数学公司黑客松竞赛数据集MathCompanyHackathonDataset-shikhar2121995
数据来源：互联网公开数据
标签：数学建模，数据集，竞赛数据，算法设计，机器学习，数据分析，数学研究，创新应用
数据概述： 该数据集来自MathCompany公司举办的一次黑客松竞赛，记录了参赛者提交的数学建模和算法设计方案。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的参赛者提交的作品，主要来自各个国家和地区的大学，研究机构及企业团队。
数据维度：数据集包括参赛队伍信息，提交的模型描述，算法设计，代码实现，测试结果，评分及反馈等变量。还包括参赛者的背景信息，专业领域及合作团队等。
数据格式：数据提供为JSON和PDF格式，便于进行数据分析和查阅。
来源信息：数据来源于MathCompany公司官方发布的黑客松竞赛数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数学建模，算法设计，机器学习及数据科学等领域的研究和应用，特别是在模型优化，算法创新及竞赛评估等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于数学建模，算法设计及创新方法等学术研究，如数学模型的性能比较，算法效率优化等。
行业应用：可以为科技企业，研究机构及教育机构提供数据支持，特别是在算法研发，模型评估及技术创新方面。
决策支持：支持数学建模竞赛的组织与管理，帮助评估参赛作品的创新性和实用性，为相关领域的策略优化提供数据依据。
教育和培训：作为数学建模，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型设计，算法实现及竞赛评估方法。
此数据集特别适合用于探索数学建模和算法设计的创新方法，帮助用户实现模型优化，算法创新及竞赛评估等目标，促进数学建模和算法设计领域的进步。
