Casos de uso del Data Science para una Smart city

En este post os presentamos un resumen y la presentación completa de una de las charlas del UOC Data Day, celebrado el día 23 de octubre de 2018 en Madrid sobre casos de uso de la ciencia de datos aplicados a una ciudad inteligente.

Esta ponencia fue a cargo de María Medina, data scientist en PiperLab y co-organizadora de la comunidad PyLadies Madrid.

La ponencia se divide en dos partes. En la primera, se habla de un caso de uso para predecir la contaminación de Madrid. En PiperLab hemos desarrollado un modelo de predicción que ofrece información en tiempo real, así como predicciones sobre los niveles de contaminación de la capital. El modelo está especialmente dirigido a los ciudadanos y las empresas de transporte y logística, de tal forma que puedan prever restricciones de tráfico. El modelo de predicción no sólo se nutre con los datos procedentes de las estaciones de contaminación instaladas y distribuidas por toda la ciudad, sino que también se mejora mediante datos externos como la meteorología, datos de tráfico o datos de calendario (festivos, puentes locales o nacionales…).

En la segunda parte de esta ponencia se habla de la predicción de envíos de paquetes empleando Big Data y Machine Learning. El modelo de predicción de expediciones consiste en un modelo de previsión de demanda tanto de salidas como de llegadas de expediciones de todas las unidades de negocio de SEUR. Se realiza esta previsión a nivel bultos y kilos, para todas las unidades de negocio, El modelo incorpora datos históricos, internos de SEUR y datos externos como meteorología, calendarios, eventos especiales o datos poblacionales, imprescindibles para alcanzar este nivel de acierto en el contexto de una paquetera de última milla y la vinculación de su producción al e-commerce.

A continuación, os dejamos la grabación de la ponencia completa.

¡Esperamos que la disfrutéis!

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