URBAN MASH
2.04K subscribers
106 photos
2 videos
28 files
101 links
Про гисы, городские данные и градостроительство

Автор: Мария Эрцеговац

Для связи @merc_telega
Download Telegram
Mappilary app

В одной вакансии я увидела такую обязанность: Collecting Street View data in Delft-West using the Mapillary app. Давайте разберемся!

Что это такое?

1️⃣Mapillary — краудсорсинговая платформа для сбора и обмена геопривязанными уличными фотографиями, где любой пользователь может загружать снимки с телефона, камеры или другого устройства.
2️⃣После загрузки изображения проходят обработку (например, размытие лиц и номеров), строится 3D-реконструкция сцены, а также автоматически распознаются объекты (дорожные знаки, скамейки, фонари и др.) с помощью методов компьютерного зрения.
3️⃣Mapillary интегрируется с OpenStreetMap и может быть использован для обновления карт, управления инфраструктурой, урбанистики, транспортных исследований и др.

API, данные и интеграции

1️⃣Mapillary предоставляет API и векторные тайлы (vector tiles) в качестве интерфейсов доступа к данным — это позволяет запрашивать метаданные изображений, объекты, геометрию и др. Через API можно скачивать JSON-данные с параметрами снимков, информацией об объектах и координатах для дальнейшего анализа.
2️⃣Mappillary предлагает интеграцию через плагин для ArcGIS Pro, приложение для ArcGIS Online и виджет для Web AppBuilder.
3️⃣Плагин go2mapillary для QGIS: позволяет просматривать изображения Mapillary, фильтровать их, ставить метки и работать с ними прямо в QGIS. Однако этот плагин сейчас из-за изменений в API Mapillary (версии v4) — поэтому его работоспособность может быть ограниченной.

Возможности и примеры использования

1️⃣Обновление карт и инфраструктуры: благодаря уличным снимкам можно фиксировать текущее состояние дорог, знаков, дорожной мебели, проводов и других объектов, которые с воздуха не видны хорошо.
2️⃣правление городским имуществом: автоматическое распознавание объектов сокращает трудозатраты на ручное оцифрование.
3️⃣Анализ изменений во времени: по временным меткам снимков можно отслеживать, как менялась улица, фасады зданий, дорожная обстановка и объекты.
4️⃣Исследования и датасеты: Mapillary используется в научных исследованиях, особенно в задачах компьютерного зрения, анализа задач городской мобильности, автоматического распознавания объектов и др.

Полезные ссылки
🔥Обзор платформы
🔥Mappilary research
🔥Исследование по оценки потенциала Mappilary для прикладных гео задач
🔥Классный вебинар по работе с приложением

@urban_mash
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍64🐳2
АЛГОРИТМЫ МАРШРУТИЗАЦИИ ДЛЯ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Я собрала подборку наиболее часто использованных алгоритмов построения маршрутов. Хочу обратить внимание на 2 наиболее популярных.

1️⃣Contraction Hierarchies (CH) - используется в промышленных навигационных системах (Google Maps, OSRM). После предобработки поиск пути занимает миллисекунды даже на графах с миллионами узлов.

2️⃣Классический A-star - это эвристический алгоритм, который сочетает стоимость пройденного пути и эвристическую оценку до цели. Быстрее Dijkstra, но требует хорошей эвристической функции. Идеален для игр и учебных проектов.

Выложила простенький код на своем гитхабе, как построить маршрут из точки А в точку Б по алгоритму a-star.

Полезные Python-библиотеки
# 1. OSMnx - самый популярный для работы с OSM
import osmnx as ox
G = ox.graph_from_place('Belgrade')
route = ox.shortest_path(G, start, end)

# 2. NetworkX - базовые алгоритмы
import networkx as nx
path = nx.astar_path(G, start, end)

# 3. PySAL - географический анализ
from libpysal import weights

# 4. Scikit-learn - для BallTree
from sklearn.neighbors import BallTree


3️⃣BallTree - фича из МЛ, которая используется для более быстрого поиска нахождения ближайшего узла. Когда мы выгружает сеть дорог, преобразовываем его в граф (ребра + узлы), часто получается так, что наши точки не находятся внутри графа (как в моем примере Скупштина и Калемегдан в Белграде). Основная идея заключается в том, что Ball Tree - это древовидная структура данных, которая рекурсивно разделяет пространство на вложенные сферы ("шары") для эффективного поиска ближайших соседей. Сложность такого поиска O(log N) вместо O(N).

from sklearn.neighbors import BallTree
import numpy as np

# Для поиска ближайших узлов графа к координатам
nodes = np.array([[G.nodes[n]['y'], G.nodes[n]['x']] for n in G.nodes()])
tree = BallTree(nodes, metric='haversine')

def nearest_node(point):
point_rad = np.radians([[point[1], point[0]]])
dist, idx = tree.query(point_rad, k=1)
return list(G.nodes())[idx[0][0]]


Современные API провайдеры маршрутизации

❤️Бесплатные:
🔥OSRM
🔥OpenRouteService
🔥GraphHopper

❤️Платные (с free trial доступом):
🔥Google Maps Directions API
🔥HERE Maps Routing API
🔥MapBox Directions API
🔥TomTom Routing API
🔥Apple MapKit JS

@urban_mash
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1210👍2🤔2❤‍🔥1🐳1
❤️Прямой эфир с Инессой Трегубовой — автором канала
О городах и данных! ❤️
Координаты роста: как строить карьеру на стыке данных и городов?

Если вам интересно узнать:

🔥как получить стипендию Chevening и учиться в магистратуре Urban Analytics в Великобритании;
🔥чем отличается образование и рабочая культура в разных странах;
🔥как проходят собеседования на геоаналитику и какие навыки действительно важны;
🔥почему умение кодить и работать с геоданными открывает новые карьерные возможности;
🔥как решиться на PhD и научную карьеру после работы в индустрии.

То вам точно нужно это услышать! ☝️

🗓 14 октября, 19:00 (мск)
📍Прямой эфир в канале
Также вы сможете задать свои вопросы мне и Инессе вживую) Save the date!

@urban_mash
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
21❤‍🔥7🔥7🤔3🐳1
🐳3
Исследования_сквотинга_Эрцеговац_М.pdf
42.3 KB
Последнее время мне часто попадаются рилсы и видео на Ютубе про, так называемых, "окупасов". Так называют сквоттеров в Испании (от слова "ocupar" - захватывать, занимать). Мне всегда интересна была тема сквотинга и было время, когда я писала какие-то правовые эссе на этот счет. Сейчас же мне захотелось разобраться поглубже, так как все больше приятелей лично стали жаловаться на них в Испании, а также не так далек кейс Аркадия Воложа, чью недвижимость уже в Нидерландах оккупировали сквоттеры, пока тот находился под санкциями ЕС.

Я думала, что напишу пост с общими представлениями о явлении, про главные плюсы, минусы и механизмы реакции властей. Однако пока я собирала материалы (благо, с ИИ искать статьи стало гораздо проще) и сортировала их по фокусу и главной идее, я заметила, что оценки сквоттинга заметно коррелируют с географией и академическим контекстом авторов.
—————————————————————
1️⃣Южная Европа: сквоты как “commons”, инструмент социальной справедливости.

🔥Авторы из Испании и Каталонии — Sergio Ruiz Cayuela, Melissa García-Lamarca, Miguel Martínez López — видят в сквотах не хаос, а альтернативную городскую инфраструктуру.
🔥В статье From the Squat to the Neighbourhood (2023) сквоты описываются как reproductive urban commons — места, где воспроизводится не капитал, а сама жизнь: жильё, забота, общие кухни, соседская взаимопомощь.
🔥Martínez López в классическом обзоре The Squatters’ Movement in Europe (2013) пишет о сквотинге как о долговременной борьбе за автономию и демократию в городе.

❤️Для южноевропейских авторов сквот — не проблема, а ответ на кризис жилья и социальное неравенство.

2️⃣Северо-западная Европа: сквоты как временная автономия под контролем государства.

🔥Голландские и британские исследователи, например Deanna Dadusc (Enclosing Autonomy: The Politics of Tolerance and Criminalisation of the Amsterdam Squatting Movement), описывают двойственность этого явления.
🔥Сквоты — это пространства свободы, но система их рано или поздно «закрывает» — через криминализацию, нормирование, девелопмент.
🔥В Гронингене даже делают “role-play”-игры, чтобы показать, как в городе распределяется власть между жильцами, собственниками и мэрией.

❤️Сквоты здесь — лаборатории демократии, но временные и хрупкие.

3️⃣Арабский мир: сквоты как градостроительная угроза.

🔥В статье Spatial Characteristics of Squatter Housing Areas in Mecca (Using GIS) сквоты трактуются как проблема урбанистического беспорядка: несанкционированное землепользование, хаос, нагрузка на инфраструктуру.

❤️Здесь нет разговора о “праве на город” — только о контроле, переселении и формализации. Это технократический, государственный взгляд: порядок против хаоса.

4️⃣Восточная Европа: прагматизм и социальная адаптация.

🔥Исследования из Румынии и Балкан (Informal Settlements and Squatting in Romania, Landscape as a Resource for Squat Farming) занимают нейтральную позицию. Сквоты рассматриваются как социальная адаптация к провалу рынка жилья и слабости государства.

❤️Это не героизация, но и не демонизация — просто попытка понять, как люди выживают в промежутках между политикой и экономикой.
————————————————————
Я собрала статьи с выводами, разделенные на эти 4 группы в одной таблице. Мало ли кому пригодится это для дальнейших исследований. Как мне кажется, у этой басни есть 2 морали.

1. Анализируйте разные источники, разных академических школ, чтобы не примыкать к какому-либо пузырю и проводить объективные, нейтральные ресерчи.
2. Исследователи должны быть достаточно "далеки" от темы, чтобы не поддаться соблазну прыгнуть в уже сформированное мнение. Особенно, если речь о городских конфликтах. Кажется, это главный принцип, который пропагандировала Шанинка и в частности Вахштайн.

Напишите в комментариях, а как вы относитесь к сквоттингу? А также хотели бы изучать эту тему подробнее?

@urban_mash
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22🤔10❤‍🔥31🐳1
URBAN MASH pinned a photo
Напоминалка ❤️
Сегодня в 19.00 прямой эфир с Инессой.

Будем говорить про карьеру, академический путь и образование в сфере городской аналитики и геоданных!

Ссылку на трансляцию пришлю перед эфиром.

@urban_mash
❤‍🔥10👍6🐳5🤔2
Спасибо всем, кто присоединился! Прошу прощения за мои тех неполадки со связью. Исправлю все к следующему прямому эфиру, stay tuned :) И пишите, кого бы вы еще хотели видеть на таких подкастах-интервью!

Будет запись, будет саммари. Если есть вопросы ко мне или Инессе - пишите нам в лс или в комментариях под этим постом.

@urban_mash
24🐳4👍1
Overqualified candidates

Недавно я впервые получила отказ по причине сверх квалификации. Никогда раньше я не получала такой отказ. Я собеседовалась на позицию middle и middle+ в одной крупной IT компании. Я прошла хорошо технические собесы, получила быстрый и позитивный фидбек, от последнего меня даже освободили, сразу прислали форму на прохождение мониторинга от системы безопасности. И вот я уже в ожидании оффера) Но спустя какое-то время приходит ответ, что команда посчитала, что я уровень senior, а не middle. После чего я решила разобраться, как это так, почему, а не отговорка ли это, чтобы просто не обидеть.

Насколько частая эта причина?
- Несмотря на то, что все еще главная причина отказа - это недостаточная квалификация (согласно опросу HAYS, 93% отказов — из-за недостаточного уровня квалификации), в России последние 2 года такую причину слышали 27% соискателей, и 18% работодателей заявляют, что никогда не принимают overqualified-специалистов.
- В опросе российских работодателей 93% сталкивались с overqualified, 52% выбирают отказ в случае, если должность — шаг назад для опытного кандидата.
Источники: HAYS, SuperJob.

Что по международному рынку?
🔥70% работодателей заявляют, что обычно рассматривают overqualified-кандидатов.
🔥Однако 75% опасаются, что такие кандидаты будут менее мотивированы на менее квалифицированной работе.
🔥 74% боятся, что overqualified-сотрудники уйдут, как только появится “лучшее предложение”.
🔥58% работодателей заявили: “Мы предпочли бы обучить кого-то нового, чем рисковать снижением вовлечённости от overqualified-сотрудника.”
Источники: America Employed, Express Employment Professionals.

А почему overqualified это плохо для компании?
1️⃣Быстрая текучка — опасение, что человек уйдёт через 3–6 месяцев, если найдёт “что-то получше”.
2️⃣Недовольство зарплатой — думают, что кандидат не будет долго работать за меньшие деньги.
3️⃣Сложность управления — боятся, что “опытный” сотрудник будет оспаривать решения менеджера, у которого меньше опыта.
4️⃣Отсутствие мотивации — опасение, что задачи будут казаться слишком простыми и утратится интерес.
5️⃣Несоответствие корпоративной культуре — иногда “overqualified” ассоциируют с жёстким стилем, перфекционизмом или нежеланием учиться новому.

Насколько такие опасения оправданы?
В разных ресерчах отмечают, что отказ по причине overqualification нередко ошибочен и базируется на стереотипах. Эффективное управление такими кандидатами с правильной мотивацией может принести пользу компании за счёт их производительности и опыта
🔥Исследование South Carolina показывает, что overqualified-работники не обязательно увольняются. быстрее.
🔥Многие работодатели отмечают преимущества: 50% из опрошенных считают, что такие кандидаты более продуктивны, 48% — что они лучше решают задачи. Источник: Express Employment Professionals.

Что делать кандидатам?
Буквально брать 5 предыдущих опасений работодателя и работать на каждым поинтом:
1️⃣Открыто объяснять мотивацию. Нужно показать, почему именно эта работа вам подходит сейчас — не потому что “других нет”, а потому что “это осознанный выбор”.
2️⃣Нужно показать готовность к адаптации. Например, если вы руководили кем-то ранее, то подчеркните, что сейчас нет потребности в управлении.
3️⃣Если вы сразу осознаете, что позиция не соответствует вашему опыту и скилам, то можно уже на этапе резюме его чуть-чуть подкорректировать. Например, убрать такие заголовки Director, Lead, Senior и сконцентрироваться не на кол-во рабочих лет, а качестве проделанной работы на предыдущих 1-2 местах работы.
4️⃣Топ-1 причина опасений, это текучка, вам быстро наскучит, вы уйдете. Соответственно, нужно подчеркнуть желание стабильной долгосрочной работы.
5️⃣Будьте готовы пойти на уступки по зарплате.

Я рефлексировала какое-то время этот опыт, параноила насчет какого-то подвоха. Но потом решила принять за факт и не плодить сущности) Что ж, идем дальше и не сдаемся!

@urban_mash
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
22🤔8🐳6🦄2😢1
Подборка релевантных вакансий

Также скажите пожалуйста, интересно ли вам получать подборки вакансий на международном рынке по позициям геоаналитика, геодата саинтиста, городского планировщика, гис специалиста? Думаю, сделать такую еженедельную рубрику или потом оформить в отдельный канал. Если есть какие-то комментария, вопросы, предложения - пишите в комментарии)

Это я в процессе отработки парсинг скиллов) Я уже несколько проектов делала с парсингом данных и подумала, а почему бы не парсить разные ресурсы по поиску работы (типа LinkedIn, GlassDoor, Indeed и т.д.) и оформлять в подборки релевантных вакансий)

@urban_mash
🔥38👍11❤‍🔥85😍2🤔1🐳1💯1💘1
❤‍🔥8👍2🤔1🐳1💯1
URBAN MASH pinned «Интересны ли подборки вакансий на международном рынке?»
Недавно я работала на SCEWC 2025!🏙🏙🏙

Smart City Expo World Congress - это крупнейшее и значимое мероприятие, посвященное городам и прикладным урбан инновациям, которое проходит ежегодно в Барселоне. В этот раз было представлено 1190 разных компаний - от корпораций до маленьких стартапов - представители которых рассказывали про свои продукты, сервисы и прикладные решения городских проблем.

После 3 интенсивных дней нетворкинга и исследования разных технологий я поняла, что мне больше всего понравились сервисы, посвященные созданию цифровых двойников города. Как мне кажется, это вообще главный тренд, который прослеживался на панельных дискуссий - важно предсказывать развитие городов, чтобы быть готовым справляться с предстоящими вызовами.

Итак, что такое Digital Twins?

Digital Twin (цифровой двойник) — это живая цифровая модель реального объекта, системы или города.
1️⃣Она получает данные из реального мира (в реальном времени с некоторой периодичностью)
2️⃣Обновляет и реагирует на изменения.
3️⃣Позволяет проводить анализ и строить прогнозы ("а что будет, если ...?")
Примерно можно сказать, что цифровой двойник = данные + модель + симуляция + связь с реальным миром.

Какие источники данных входят в модели?

🔥IoT-сенсоры: температура, шум, качество воздуха, движение транспорта.
🔥Геоданные (GIS): карты, координаты, зонирование, спутниковые снимки.
🔥Инфраструктура: энергетика, транспорт, водоснабжение, здания.
🔥Социальные данные: статистика населения, трафик, мобильные данные.
🔥Открытые данные (Open Data): данные правительств и городских служб.
🔥Исторические и симуляционные архивы, прогнозы, сценарии.
🔥3D-сканирование и BIM: 3D-модели зданий, подземных коммуникаций.

Архитектура цифрового двойника и Как происходят симуляции представлены в виде диаграмм!

Какие инструменты и технологии используются?

🔥Сбор данных: MQTT, OPC UA, API, LoRaWAN, 5G
🔥Хранение и обработка: Data Lake, PostgreSQL/PostGIS, Hadoop, Spark
🔥Моделирование: AnyLogic, SUMO, OpenFOAM, UrbanSim, EnergyPlus
🔥Интеграция моделей: Inter Model Broker, FMI/FMU (Functional Mock-up Interface)
🔥Визуализация: Unity, Unreal, CesiumJS, NVIDIA Omniverse, WebGL
🔥AI/ML: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
🔥Облака: AWS, Azure Digital Twins, Google Cloud, Scenexus HPC Cloud

Особенно мне понравилась система технологий компании Scenexus - Inter Model Broker (IMB).

Их фишка в том, что они моделируют взаимосвязи между системами: транспорт, воздух, энергия, шум, инфраструктура, климат и т.д. Это позволяет просчитывать, как одно решение влияет на другие области.
+ их система модульная, можно подключать и отключать модели без переписывания кода.

Например:
🚗 изменили транспортный поток → 💨 выросли выбросы → 🔉 повысился шум → ⚡️ изменилась нагрузка на энергосеть.

Scenexus выросла из проектов TU Delft (Технический университет Делфта) и TNO (Нидерландская организация прикладных исследований). Подробнее про IBM можно почитать тут: Building digital twins of cities using the Inter Model Broker framework (2023).

@urban_mash
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
15🔥4🤔3❤‍🔥1🐳1
Сrowd management

6 ноября мой бывший коллега по КБ Стрелке Александр Каменев позвал быть в жюри урбан-проектов студентов магистерской программы в IAAC - Advanced Architecture Barcelona.

Суть студенческих проектов состояла в том, чтобы придумать сервис или продукт на стыке архитектуры, дизайна городской среды и данных. Были 4 проекта:
1. как правильно выбрать локацию для бизнеса?
2. как быстро и удобно объединить все городские регламенты через AI-бот?
3. как предотвратить смертность на крупных фестивалях и концертах?
4. как восстановить память места?

Меня особенно заинтересовал проект по исследованию поведения толп людей и моделированию подходящей инфраструктуры и дизайна среда, чтобы предотвратить смерти из-за большой скученности людей. Возможно, для кого-то из моих подписчиков это может быть тема будущей дипломной работы или независимого исследования)

1️⃣Основные принципы исследования поведения толп

Толпа в этом контексте -—это физическая система. При высокой плотности (более ~6 чел/м²) люди начинают двигаться как жидкость — сила передаётся от тела к телу, теряется индивидуальный контроль. Анализ ведётся не как “психологическая паника”, а как механика взаимодействий частиц (social force models).

Основные эффекты:
🔥“Crowd turbulence” — хаотичные микродвижения, приводящие к падениям.
🔥“Crowd crush” / “progressive crowd collapse” — цепная реакция потери равновесия и сжатия.

2️⃣Математическое моделирование

Цель: понять критическую плотность и время эвакуации, предсказать “узкие места”.

Модели:
🔥Social Force Model (Helbing & Molnár, 1998) — описывает поведение пешеходов через силы притяжения и отталкивания.
🔥Agent-based modeling — каждый человек представлен как “агент” с параметрами (скорость, цель, поле зрения).
🔥Cellular Automata models — пространство делится на сетку, агенты движутся по ячейкам.

3️⃣Психология и восприятие

🔥Люди не всегда бегут в панике — чаще следуют за потоком.
🔥Решающую роль играют визуальные ориентиры, звуки, поведение лидеров.
🔥Моделирование учитывает не только физику, но и внимание, память, восприятие безопасности.

Тут мне, как бывшему социологу, хочется отметить, что Лебоновский подход к определению толп устарел. Он действительно был первым (1895), кто описал феномен толпы. Но рассматривал ее как иррациональную массу, теряющую индивидуальность. Современные исследования (последние 40-50 лет) говорят о том, что толпа — не хаотична, а коллективно рациональна в рамках ситуации.

Вот тут несколько авторов, которых стоит почитать:
🔥Gibson, J. J. (1979). “The Ecological Approach to Visual Perception.”
🔥Hillier, B., & Hanson, J. (1984). “The Social Logic of Space.”
🔥Helbing, D., Farkas, I., & Vicsek, T. (2000). “Simulating dynamical features of escape panic.” Nature.
🔥Moussaïd, M., Helbing, D., & Theraulaz, G. (2011). “How simple rules determine pedestrian behavior and crowd disasters.” PNAS.
🔥La Macchia, S. T. & Louis, W. R. (2016). Crowd Behaviour and Collective Action.

Btw студенты опирались вот на эту статью - Analysis of crowd behavior through pattern virtualization (Viloria A. et al., 2020).

4️⃣Источники данных для исследований

🔥Видеоанализ - Камеры наблюдения, дроны, тепловизоры;
🔥Мобильные данные (GPS, Wi-Fi, Bluetooth) - Телеметрия смартфонов, данные операторов;
🔥Социальные сети - Теги, геолокации, время публикаций;
🔥Имитационные данные - Синтетические данные из моделей (agent-based, VR симуляции);
🔥Полевые исследования - Наблюдения на фестивалях, транспортных узлах.

5️⃣Как математическое моделирование совместить с урбан сферой?

Это вообще кстати отдельная и оч интересная тема) Я все чаще замечаю, что в магах на факультетах урбанистики и архитектуры внедряют обязательные курсы по анализу данных и ML. Я считаю, это супер тренд - умное проектирование на основе данных.

Например, тут:
🔥Планирование потоков: вычисление оптимальной ширины проходов, дверей, лестниц, проверка “узких мест” (bottlenecks).
🔥Проектирование безопасных пространств: моделирование поведения толпы при эвакуации, добавление “рассеивающих” элементов (колонны, изгибы).

Как-то так)

@urban_mash
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
18🔥9😍4🤔1🕊1🐳1
New international project

Приступила к работе с пространственными данными по разным странам) Впервые углубилась в АТД Австралии и Тайланда!

Последний раз такой кайф от нового ловила на проекте по Лос-Анджелеской метрополии, где кластеризовала counties и разрабатывала с командой стратегии внедрения умного транспорта 🙂

нрааааааааавится

@urban_mash
🔥2411👍4🦄2🐳1
GEOMATICS DAY

7 ноября проходил Geomatics day в TU Delft, на котором я супер рада была присутствовать. Кто со мной хорошо знаком, знает мою особенную любовь к Нидерландам! Меня всегда восхищала структурированность, организованность, продуманность голландцев в любом аспекте жизни. И этот "ДОД" не стал исключением.

В России и Сербии дни открытых дверей в вузы, даже в топовые и современные типа НИУ ВШЭ в Москве, проходят довольно поверхностно. Тебе рассказывают про программу, кем ты станешь в будущем, какие карьерные перспективы тебя ждут, кто твои преподаватели. Повторяют то, что уже есть в открытом доступе на официальном сайте + можешь задать вопросы по процедуре поступления.

Не возьмусь говорить за все вузы Нидерландов, но конкретно в TU Delft было лишь приветственное слово на 5 минут от декана факультета Hugo Ledoux. А затем нам были представлены 3 больших магистерских проекта (Synthesis project) в коллаборации с компаниями Van Oord, специализирующейся на морском инжиниринге, ScanPlan (которую основали выпускники этой программы, основа - формирование 3d объектов с помощью облаков точек) и администрацией самого вуза.

Таким образом, ты сразу понимаешь:
а) чем занимаются студенты 2 года,
б) что ожидается от выпускников в конце обучения
в) работы, сделанные здесь, нужны реальному бизнесу и академическому сектору (это не работы в стол),
г) вы можете писать работы в коллабе с реальными рыночными агентами.

Затем были представлены 3 лучших диплома с последних потоков и выбрана лучшая на церемонии награждения. Мне особенно заполнилась работа "Cool by design" о анализе теплового состояния городских улиц и зон. Кажется, это супер инструмент для градостроителей и дизайнеров городской среды, который позволяет сократить температуры теплового острова в городах, особенно в условиях глобального потепления (а я лично буквально умирала этим летом в Белграде от жары). Так что моим балканским коллегам на вооружение. Также были 2 иные классные работы по городским морфотипам и обнаружения изменения зданий через облака точек.

Что меня особенно впечатлило, это а) доступность данных (полностью открытый гитхабы) и б) опять же тренд на повсеместность использования данных и даже необходимость этого. В отечественном урбан консалтинге обычно урбанист - это уже что-то междисциплинарное. Именно "что-то", потому что с дефиницией этого термина у нас ой какие проблемы. И многие мои коллеги, к сожалению, отказываются изучать данные и погружаться data-driven подход. В НЛ же даже в обычных арх бюро работа с данные это must have. Ты не просто проектируешь среду или одно здание, ты смотришь, а как его спроектировать так, чтобы создавались большие тени на уличное пространство, а также с учетом розы ветров. Возьмем топ-2 арх вуза в России: МАРХИ и СПбГАСУ. Ни на одной программе нет data science, Python или машинного обучения. В МАРХИ основной упор — традиционное проектирование, теория, композиция, BIM. СПбГАСУ чуть шире, трогают GIS, градостроительный анализ, но не более того. Увы это уже не отвечает рыночным потребностям, многие мои коллеги-архитекторы жалуются, что у них неблагодарная чертежная работа, если ты не на супер высоких позициях. Как будто этот "чертежный" подход надо менять и начинать надо с образовательных программ.

Последнее, что было на Geomatics day - это карьерный питч двух компаний SWECO и CGI, где работают выпускники TU. Мне запомнился продукт dg Dialog Web компании SWECO особенно а) полная интеграция с национальными регистрами, б) все в облаке. Кто хоть раз работал с документацией разных городов РФ, тот понимает, насколько каждый город кастомный и насколько это кропотливая работа разбираться в пдфках и доставать API, если таковые есть вообще). Тут же все в одной коробке + это коммерческое решение. На Балканах и РФ такая ниша не занята)))

Оверол, несмотря на то, что я больше интересуюсь темами городской мобильности и локационными проблемами, Geomatics day дал мне огромное вдохновение продолжать быть в ногу со временем и строить data-driven solutions.

@urban_mash
❤‍🔥2010🔥6👍1🤩1🐳1