在这个数据驱动的时代，每一份数据都可能成为国防科技的宝贵资源。
随着开源数据的激增，新兴技术与工具的兴起，科技信息领域正面临着前所未有的发展契机与严峻考验。国防信息数据工程的重点在于明确数据需求、确保数据质量、挖掘数据知识、形成数据服务。为了应对高价值信息获取难度大、海量多源异构数据的识别与整合复杂度高等挑战，国防科技信息数据挖掘能力提升征集活动于 2024 年 8 月正式启动，并于近日圆满收官。本次活动旨在汇聚智慧，突破瓶颈，建立国防科技信息工作的“智库”和“外脑”，打造一支“内外协作、专兼结合”的人才团队，推动国防科技信息研究迈向新高度。和鲸科技全程为本次活动提供支持。
活动面向数据挖掘专业技术人员、国防科技信息工作者、相关院校师生及各类机构、团体和个人在内的海量数据爱好者开放。活动赛题聚焦“技术预测推演方法及案例”，主要围绕梳理近年来国外官方机构及智库组织或参与的前沿技术相关推演案例及评估活动展开。参赛者通过全面审视这些案例的推演流程特性与数据需求，精心编纂了研究报告，充分展示了其数据挖掘的精湛技艺与对技术预测推演方法的深刻理解。最终，经过决赛答辩环节的激烈竞争，活动评选出了一等奖 4 项，二等奖 8 项，三等奖 6 项，并向获奖团队及个人颁发了荣誉证书，以表彰他们在本次活动中的卓越表现。
和鲸以其在数据科学领域深耕多年的专业优势，依托沉淀的近百万社区数据爱好者资源，为本次活动提供全方位支持，有效提升赛事品牌影响力。在此过程中，和鲸积极协助活动组委会开展数据挖掘能力的征集与评估工作，凭借严格的筛选和评审机制，提炼出一系列高价值资料成果，精选出一批顶尖的数据挖掘人才，全力推动全行业不断发展与进步。参赛选手们纷纷表示，本次活动加深了他们对国防信息化建设的理解，同时，和鲸所提供的全流程服务也赢得了众多选手的高度赞誉。
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- 这次参赛经历使我对国防科技的认识深入许多。参赛时接触大量国防科技前沿知识与应用案例，像先进军事信息技术系统的数据处理高效性与传输安全性，让我惊叹并深入探究背后数据挖掘原理与技术，使我明晰其在国防战略决策、情报分析等方面的关键作用。虽未与相关专业人员交流，但仅通过这些接触，我就能依据国防科技特点要求，独立思考并从新视角设计优化数据挖掘方案，有效提升了在国防科技背景下的数据挖掘能力，为未来探索奠定基础。
- 在参赛过程中，赛事组织方构建的沟通渠道成效显著。组织方在群里及时、详尽地发布赛事关键信息，让我精准掌握比赛全貌，有力支撑备赛。群内交流渐趋积极。组织方引导数据挖掘技术难点等话题讨论，选手们纷纷分享独到经验，如高效的数据预处理算法、创新的特征分析思路等，我从中汲取精华，优化自身方案与策略。组织方还整理优质内容成文档共享，我于活跃交流中持续提升国防科技数据挖掘能力，深刻领悟参赛价值。”
——花花牛团队 赵瑞坤
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- 本次参赛对我个人数据挖掘能力提升有很大的帮助。俗话说“巧妇难为无米之炊”，数据分析的基础是“有数据”。由于主办方提供赛道的特殊性，使得大赛的数据获取难度要高于一般情形，因此对于参赛者是一个不小的考验。所以，为了做出优秀的作品就必须在数据获取上下功夫，同时也就带来了能力的提升。此外，数据源的可靠性也是本次大赛考核的重要指标，因为选题的特殊性，所以可靠性高的数据源得出的结论才更有说服力——这又是对选手的一大考验。毕竟相对于数据库中的数据，公共环境下的纷繁复杂的数据情况更可以提升一个数据分析师的综合能力。所以在此机会十分感谢主办方的选题，让我可以在该情景下有机会完成作品并得到较大的提升。
- 赛事的沟通渠道十分有效，主办方老师在群里回复很快，参赛选手的诉求都有及时的反馈，以及大赛进行中的一些提醒和通知发布都在群中很清晰的告知。此外，群里还有主办方提供的一些参考数据源，由于赛题的特殊性，这个表格对于选手修正检索方向，调整作业思路有很大的帮助。总而言之，对于我个人来说，没有主办方老师以及组织方老师的相助，是不能取得这样的成绩的。”
——崔逸中的团队 崔逸中
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- 此次参赛体验对我的数据挖掘能力提升帮助很大。首先，通过真实业务需求分析，我对数据预处理、特征工程和模型选择有了更深刻的理解。其次，比赛中需要快速分析和处理大量数据，对时间管理和快速决策能力有很高的要求。此外，与其他参赛者的交流也让我学习到了许多不同的思路和技巧。
- 赛事组织方通过邮件、群团等方式及时通知更新消息。在比赛期间，群聊里有很多积极的讨论和信息分享。此外，组织方也定期发布一些重要的比赛信息和资源链接，帮助我们更好地理解比赛要求和规则。总的来说，这样的交流平营造了良好的学习和合作氛围。”
——A 同学
和鲸集成功能强大的数据科学协同平台 ModelWhale，拥有丰富实战案例资源的人工智能实践社区——和鲸社区，以及拥有近千场办赛经验的和鲸科赛，构建出了最完备的产品 + 资源 + 服务体系，覆盖数据科学、经济管理、地球科学、生物医学、人文社科等专业领域，希望能用已积累、沉淀的经验及方法论，为每一家有意向参与应用型数据科学人才培养的开拓者单位带来实质性的帮助。