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Numéro spécial JDSA
DATA SCIENCE and ANALYTICS
L'information environnementale et plus généralement géospatiale est désormais fournie par le crowdsourcing mais aussi par les administrations publiques dans le cadre des politiques d'open data.

L'analyse de ces données reste difficile, en raison de leur hétérogénéité (structurelle, sémantique, spatiale et temporelle) et de la difficulté à choisir le «meilleur» processus de découverte des connaissances à appliquer, en fonction des besoins des experts en la matière.
Les défis de la science des données concernent la création, le stockage, la recherche, le partage, la modélisation, l'analyse et la visualisation de données, d'informations et de connaissances.
Dans le contexte de la science des données, les aspects spatiotemporels sont cruciaux pour gérer et exploiter les données, pour indexer et récupérer des informations et enfin pour découvrir et visualiser les connaissances.
En prenant en compte ces aspects spatio-temporels, des méthodes originales doivent être proposées pour traiter des données réelles et complexes provenant de différents domaines, par exemple, l'environnement, l'agriculture, la santé, l'urbain, etc.

Lien :  link.springer.com/article/10.1007/s41060-018-0105-2