有哪些值得推荐的计算机专业的竞赛？

在开始竞赛前，请务必保证专业知识充足且期末考试所有科目不会挂科。
竞赛错过了可以再来，挂科了，可是要重修的呀。

无论出于什么原因，你决定走上竞赛这一条道路，那么说明你在相关的领域，至少在竞赛的方向上已经有了超过普通人的资质/能力，并决定和与你一样优秀的人进行一些较量，在证明自我的情况下还能结实一些志同道合的朋友，在咕果搜寻「学科竞赛」后发现有非常多的结果：

到底该如何选择呢？

算法竞赛

ACM/ICPC

• 周期：区域赛+每年一次的决赛

英文全称：ACM International Collegiate Programming Contest，简称 ACM-ICPC 或 ICPC ）。

作为计算机领域的顶尖程序设计大赛，每年上半年举行。不同于其他竞赛的个人赛，ACM 为「小组战」，由 3 名在校大学生组成小分队参加比赛。在比赛过程中，3 人组成的小组共用一台电脑，编写程序解决 8-10 个问题。由于是世界级的比赛，难度非常高，适合有一定竞赛基础的小伙伴。

LeetCode 周赛 / 双周赛

• 周期：

1. 周赛：一周一次， 比赛时间为每周日上午10:30
2. 双周赛：每两周一次，比赛时间为周六晚上22:30

力扣（LeetCode）是全球最早的 OJ（Online Judge） 之一，力扣上的题目偏求职面试风格，题目难度分简单、中等、困难三个等级。去 FLAG 或者 BAT 面试的小伙伴有可能遇到力扣中的原题。

力扣周赛 / 双周赛是全球同步的算法比赛，可以与全球的小伙伴一决高下。每次比赛结束后都会有一个全球 / 全国排名。在比赛结果页面还可以去学习一下大神们的解题思路，开拓算法思维。

每场比赛共有四道题目，比赛时间为 1 小时 30 分钟。每题各种各样复杂度的算法都出现在比赛中。此外，对 Bug Maker 非常友好，在比赛时能告诉你哪个（非样例）点错了。

Codeforces 竞赛

• 周期：不定，大于每周一次

Codeforce 目前由 Telegram 赞助，是一个俄罗斯的在线判题网站，著名 ACM 选手 tourist 就在上面刷题，有不少国内外牛人。

Codeforces 上举行的比赛一般有 4 种，分别是 Div.1，Div.2，Div.3 和 Educational Round，其中 Div 随着数字的增加难度依次下降，对于 Educational Codeforces Round 来说一般题目较多，采用扩展 ACM-ICPC 的模式，即提交代码立即出结果，错误一次计 10 分钟罚时。

蓝桥杯

• 周期：一年一次

相比较 ACM 而言更加亲民的一个选择，针对不同类别的学校不同起点的学生分为了 A，B，C 组，做到无论目前是哪一个学校都可以从参加比赛中收获乐趣和参赛经验。

算法设计与编程挑战赛

• 周期：一年三次

是参加 ACM和蓝桥杯必备的赛前模拟赛，比赛有赛题讲解公开课等福利，建议参加算法的同学一定要参加。

大数据相关竞赛

Kaggle

• 周期：一年一次

Kaggle 是全球最著名的数据建模和数据分析竞赛平台之一。数据挖掘领域的 ACM/ICPC，大部分的 Kaggle 比赛是 Data Mining(DM) 比赛。企业和研究者可在其上发布数据，用户竞赛以产生最好的模型。Kaggle 的标语是：Your Home for Data Science，可以窥见他们的追求。

Kaggle 上的一些比赛（Featured 比赛等）是有金钱奖励的，当然这种比赛通常都针对企业的需求，难度较高，竞争也较为激烈。也有一些奖金较少的比赛，和没有奖金“练习赛“。基本上满足了各个水平阶段数据分析从业者的竞赛需求。

Kaggle 社区中包含了讨论（Discussion）和学习（Learn）两个模块，作为日常学习的补充和提高都是不错的选择。根据维基百科的描述，Kaggle 在全球范围内拥有将近 20 万名数据科学家，所形成的社区拥有很好的学术氛围。

阿里天池

天池大数据竞赛由阿里巴巴于 2014 年发起，现在已经成为国内最具影响力的数据科学平台。天池一共有 5 类比赛，涉及算法，创新应用，传统程序设计（包括网络安全等），可视化竞赛，以及帮助新人培养兴趣和入门的新人赛。

天池的比赛奖金丰厚，难度也较大，由于许多比赛面向全社会，有相当一部分企业组成参赛队伍，可以说非常具有挑战性。

Alexa Prize

Alexa Prize 是亚马逊组织的一个 NLP 比赛。其核心是构建基于 Alexa（亚马逊的只能语音助手）的一套系统，在 10 分钟内尽可能的与用户进行对话。目的有点类似于微软小冰。

Alexa Prize 的有趣之处在于：在复审阶段，参赛者构建的系统会被随机发送到全美所有亚马逊语音助手的用户手上，用户在完成对话后，亚马逊会邀请用户给这次对话打分。最终的平均得分结果将决定前三名。也就是说，这套系统的优劣是完全基于用户评判的。

亚马逊语音助手在全美的用户量极大，所有参赛队伍都要经历大量用户的考评，非常具有实际意义。

但是亚马逊 echo 等智能产品在中国的用户量太小，因此知道这个比赛的人并不多（而且这是英文 NLP 比赛），另外，这个比赛的参赛队伍必须是同一大学的在校学生。

KDD CUP

SIGKDD 是数据挖掘领域的顶会，从 1997 年开始，每年都会举办国际知识发现和数据挖掘竞赛（KDD CUP），在数据挖掘领域，这个比赛的含金量相当高，可以说是目前是数据挖掘领域最有影响力的赛事之一。

现在 KDD CUP 的比赛也更加贴近机器学习/深度学习等方向：2012 年的任务之一是社交网络中的个性化推荐系统；2015年，KDD Cup的主题是预测学生在学堂在线这个全中国最大的慕课平台中的逃课率。

目前，中国团队在 KDD CUP 中的名次也越发突出。

DRIVEN DATA

Driven Data 举办的数据科学比赛大部分都集中在医疗，教育，公共服务等领域。在暑假中，想让你的技能应用于实际领域，锻炼实际问题解决能力，同时为社会发展做出贡献，你可以参与到 Driven Data 的比赛当中。

Hackathon

俗称「黑客马拉松」，一般是在两天的时间内（包括晚上），通宵完成一个作品并现场演示，一般来说由一些电子特色专业的学校举办（比如西电），不过也有一些机构托管举办类似的活动，参与这类活动是一个结实新朋友（大佬）的好机会！

Hackx

• 周期：不定

Hackx 是国内一个举行 Hackathon 较多的平台，依托与各个学校的合作做的比较选手友好。

其他计算机科学竞赛平台

与数据科学相关的平台，包括众包平台 CrowdANALYTIX；数据科学挑战平台 crowdAI 等，你都可以选择感兴趣的竞赛并参与其中。

中国高校计算机大赛 网站上会列出包括微信小程序开发，移动应用创新，大数据，网络技术等多个方面的国家级比赛，这些比赛往往每年都会定期举办。

阿里巴巴人工智能对抗算法竞赛

IJCAI-19 阿里巴巴人工智能对抗算法竞赛的目的是对AI模型的安全性进行探索。这个比赛主要针对图像分类任务，包括模型攻击与模型防御。参赛选手既可以作为攻击方，对图片进行轻微扰动生成对抗样本，使模型识别错误；也可以作为防御方，通过构建一个更加鲁棒的模型，准确识别对抗样本。

本次比赛，首次采用电商场景的图片识别任务进行攻防对抗。总共会公开110,000左右的商品图片，来自110个商品类目，每个类目大概1000个图片。选手可以使用这些数据训练更加鲁棒的识别模型或者生成更具攻击性的样本。

华为软件精英挑战赛

华为软件精英挑战赛是华为公司面向在校大学生举办的大型软件竞赛，从2015年至今已成功举办四届。几年的主题是通过系统的规划，让所有城市车辆按照路线自动驾驶，从而实现更高效、更便捷、更安全的智能驾驶。

SODA 上海开放数据创新应用大赛 SODA 由政府指导，主办和承办，从 2015 年开始每年下半年都有比赛。