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Projet de fin d'étude

Wed, 18 Sep 2024 00:00:00 +0000

Projet de Fin d’Études : Analyse du Vieillissement des Chaussées Routières Bitumineuses

Le réseau routier est l’une des artères principales d’un pays, assurant le déplacement des personnes et des biens. Cependant, au cours de leur durée de vie, les couches des chaussées routières sont sujettes à un vieillissement accéléré en raison de l’exposition à l’air, des chargements répétés du trafic, ainsi que des variations de température et d’humidité. Le liant bitumineux, qui relie les granulats pour former les enrobés bitumineux, joue un rôle crucial dans la durabilité de ces couches.

Il est donc essentiel de poursuivre les études sur le liant bitumineux et les enrobés pour mieux comprendre et gérer le phénomène de vieillissement. Mon stage de fin d’études a consisté en l’analyse des données issues des recherches sur ce vieillissement des chaussées bitumineuses. Les objectifs de ce travail étaient les suivants :

Vérifier la reproductibilité et la répétabilité des mesures : Assurer que les valeurs mesurées par différentes équipes et logiciels sont cohérentes, afin de garantir la fiabilité des résultats.
Identifier les indicateurs évolutifs au cours du vieillissement : Déterminer quels paramètres changent significativement avec le temps pour mieux comprendre le processus de vieillissement.
Comparer le vieillissement réel et simulé par clustering : Utiliser des techniques de clustering pour analyser et comparer les données sur le vieillissement réel des chaussées avec celles obtenues par des tests artificiels.
Prédire les valeurs manquantes avec des modèles de prédiction : Appliquer des modèles de prédiction pour estimer les valeurs manquantes et améliorer l’intégrité des ensembles de données.
Visualiser les résultats : Créer des visualisations claires et informatives pour faciliter l’interprétation des données et des résultats.

Ce projet m’a permis de développer des compétences en analyse de données, en modélisation statistique, et en visualisation, tout en contribuant à une meilleure compréhension des mécanismes de vieillissement des chaussées bitumineuses.

Autres projets

Sat, 17 Aug 2024 00:00:00 +0000

Si vous êtes intéressés veuillez consulter mon git here

Applications Shiny pour l'analyse des données

Sat, 03 Aug 2024 00:00:00 +0000

Introduction à R Shiny

R Shiny est un outil puissant de visualisation des données développé en R, qui permet de créer des applications web interactives sans nécessiter de connaissances approfondies en développement web. Grâce à Shiny, les data scientists peuvent facilement partager leurs analyses et visualisations de données avec un public plus large.

Dans cette section, nous présentons deux applications Shiny que j’ai développées pour des analyses spécifiques : Shiny Generation et Analyses COVID.

Shiny Generation

Introduction

L’application Shiny Generation a été créée pour fournir une interface interactive permettant de visualiser et d’analyser des données de génération.

Objectif de l’application

L’objectif principal de cette application est de faciliter l’exploration et la visualisation des données liées à la génération. Les utilisateurs peuvent interagir avec divers graphiques et tableaux pour obtenir des insights détaillés.

Fonctionnalités principales

Visualisation des données : Génération de graphiques interactifs permettant d’analyser les tendances et les distributions des données.
Filtrage dynamique : Possibilité de filtrer les données en fonction de plusieurs critères pour une analyse plus précise.
Téléchargement de données : Option pour télécharger les données filtrées pour une analyse ultérieure.

Accéder à l’application

Vous pouvez accéder à l’application Shiny Generation en cliquant sur le lien suivant : Shiny Generation.

Analyses COVID

Introduction

L’application Analyses COVID a été développée pour offrir une plateforme interactive permettant d’analyser l’impact de la pandémie de COVID-19 sur divers secteurs économiques.

Objectif de l’application

L’objectif principal de cette application est de fournir des outils pour visualiser et comprendre l’impact du COVID-19 sur différents secteurs. Elle permet aux utilisateurs d’explorer les données de manière interactive et d’obtenir des insights pertinents.

Fonctionnalités principales

Cartographie interactive : Visualisation des données géographiques pour comprendre l’impact du COVID-19 dans différentes régions.

Accéder à l’application

Vous pouvez accéder à l’application Analyses COVID en cliquant sur le lien suivant : Analyses COVID.

Conclusion

Ces deux applications démontrent la puissance et la flexibilité de R Shiny pour la visualisation et l’analyse des données. En utilisant ces outils, vous pouvez facilement explorer des jeux de données complexes et partager vos insights de manière interactive et accessible. N’hésitez pas à explorer les applications et à les utiliser pour vos propres analyses.

Etude de l'activité des secteurs pendant la période de covid

Wed, 09 Aug 2023 00:00:00 +0000

Le covid avait influencé pleinement beaucoup de secteurs dans plusieurs villes. Sur la cartographie suivante, on illustre pour la ville de Rennes les états principaux des différents secteurs.

Analyse : La carte illustre les statuts des entreprises avec les couleurs suivantes :

Jaune : Partiellement ouvert
Red : Fermé
Green : Ouvert
Navy : Ouverture adaptée

Les restaurants et les fast-foods étaient beaucoup moins touchés que les cafétérias et les bars.

Surveillance des voies d'un tramway

Thu, 23 Mar 2023 00:00:00 +0000

A l’aide des données récoltées d’une expérience de captation de chocs sur les voies d’un tramway d’une grande métropole, on souhait de développer un système automatique de surveillance des voies, qui lui permette de cibler ses tournées d’inspection visuelle sur les zones qui sont les plus à risques. Pour le faire, on a nettoyé, et analysé les données pour ensuite faire un travail de clustering et voir comment les valeurs mesurées ont été classées.