{
  "fetched_at": "2026-10-19T13:50:15Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/copy-of-bytedatahack/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "## Описание файлов\n*   **train.csv** - обучающая выборка;\n*   **test.csv** - тестовая выборка;\n*   **okz_3_4_professions.csv** - справочник ОКЗ;\n*   **sample.csv** - пример решенного задания в корректном формате.\n\n## Описание столбцов (файлы **train.csv** и  **test.csv**):\n*   `index` - уникальный идентификатор вакансии;\n*   `name` - название вакансии;\n*   `description` - текстовое описание вакансии с элементами разметки;\n*   `target` - основной код профессии по ОКЗ (__целевой столбец для предсказания__). Значение `-1` означает, что для данной вакансии разметка отсутствует. \n\n## Описание столбцов (файл **okz_3_4_professions.csv** ):\n*   `code` - код в классификаторе ОКЗ;\n*   `control_number` - контрольное число (расчетное число, которое разработчики документов используют для проверки правильности записи кода в различных общероссийских классификаторах);\n*   `profession` - название профессии;\n*   `description` - описание профессии. ",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "Для сбора статистики востребованности профессий нужно анализировать объявления, представленные на сайтах вакансий в виде произвольно организованного текста.\n\nЗадача для участников хакатона: разработать алгоритм, который позволит определить профессию, к которой относится вакансия.\n\nЗадание хакатона представляет из себя классическую задачу классификации текстов. Вам будут предоставлены 30 тыс. вакансий для обучения модели - но только для 15 тыс. из них снабжены метками класса. Как использовать оставшиеся 15 тыс. примеров - решает каждая команда индивидуально.\n\nК каждой вакансии дано ее название и текстовое описание, содержащее элементы разметки. ",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "Тестовая выборка состоит из двух частей: публичной и закрытой. После загрузки нового решения от команды публичный рейтинг участников обновляется. \n\nКаждая команда имеет право выбрать до 2 решений, которые будут использованы для оценки качества решения за закрытой части тестовой выборки. \n\nРейтинг команд на закрытой части тестовой выборки будет опубликован после завершения соревнования.\n\n## Метрика качества\nВ качестве метрики качества для этого соревнования используется [micro F1-score](https://en.wikipedia.org/wiki/F-score).\n\n## Формат сдачи\n\nДля каждой вакансии из тестового датасета нужно предсказать четырехзначное число - код одной из начальных групп Общероссийского классификатора занятий, к которому относится данная вакансия.\n\n```\nindex,target\n28357560,5223\n114041896,5223\n78645675,5223\n34898406,5223\n```",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "1. Участники имеют право объединяться в команды;\n2. Для решения задания допускается использовать любую дополнительную информацию из внешних источников;\n3. Ограничения на используемые модели машинного обучения не накладываются;\n4. Победитель определяется по результатам оценки качества модели, полученным на закрытой части тестовой выборки. Рейтинг по закрытой части тестовой выборки будет опубликован после завершения соревнования;\n5. Команде, занявшей первое место в рейтинге по закрытой тестовой выборке, присуждается победа после выступления с презентацией по результатам проведенной работы. В данной презентации должны быть раскрыты особенности вашего решения: подход к предобработке данных, используемая модель, используемые внешние источники и т.д.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}