14:34Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://wikicshse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85,_%D1%85%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D1%80%D0%B5%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%85_%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8E%D1%82_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=796&oldid=prev 2017-09-29T09:46:21Z

<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Анализ данных, хранимых в реестрах криптовалют<br /> |mentor=Александр Сальников, Ростислав Яворский<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Ryavorsky|WIKI}}<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=2<br /> |summer=<br /> |number_of_students=TBA<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Поскольку реестры криптовалют хранят информацию о каждой транзакции, это интересный и богатый датасет для анализа. Типичные задачи: классификация и профилирование участников, выявление сообществ, общая география сети (связность, диаметр, уровень кластеризации, модулярность и т.п.). Можно проанализировать конкретную криптовалюту и сделать интерактивную онлайн визуализацию отчёта, или разработать универсальный инструмент, применимый для разных блокчейнов. В перспективе это может использоваться для задач экономики и маркетинга, информационной безопасности и др.<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> - Разбираться в логике и форматах блокчейн систем<br /> <br /> - Методам и инструментам анализа динамических графов и сетевых данных<br /> <br /> - Визуализации с помощью yEd Graph Editor и библиотеки интерактивных визуализаций D3JS<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> Мотивированность, прилежание, готовность самостоятельно осваивать стандартные инструменты. Проактивность в общении с ментором.<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> - Python и библиотеки анализа данных<br /> <br /> - HTML/CSS/JavaScript<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * Технология блокчейн, децентрализованные автономные организации<br /> * Методы и инструменты анализа больших динамических графов<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> - Научно-исследовательская работа по машинному обучению и анализу данных<br /> <br /> - Участие в стартапах по этой тематике<br /> <br /> - Участие в аналитических проектах по заказу государственных организаций и коммерческих компаний<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> 4-5: минимально работающий прототип и обзор используемых технологий <br /> <br /> 6-8: отлаженная система с содержательным функционалом и сопроводительной документацией<br /> <br /> 9-10: презентация проекта на внешнем мероприятии (конкурс, хакатон, конференция) или интеграция в проект с внешним заказчиком<br /> <br /> === Ориентировочное расписание занятий ===<br /> TBA</div>

imported>GalinaKaleeva