Data Science für die Mobilität in Smart Cities
| dc.contributor.author | Sauer, Petra | |
| dc.contributor.author | Kunde, Felix | |
| dc.date.accessioned | 2020-04-20T10:10:57Z | |
| dc.date.available | 2020-04-20T10:10:57Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | Mobilität ist ein Zukunftsthema in den Großstädten weltweit, Parkplätze werden knapp, Staus und Unfälle häufen sich, CO2-Emissionen nehmen zu. Neue Lösungen müssen die existierenden Verkehrssensoren und Live-Verkehrsmeldungen besser nutzen, um den Verkehr optimal zu steuern. Intelligente Datenanalyse durch verschiedene Data Science Ansätze können hier einen wirklichen Beitrag leisten, der über die Visualisierung von Analyseergebnissen bis zur Vorhersage von Verkehrssituationen und vorausschauende Verkehrslenkung reicht. Gezeigt werden im Beitrag ausgewählte Ergebnisse des Smart-Data-For- schungsprojektes ExCELL, welches eine Plattform für Mobi- litätsdienstleistungen zunächst am Beispiel der Stadt Dresden entwickelt und danach weiteren, interessierten Städten in Deutschland zur Nachnutzung anbietet. Durch die Dienste der Plattform sollen vor allem kleine und mittelständische Unternehmen in die Lage versetzt werden, mit veredelten Mobilitätsdaten eigene Dienste und Applikationen zu entwickeln. | de |
| dc.identifier.pissn | 2364-6152 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/31983 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | Vol. 42, Data Science und Digitale Transformation | |
| dc.relation.ispartofseries | Frauen machen Informatik – Magazin der Fachgruppe Frauen und Informatik | |
| dc.title | Data Science für die Mobilität in Smart Cities | de |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 12 | |
| gi.citation.startPage | 9 | |
| gi.conference.sessiontitle | Fachliches |