BiMAP x NTU 臺灣大學 | 資安大數據分析 黑客松競賽 賽前需知

瀏覽人次: 1680
2022-12-12 更新

資安大數據實務分析課程即將於月底進入尾聲,為鼓勵各位能將所學課程內容於實務中應用,特舉辦此競賽,以團隊合作的形式,將所學落實為實際的成果。

BiMAP x NTU 臺灣大學 | 資安大數據分析 黑客松競賽

競賽題目

題目請點我

競賽說明

  1. 競賽日期:111年12月10日(六) 上午10:00 - 下午 17:00
  2. 競賽地點:臺大計資中心 R212 教室

  3. 參賽資格:參與本校資安大數據分析實務課程,出席時數
    須達 2 / 3 以上
  4. 報名方式:採團隊競賽,每隊報名人數為 3 人
  5. 競賽議題:數據處理與分析領域

  6. 出題方式:採現場出題,提供事先準備好的 ELK
    虛擬機環境,並於上台簡報說明(限10分鐘)
  7. 競賽總獎金 (等值 SOGO 現金禮券):8000 元
  8. 台大加碼獎:Targus 手提電腦包、USB 32G、精美手提包

    獎項說明

    1. 第一名:5000 元
    2. 第二名:2000 元
    3. 第三名:1000 元
    4. (台大加碼) 優選 * 2:精美手提包 * 6
    5. (台大加碼) 人氣 MVP 獎:Targus 手提電腦包 * 3
    6. (台大加碼) 最佳台風獎:USB 32G * 3

    評分標準

    評分項目

    佔比

    說明

    創新性

    30%

    處理或分析數據的方法或技巧,是否具有創新性。

    完整性

    40%

    對於競賽議題答題的完整性。

    價值性

    30%

    數據分析結果對於需求方來說有預期之外的價值性。

    賽前準備

    1. 採團隊競賽,每隊報名人數為3人,請填寫線上表單,即日起至111年11月28日止

    2. 如需協助組隊,請於111年11月28日前向課程助教
      Line@申請
    3. 組隊名單最晚於11月30日當天課程上公布
    4. 活動當天請學員佩掛識別證,於 09:00-9:30 完成報到手續,並依照當天公布的座位表入座
    5. 競賽當天簡報繳交連結請點此

    活動時程

    09:00-09:30

    報到

    09:30-10:00

    競賽方式與評選說明

    10:00-12:00

    競賽開始

    12:00-13:00

    午餐休息

    13:00-14:30

    競賽時間&簡報繳交

    14:30-16:00

    各組上台分享簡報

    16:00-16:30

    頒獎

    注意事項

    1. 為利參賽隊伍報名、聯繫、身分確認、寄送獎金(項)等相關行政作業進行,主辦單位得蒐集、處理及利用參賽隊伍成員之個人資料。
    2. 參賽產品或服務不得有抄襲、仿冒或其他侵害他人權益之情事。若經主辦單位發現或經他人檢舉有侵害他人權益之情事,並經訴訟程序確認屬實者,主辦單位得取消參賽、得獎資格並追回相關獎金(項)。
    3. 參賽產品或服務之智慧財產權歸屬參賽隊伍,惟參賽者(若為未成年人須得法定代理人同意)須同意無償授權主辦單位用於推廣開放資料之非營利目的。
    4. 參賽團隊同意無償授權主辦單位或協辦單位於本活動進行過程中,拍攝、錄影或請參賽團隊提供相關照片或動態影像,做為成果紀錄等相關活動之用,並得以任何形式發表前述之相片或動態影像。
    5. 代表參賽隊伍報名者應取得參賽隊伍所有成員之同意,始得提供其個人資料予主辦單位。參賽隊伍之所有成員須提供詳實之個人資料,不得冒用或盜用任何第三人之資料。如有不實或盜用之情事導致損害主辦單位或其他任何第三人之相關權益,主辦單位得取消參賽、得獎資格並追回相關獎金(項)。
    6. 參賽隊伍若於活動期間及結束後發生權益或獎金分配等爭議,由參賽隊伍自行處理。
    7. 因應嚴重特殊傳染性肺炎疫情變化快速,及保障個人健康安全等考量,依「具感染風險民眾追蹤管理機制及國際旅遊疫情建議等級」規定,若隊伍成員為「居家隔離」、「居家檢疫
      」、「自主健康管理」、「14
      天內有發燒及呼吸道症狀或高風險國家旅遊史」等對象者,於規定防治措施期間,請依中央疫情指揮中心社區監測方案辦理,並嚴禁參加黑客松活動。
    8. 本活動辦法如有未盡事宜,除依法律相關規定外,主辦單位保留修改及補充(包括活動之任何異動、更新、修改)之權利,並以本活動網站公告為依據。
    快速跳轉目錄

    ✦ 集先鋒 Bimap – 企業建置高速穩定的海量日誌分析平台✦

    集中不同的結構化資料和非結構化日誌,並進行關聯性的大數據整合,客製化儀表版、自訂事件告警、機器學習等等,以滿足各種大數據的應用場景和解決方案。