Exploitation des données de mobilité : stratégie et mise en œuvre

• S’approprier les enjeux économiques et de politique publique concernant l’exploitation des données de mobilité.
• Connaître la méthodologie, les bases scientifiques et les outils utilisés pour exploiter ces données dans un environnement productif. 
• S’initier à la démarche et à la découverte pratique d’outils d’exploitation de données.

Une séance de questions-réponses aura lieu en fin de formation pour vérifier l’acquisition des notions du cours.

• Thomas BLONDELLE

Présentiel

Saint-Quentin-en-Yvelines

Cours magistraux, Travaux Pratiques sur la base d’un exemple ferroviaire.

Stratégie pour une exploitation des données de mobilité

• Que sont les données de mobilité et pourquoi les exploiter (objectif, typologie, gouvernance, acteurs-clés) ?
• Les concepts clés de l’analyse de données en entreprise (intention, dynamiques historiques, l’écosystème de l’exploitation et analyse de données, problématiques actuelles)
• Cadres institutionnels et règlementaires (Propriété et partage de la donnée, La donnée au service d’un impact social et environnemental, Confidentialité des données, Stratégie européenne)

• Prospectives des données de mobilité (opportunités pour les entreprises de répondre à des attentes usagers, opportunités pour les collectivités de répondre à des nécessités citoyennes, potentiels et limites des technologies IA)

   

Démarche technique d’exploitation des données

• Sources et acquisition de données (cartographie des sources de données, critères de pertinences, exemple open-data)
• Traitement de données (Qualité, Anonymisation, Stockage, Transport et partage)
• Zoom sur le traitement de données massives (BigData) (Technologie de distribution du stockage et de calcul, Outils)
• Visualisation et exploration de données 
• Analyse et modélisation (Démarche, outil de modélisation et de prédiction) 

• Concevoir une architecture data et mettre en place un projet d’analyse de données

   

Travaux pratiques sur PC 

• Manipuler des outils incontournables sur un exemple simple issu de données ferroviaire open-source.
• Acquérir et stocker des données par API
• Explorer les données avec PowerBI
• Appliquer un algorithme de Machine Learning sur Databricks.

Administration, collectivité, autorité organisatrice de la mobilité, syndicat mixte. Gestionnaire d’infrastructure, opérateur de transport, bureau d’étude, industriel, entreprise de service de mobilité, producteur de données. Toute personne intéressée par l’exploitation des données de la mobilité.