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Les Smart Cities d'aujourd'hui sont à l'avant-garde des processus de transformation numérique et, selon tous les indicateurs technologiques, à mesure que ces capacités numériques sont explorées, de nouvelles voies et de nouveaux domaines d'application sont intégrés à l'écosystème des villes intelligentes.

Ce Certificat avancé abordera d'un point de vue fonctionnel et commercial les différents modèles actuellement utilisés pour construire des villes intelligentes à travers quatre blocs principaux: tout d'abord, le modèle de stratégie de la ville intelligente comme une base fondamentale sur laquelle mettre en œuvre, mesurer et surveiller un ensemble d'actions qui permettent aux villes d'aborder leur transformation intelligente de la manière la plus efficace et durable possible. Deuxièmement, les différents modèles de construction de Villes Intelligentes utilisés, mettant en évidence ceux basés sur l'utilisation de dispositifs IoT et de solutions verticales, les modèles basés sur la technologie SIG et l'analyse géospatiale et les modèles basés sur les systèmes VMS. Troisièmement, le modèle basé sur les plateformes d'intégration, qui sera la pierre angulaire permettant le développement et la transformation complets d'une ville intelligente, tout en garantissant son interopérabilité avec de multiples systèmes et en assurant la sécurité des informations et des infrastructures. Enfin, la manière d'aborder du point de vue de la gestion et de l'exploitation la transformation des villes.

Comme il ne pouvait en être autrement, cette formation met l'accent sur les plates-formes Smart Cities. Ainsi, les principales capacités et l'architecture générale qu'une plateforme de ville numérique devrait fournir seront indiquées, de même que le cadre réglementaire et les recommandations pour la mise en œuvre, tant au niveau national qu'international. À cette fin, il est important de connaître les éléments habilitants qui, bien qu'extérieurs à ce que nous considérons comme une plateforme, sont d'une importance capitale pour parvenir à l'intégration de tous les éléments qui peuvent constituer une structure de ville intelligente, tels que les réseaux de communication et les systèmes informatiques distribués, tant dans le Cloud que sur Edge. Et il montrera également les caractéristiques que ces plateformes doivent avoir dans la couche de support, qui est celle qui offrira ses services aux autres (couches métiers) pour son bon fonctionnement; parmi ces services, il y aura ceux de la sécurité, du suivi et de la gestion des utilisateurs.

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Module 1. Modèles de construction Smart Cities

1.1. Différents modèles de construire d’une Smart City

1.1.1. Différents modèles Smart Cities
1.1.2. Greenfield et Brownfield

1.2. Stratégie des villes intelligentes

1.2.1. Plan directeur
1.2.2. Suivi et implémentation: indicateurs

1.3. Modèles basés sur les collections IoT et les solutions verticales

1.3.1. Modèles basés sur les collections IoT
1.3.2. Modèles basés sur des solutions verticales

1.4. Modèles basés sur les systèmes SIG

1.4.1. Données Spatiales et outil SIG pour la Gestion et l'analyse de l'information géographique
1.4.2. Analyse géospatiale

1.5. Modèles basés sur les VMS

1.5.1. Principales caractéristiques des systèmes VMS
1.5.2. Systèmes VMS pour le contrôle de la circulation, la mobilité et la sécurité urbaine

1.6. Modèles basés sur les plateformes d'intégration

1.6.1. La valeur de la vision intégrée
1.6.2. La ville sémantique

1.7. Caractéristiques et normes des plateformes

1.7.1. Caractéristiques des plateformes Smart Cities
1.7.2. Normalisation, standardisation et interopérabilité

1.8. Sécurité sur les plateformes Smart City

1.8.1. Les villes et les infrastructures critiques
1.8.2. Sécurité et données

1.9. Open Source et licence

1.9.1. Plataformes Open Source ou diplômés
1.9.2. Les écosystèmes de solutions et de services

1.10. Smart Cities en tant que service ou projet

1.10.1. Le Projet intégral Smart Cities: conseil, produits et bureau technique
1.10.2. Les services Smart comme levier de croissance

Module 2. Plateformes Smart City: architecture globale et couche d'acquisition

2.1.    Le modèle général de plateforme

2.1.1. Modèle de couche de plateforme
2.1.2. Normes et recommandations de référence applicables aux niveaux national et international

2.2. Architecture

2.2.1. Architecture des plateformes
2.2.2. Description des blocs

2.3. Outils d'aide

2.3.1. Les réseaux de communication
2.3.2. Le Cloud Computing et le Edge Computing

2.4. La couche de support

2.4.1. Services de la couche de support
2.4.2. Services de configuration
2.4.3. Services de gestion des utilisateurs
2.4.4. Services de contrôle et de maintenance
2.4.5. Services de sécurité

2.5. La couche d’acquisition

2.5.1. Objet de la couche acquisition
2.5.2. Intégration de la couche acquisition dans le modèle
2.5.3. Principales caractéristiques de la couche acquisition

2.6. hnologies utilisées pour l'acquisition

2.6.1. Principales technologies d'acquisition de données
2.6.2. Utilisation des technologies d'acquisition

2.7. Acquisition de données IoT

2.7.1. Données IoT
2.7.2. Intégration des données relatives aux dispositifs
2.7.3. Intégration de données à partir des plateformes IoT
2.7.4. Le Digital Twin dans la Gestion IoT

2.8. Acquisition de données à partir de systèmes existant

2.8.1. Intégration des systèmes existants
2.8.2. La plateforme Smart City en tant que plateforme de plateforme
2.8.3. Intégration des données de plateformes

2.9.   Acquisition de données dans les référentiels

2.9.1. Informations dans les bases de données
2.9.2. Intégration de données à partir de bases de données
2.9.3. Gestion de la duplication des informations

2.10. Acquisition de données non structuré

2.10.1. Données non structurées
2.10.2. Sources d'informations non structurées
2.10.3. Acquisition d'Informations non structurées

Module 3. Plateformes Smart City: couche de connaissance et couche d' Interopérabilité

3.1.    La couche de connaissance

3.1.1. Objet de la couche de connaissance
3.1.2. ntégration de la couche de connaissance dans le modèle
3.1.3. Principales caractéristiques de la couche de connaissance

3.2. a modélisation des données

3.2.1. Modèles de données
3.2.2. Technologies et stratégies de modélisation des données

3.3. Traitement basé sur des règles et des processus

3.3.1. Modélisation basée sur des règles
3.3.2. Modélisation basée sur les processus (BPM)

3.4. Traitement Big Data

3.4.1. Le Big Data
3.4.2. Analyse descriptive, prédictive et prescriptive
3.4.3. L'Intelligence Artificielle et le Machine Learning dans les villes

3.5. Outils de collaboration analytique

3.5.1. Intégration d'outils collaboratifs d'analyse de données
3.5.2. Principaux outils collaboratifs
3.5.3. Avantages de l'utilisation des outils d'analyse collaborative

3.6. Bases de données

3.6.1. Les différentes bases de données et leur application
3.6.2. Bases de données relationnelles
3.6.3. Bases de données non relationnelles
3.6.4. Bases des données GIS

3.7. La couche d'interopérabilité

3.7.1. Objet de la couche d'interopérabilité
3.7.2. Intégration de la couche d'interopérabilité dans le modèle
3.7.3. Principales caractéristiques de la couche d’nteropérabilité

3.8. Outils graphiques d'exposition de données

3.8.1. L'importance de la présentation des données
3.8.2. Outils Graphiques Intégrés vs. Outils Externes

3.9. Outils permettant l'intégration

3.9.1. Exposer les données de manière simple et fiable
3.9.2. Gestionnaires d'API

3.10. Outils de développement basés sur le SDK

3.10.1. Outils de développement logiciel
3.10.2. SDK Sandboxes

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