1. На примере задач транспортной системы большого города ответьте на следующие вопросы:
- какие данные, подходящие под определение big data, фиксируются/могут фиксироваться в исследуемой предметной области;
- какими инструментами можно воспользоваться для сбора и хранения данных. Какие ресурсы необходимы для этого (технические, программные)
- описать источники данных и способы добычи данных из этих источников
2. Приведите примеры способов обработки и визуализации данных с использованием инструментов работы с big data в сфере транспортной системы большого города.
3. Сформулируйте задачи, возникающие в сфере транспортной системы большого города, которые можно было бы решить с использованием машинного обучения. Опишите возможные результаты.
4. Сформулировать и перечислить основные заинтересованные лица (стейкхолдеры), кто был бы заинтересован в полученных результатах. Опишите возможные результаты.
5. Сформулировать требования к возможным изменениям в нормативно-правовой базе.

Библиографический список
1. Боровская Е.В., Давыдова Н.А. Основы искусственного интеллекта. Москва: Бином. Лаборатория знаний, 2019 г.
2. Вьюгин Владимир Вячеславович. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. Москва: МЦНМО, 2014 г.
3. Клаус Шваб, Николас Дэвис. Технологии Четвертой промышленной революции, Москва: БОМБОРА, 2018 г.