Big Data Analytics for Smart City Infrastructure - F23

CIVI 691K
Fermé
Contact principal
Concordia University
Montreal, Quebec, Canada
Associate Professor
3
Chronologie
  • septembre 30, 2023
    Début de expérience
  • décembre 19, 2023
    Fin de expérience
Expérience
1 projets souhaités
Dates fixées par le expérience
Entreprises privilégiées
N'importe où
Tout type de entreprise
N'importe qu'elle industrie

Portée de Expérience

Catégories
Technologie de l'information Analyse des données Opérations Gestion de projet
Compétences
machine learning data analysis sustainability rapidminer infrastructure engineering
Objectifs et capacités de apprenant.es

Student-consultants will analyze city data sets (normally available through open city portals, etc.) through state-of-the-art Machine Learning and Data Mining technologies, to: identify trends, and/or create predictive models. Their models are used to create solutions for infrastructure sectors (transportation, building, energy, urban water/drainage, etc.) which can be deployed using digitalization in smart cities.


Apprenant.es

Apprenant.es
Premier cycle universitaire
Tout niveau
50 apprenant.es dans le programme
Projet
75 heures par apprenant.e
Les apprenant.es s'auto-attribuent
Équipes de 4
Résultats et livrables attendus

The student will deliver the following:

  1. A 10 - 15 page report, explaining their problem statement and objectives, the methods they followed, The model they developed, and Their results;
  2. A 10-15 minute presentation
  3. The model(s) developed (in form of RapidMiner processes), as well as the pre-processed data they used

Chronologie du projet
  • septembre 30, 2023
    Début de expérience
  • décembre 19, 2023
    Fin de expérience

Exemples de projets

Exigances

Student-consultants will analyze urban data sets using data mining and machine learning technologies to improve city efficiency, sustainability and resilience.

Some past project examples include:

  • Road Condition Assessment through Data Mining
  • Real Estate Price Forecast through Data Mining
  • Predictions for Available Parking Spots in Various North American Cities
  • Analysis of Road Safety and Road Accidents
  • Improving Building Thermal Comfort and Energy Performance using Machine Learning
  • Analysis and Prediction of Energy Consumption Behavior at Building, District and City Level

Critères supplé mentaires pour entreprise

Les entreprises doivent répondre aux questions suivantes pour soumettre une demande de jumelage pour cette expérience:

  • Q1 - Case à cocher
  • Q2 - Case à cocher
  • Q3 - Texte court
    Do you agree to provide data so the students can work on them?