Informācija par kursu

Lielo datu un savstarpēji saistīto tehnoloģiju integrācija, kā arī iedzīvotāju skaita pieaugums rad nepieciešamību izveidot viedās pilsētas. Sensoru pieejamība pilsētas infrastruktūrā nodrošina augstas detalizācijas datus vēl nebijušā telpiskā-laika mērogā. Šis studiju kurss iepazīstinās ar zinātniskajām metodēms, kas ļaus analizēt, secināt un prognozēt liela mēroga datus (piemēram, GPS transportlīdzekļu datus, sociālo mediju datus, mobilo telefonu datus, individuālo sociālo tīklu datus u. c.), kas atrodas pilsētu tīklos. Tiks apskatīti datu zinātnes metožu pamati šo datu kopu analīzei. Kursā galvenā uzmanība tiks pievērsta gan pašam metodēm, gan to piemērošanai viedo pilsētu problēmu risināšanai. Lai demonstrētu katras metodes piemērošanu datu kopām, tiks izmantota Python. Tiks aplūkoti reāli piemēri, piemēram, ceļu satiksmes vadības, loģistikas, telekomunikācijas un pūļa novērošanas jomā. Apskatāmo problēmu piemēri ietvers braukšanas koplietošanas platformas, viedās un energoefektīvās ēkas, evakuācijas modelēšanu, lēmumu pieņemšanu ekstremālu notikumu laikā un pilsētu noturību.