Digitaler Zwilling der Gesellschaft mit Open Data, GIS, Python und moderner Visualisierung

Gesellschaftliche Entwicklungen zu Themen wie Bildung, Arbeitsmarkt, Konsumverhalten, wirtschaftlicher Erfolg oder Gesundheit lassen sich anhand geobezogener Daten aus offenen Quellen visuell darstellen und simulieren. Einen solchen Simulator bezeichnen wir als "Digitalen Zwilling der Gesellschaft".

Unser Vortrag zeigt, wie wir einen solchen digitalen Zwilling prototypisch implementiert haben, welche offenen Datenquellen existieren, wie wir diese anzapfen, den geografischen Bezug über GIS-Dienste herstellen und interaktiv visualisieren.

Herausfordernd ist die Umsetzung der Simulationssteuerung und hohe Inhomogenität der Daten in puncto Auflösung, Format und Struktur

Vorkenntnisse

• Data-Science-Grundlagen
• Architekturgrundlagen im Umgang mit Daten
• Grundlagen zu Python inklusive Pandas

Lernziele

• Umgang mit offenen Datenquellen (Open Data)
• Implementierung mit Python
• Umsetzung von Simulations- und Interaktionsmöglichkeiten (GUI)
• Erste Einblicke in gesellschaftliche Trenddaten (weltweit, USA, Europa, Deutschland)