本次活动基于教育部产学合作协同育人项目“面向化工大数据的机器学习实训实践活动”组织开展，通过学练赛的形式，对我们同学在课程学习中收集的化工企业的事故案例信息进行分析和挖掘，指导同学们学会机器学习的方法技术，带领同学们体验和入门人工智能与数据科学。
本次活动相关内容（电子书、学习任务、直播等）都将在实践页面发布，请同学们收藏该页面，方便及时获取最新消息。
二、活动形式
在实践活动指定时间期限内，同学们通过学习我们上传到训练营中的ppt和视频资源，以及平台中推荐的python、大数据、数据分析与挖掘等免费学习资源，参考赛题的基础答案代码，对我们上传到平台的化工事故数据集进行数据分析和挖掘，通过平台提交参赛作业，即完成实践。
三、参加实践对象
本次实践面向本科生与研究生，不收取任何报名费用，我们鼓励所有对赛题感兴趣的各专业的同学以及零基础的同学参赛，选手可以以个人或团体形式参赛，报名请进入https://www.aliyun.com/page-source//tianchi/promotion/handsonailab_buct。点击“报名进群”，并填写个人报名信息即完成报名，根据学习和参赛的指导教程可完成实践活动。如有问题请联系邮箱accidentdata@163.com。
四、奖品设置
我们为参加活动的同学准备了奖品与证书，代码完成质量效果越好，奖品越好！我们也会根据此次训练营的效果开展后续活动！
奖励设置
1等奖：2人 奖品：蓝牙耳机、参赛证明证书
2等奖：8人 奖品：蓝牙音箱/移动电源、参赛证明证书
3等奖：80人 奖品：U盘、参赛证明证书
参与奖：不限 奖品：纪念品和参赛证明证书
五、相关的学习资源
本次活动提供的数据来源于《安全评价》课程上同学从网上收集到的公开事故案例，为保护企业和个人隐私，部分事故数据没有展示，若有不当之处请，敬请指正！我们希望通过本次训练营的开展将有助于同学了解和掌握化工大数据的处理方法以及相应的机器学习、AI学习相关内容。
特别说明：
（1）已提供了最基本参考答案代码（baseline）和赛题解析，供零基础同学们学习和掌握基本的机器学习分析方法，并完成代码提交；
（2）鼓励有一定基础的同学，利用当前的事故案例或其他扩展的数据集进行更加深入的化工大数据信息挖掘实践，完善baseline，并提交代码文件。
面向化工大数据的机器学习实践项目组
2021年 8 月 6 日