| dc.contributor.author | Кутейников, И. А. | ru |
| dc.contributor.author | Доткулова, А. С. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2023-03-22T10:47:03Z | |
| dc.date.available | 2023-03-22T10:47:03Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Кутейников, И. А. Методология сбора и анализа Big Data автомобильного трафика в образовательных программах при подготовке транспортных инженеров = Methodology for collecting and analyzing of vehicle traffic Big Data in educational programs for the training of transport engineers / И. А. Кутейников, А. С. Доткулова // XI Форум вузов инженерно-технологического профиля Союзного государства : сборник материалов, г. Минск, 12-16 декабря 2022 г. / Белорусский национальный технический университет. – Минск : БНТУ, 2023. – С. 120-122. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/126652 | |
| dc.description.abstract | Интеллектуальные транспортные системы являются неотъемлемой частью развития и цифровизации современных мегаполисов. Создание цифровых двойников является приоритетной задачей для мониторинга, анализа и прогнозирования поведения транспортной системы. Для этого требуется организовать сбор данных. При этом различные виды датчиков генерирую большой объем данных – Big Data, требующий мониторинга и анализа. Все это ставит перед государством и бизнесом задачу подготовки высококвалифицированных кадров, имеющих компетенции не только в сфере автотранспортного комплекса, но и работы с Big Data. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Методология сбора и анализа Big Data автомобильного трафика в образовательных программах при подготовке транспортных инженеров | ru |
| dc.title.alternative | Methodology for collecting and analyzing of vehicle traffic Big Data in educational programs for the training of transport engineers | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | Intelligent transport systems are an integral part of the development and digitalization of modern megacities. The creation of digital twins is a priority task for monitoring, analyzing and predicting the behavior of the transport system. This requires data collection. At the same time, various types of sensors generate a large amount of data – Big Data, which requires monitoring and analysis. All this puts before the state and business the task of training highly qualified personnel with competencies not only in the field of the motor transport complex, but also in working with Big Data. | ru |
