Οι έξυπνες πόλεις (smart cities) αποτελούν ένα εξελισσόμενο πρότυπο αστικής ανάπτυξης που ενσωματώνει προηγμένες τεχνολογίες με σκοπό τη βελτίωση της ποιότητας ζωής των πολιτών, την αποδοτική διαχείριση των πόρων και την ενίσχυση της βιωσιμότητας. Οι έξυπνες πόλεις χρησιμοποιούν προηγμένες τεχνολογίες, όπως το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), τη τεχνητή νοημοσύνη (AI), τη χρήση τεχνολογιών επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων (Big Data), αλγορίθμους μηχανικής μάθησης (Machine Learning) και βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στη συλλογή και ανάλυση δεδομένων που προέρχονται από ποικίλες πηγές, όπως αισθητήρες, κάμερες, μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλα συστήματα. Η εξόρυξη γνώσης από αυτά τα δεδομένα αποτελεί κρίσιμο παράγοντα για την επίτευξη των στόχων των έξυπνων πόλεων.

Η μηχανική μάθηση (Machine Learning) αποτελεί ένα ισχυρό εργαλείο για την ανάλυση και την εξαγωγή γνώσης μεγάλων δεδομένων. Η ανάπτυξη συστημάτων μηχανικής μάθησης περιλαμβάνει τη σύνταξη κώδικα προγραμματισμού για την εκπαίδευση, τον συντονισμό και την ανάπτυξη των μοντέλων της. Η Python, χάρη στις πλούσιες βιβλιοθήκες και τα εργαλεία που διαθέτει, θεωρείται μια δημοφιλής και υψηλού επιπέδου γλώσσα προγραμματισμού στην εφαρμογή τεχνικών μηχανικής μάθησης.

Σκοπός της παρούσας εργασίας αποτελεί η εξόρυξη γνώσης από ανοιχτά δεδομένα έξυπνων πόλεων με τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Η εξόρυξη γνώσης από δεδομένα έξυπνων πόλεων (smart cities) προσφέρει πολυάριθμα συμπεράσματα και δυνατότητες βελτίωσης σε διάφορους τομείς της αστικής ζωής. Η παρούσα εργασία θα εξάγει και θα μελετήσει μετρήσεις μετεωρολογικών, περιβαλλοντικών και δεδομένων σχετικών με τη συνάθροιση κοινού δύο ελληνικών πόλεων, της Πάτρας και της Δράμας.

Οι μετεωρολογικές μετρήσεις στις έξυπνες πόλεις αποτελούν ένα κρίσιμο στοιχείο για την πρόβλεψη και διαχείριση των καιρικών συνθηκών με σκοπό τη βελτίωση της ποιότητας ζωής των πολιτών και την προστασία του περιβάλλοντος. Οι περιβαλλοντικές μετρήσεις αποτελούν κλειδί για τη διαχείριση των φυσικών πόρων, τη βελτίωση της ποιότητας ζωής των κατοίκων και την ενίσχυση της βιωσιμότητας. Η εξόρυξη γνώσης από δεδομένα σχετικά με τη συνάθροιση κοινού στις έξυπνες πόλεις μπορεί να προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες για την καλύτερη διαχείριση του δημόσιου χώρου, τη βελτίωση των υπηρεσιών και την ενίσχυση της ασφάλειας.

Οι έξυπνες πόλεις αντιπροσωπεύουν το μέλλον της αστικής ανάπτυξης. Με την αξιοποίηση των τεχνολογιών, την κοινωνική ευαισθησία και την ενεργή συμμετοχή των πολιτών, οι πόλεις μπορούν να επιτύχουν καλύτερη ποιότητα ζωής, αυξημένη αποδοτικότητα και μεγαλύτερη ανθεκτικότητα στις προκλήσεις του μέλλοντος.

Smart cities are an evolving model of urban development that incorporates advanced technologies to improve the quality of life for citizens, efficiently manage resources, and enhance sustainability. Smart cities use advanced technologies such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), big data processing technologies, and machine learning algorithms. They rely heavily on the collection and analysis of data from various sources, such as sensors, cameras, social media, and other systems. Extracting knowledge from this data is a critical factor in achieving the goals of smart cities.

Machine learning is a powerful tool for analyzing and extracting knowledge from big data. Developing machine learning systems involves writing programming code to train, fine-tune, and deploy models. Python, with its rich libraries and tools, is considered a popular and high-level programming language for implementing machine learning techniques.

The purpose of this work is to extract knowledge from open data of smart cities using the Python programming language. Extracting knowledge from smart city data offers numerous insights and improvement opportunities in various aspects of urban life. This work will extract and study meteorological, environmental, and crowd aggregation data from two Greek cities, Patras and Drama.

Meteorological measurements in smart cities are a critical element for predicting and managing weather conditions to improve the quality of life for citizens and protect the environment. Environmental measurements are key for managing natural resources, improving residents' quality of life, and enhancing sustainability. Extracting knowledge from data related to crowd aggregation in smart cities can provide valuable information for better management of public spaces, improving services, and enhancing safety.

Smart cities represent the future of urban development. By leveraging technologies, social awareness, and active citizen participation, cities can achieve better quality of life, increased efficiency, and greater resilience to future challenges.