Анализ данных качества воздуха
УГП 0 Участников: 1
Проект посвящён анализу качества воздуха в крупных городах России на основе открытых данных экологического мониторинга и спутниковых наблюдений. Основная идея заключается в создании прототипа аналитической системы, которая позволит собирать, обрабатывать и визуализировать информацию о состоянии атмосферного воздуха. В рамках проекта предполагается: - формирование базы данных по ключевым показателям загрязнения воздуха (PM2.5, PM10, NO₂, CO, O₃ и др.); - проведение статистического анализа динамики загрязнений за последние годы; - разработка моделей прогнозирования изменений качества воздуха с использованием методов машинного обучения и анализа временных рядов; - создание интерактивных визуализаций и дашбордов, доступных для широкой аудитории и специалистов. Реализация проекта позволит оценить экологическую ситуацию в российских мегаполисах, выявить наиболее проблемные регионы, а также повысить осведомлённость населения и органов власти о рисках, связанных с загрязнением воздуха.
Цель проекта
Цель проекта заключается в создании аналитической системы для мониторинга и прогнозирования качества воздуха в крупных городах России. Проект направлен на сбор, обработку и анализ данных о загрязнении атмосферы (PM2.5, PM10, NO₂, CO и других показателей), выявление динамики изменения качества воздуха, построение прогнозных моделей и представление результатов в удобной визуальной форме. Достижение цели позволит повысить информированность населения, обеспечить органы власти и экологические службы актуальными аналитическими данными, а также способствовать разработке мер по улучшению экологической обстановки и снижению рисков для здоровья людей.
Вакансии проекта
Программист Python Анализ данных качества воздуха
Без опыта
Создание прототипов ML-моделей для прогнозирования загрязнения воздуха. Подготовка аналитических отчетов и дашбордов. Оптимизация кода и документирование решений.
Специалист по машинному обучению (ML-специалист) Анализ данных качества воздуха
Без опыта
Разработка и обучение ML-моделей для анализа временных рядов и прогнозирования загрязнения воздуха. Построение и отбор признаков (feature engineering). Работа с большими объемами данных (открытые датасеты, метеоданные, экологические сенсоры).
Специалист по машинному обучению (ML-специалист) Анализ данных качества воздуха
Без опыта
Настройка пайплайнов для обучения и валидации моделей. Визуализация и интерпретация результатов. Подготовка отчетов и участие в формировании аналитических дашбордов.
Data Mining Specialist Анализ данных качества воздуха
Без опыта
Работа с временными рядами Разработка и обучение моделей прогнозирования загрязнения воздуха Построение пайплайнов и визуализация результатов.
Разработчик БД (баз данных) Анализ данных качества воздуха
Без опыта
Проектирование и разработка структуры баз данных (SQL/NoSQL). Создание ETL-процессов для загрузки, очистки и трансформации данных из различных источников (API, CSV, открытые датасеты). Оптимизация запросов и обеспечение высокой производительности.
Участники:
Елена В.
  • Руководитель проекта
  • Тольяттинский Государс...