Анализ данных в мотогонках

Узкотематические секции

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Врум-врум! Все хотят, чтобы их ИТ-системы быстро работали, но какие данные надо собирать с мотоцикла, чтобы быть самым быстрым в мотогонках? Настоящая гонщица, а по совместительству и отличный ИТ-специалист расскажет нам об этом с примерами из реальной жизни.

Целевая аудитория

Преимущественно специалисты, имеющие опыт в анализе данных либо интерес к нему. Но вообще, абсолютно все IТ'шники и даже не только они.

Тезисы

* Мир шоссейно-кольцевых гонок.
- Суть дисциплины.
- Суть мотоспорта: сочетание технической подготовки мотоцикла и скила пилота.
-- Техническая часть. Чем гоночный мотоцикл отличается от обычного (спойлер: почти всем).
-- Пилот и умение управлять мотоциклом. Из чего складывается пилотирование.
-- К чему приводят критические ошибки при пилотировании, помимо ухудшения времени круга. Самые распространенные виды падений.
* Данные не врут. В отличие от пилотов мотогонок 😃
- Необъективность ощущений пилотов. Как мы оцифровываем скилы.
-- Датчики, которые мы ставим.
-- Метрики, которые мы собираем.
-- Примеры графиков, основанных на реальных данных.
- Разбор телеметрии. Что мы видим на графиках, и как картинки на экране приводят к победе в чемпионате.
-- Пример 1. Закрытие газа.
- Пример 2. Улучшение техники торможения, сдвиг точки торможения (1 поворот трассы Igora Drive).
- Пример 3. Изменение траектории и увеличение скорости прохождения поворота (4 поворот трассы Moscow Raceway).
* Заключение. Мотоспорт и снимаемые метрики как метафора реальному бизнесу.

Руководитель DWH & BI.

Видео

Другие доклады секции

Узкотематические секции