Аналитика пассажиропотока

Заказчик: ВИШ
Проблема:
Транспортная компания стремится оптимизировать расписание автобусов и поездов исходя из реальных потребностей пассажиров, но ей мешает недостаток точных инструментов для анализа большого объема данных о перемещениях людей в реальном времени.
Стандартные подходы несовершенны:
 — опросы и статистический сбор данных — длительные и ненадежные,
 — камеры и датчики — дорогие и тяжело масштабируемые,
 — анализ продаж билетов — несёт большую погрешность,
 — применение мобильных данных — вызывает вопросы приватности пользователей,
 — модели машинного обучения — требуют значительного количества вычислительных мощностей и качественных данных.
Требуется разработка инструмента для точной аналитики пассажирских потоков в реальном времени.
Ограничения и рекомендации:
Изучение курсов по обработке больших данных (Big Data);
Анализ опыта компаний по использованию мобильных данных для определения пассажиропотоков;
Освоение методов анализа данных и базовых моделей машинного обучения (ML).
Требуемые компетенции:
Программирование (Python, SQL);
Работа с большими данными (Hadoop, Spark);
Основы машинного обучения (алгоритмы классификации и кластеризации).

«Мы видим, что в центре толпа, а автобусы ходят по расписанию. Никто не может оперативно перенаправить маршрут, потому что мы, диспетчера, не видим поток. Мы не видим, что происходит на улицах».