Mariam Atoyebi : Projet de visualisation des données sur les inondations de 2015 au Malawi

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Inondation au Malawi en 2015 : Visualisation des données de son impact 

Ce projet a été réalisé principalement pour déterminer l'impact des inondations au Malawi, en particulier dans le sud du pays, qui a été la région la plus touchée. Les inondations ont été causées par de fortes pluies entre janvier et mars 2015.  

J'ai présenté le projet sous forme de visualisation, car les visuels ont un impact important sur les gens lorsqu'ils racontent une histoire. Python et les logiciels QGIS.  

Selon l'UNICEF, au Malawi, environ 276 personnes ont été tuées ou portées disparues, tandis que 645 personnes ont été blessées et 230 000 personnes ont été déplacées en raison des inondations de 2015.  

C'est une triste réalité car les inondations sont des catastrophes évitables si des mesures de précaution suffisantes sont prises. J'espère qu'avec l'aide de mon projet, les organismes gouvernementaux et non gouvernementaux concernés pourront élaborer des plans adéquats pour prévenir de futurs événements. 

Pour en savoir plus sur le projet, cliquez ici

À propos de l'expert

ATOYEBI, Temitope Mariam
Temitope Mariam Atoyebi is a spécialiste des données en freelance. She has worked for clients across various industries which include health, finance, environmental, agricultural and transport. Mariam worked formerly in the Oil and Gas Industry as a petrotechnical expert but her current passion is  the use of science des données and its related fields to solve societal challenges which is reflected in the projects she works on. She holds a BSc. degree in Petroleum Engineering and she is about to complete her MSc. degree in Project Management.

Certains de ses projets sont : Construction d'un apprentissage machine model that can help create an optimized ambulance deployment system in Nairobi, Kenya; Building of a machine learning model to forecast air quality (as measured by PM2.5 µ/m3) for each hour of the coming 25 hours across five locations in Kampala Uganda; Building of un modèle d'apprentissage automatique pour aider une entreprise kenyane à développer un chatbot sur la santé mentale. Elle aime également raconter des histoires et tirer des enseignements de la visualisation des données.

Contactez-la sur :


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À propos de l'auteur

Ramya Sriram gère le contenu numérique et la communication chez Kolabtree (kolabtree.com), la plus grande plateforme de freelancing pour scientifiques au monde. Elle a plus de dix ans d'expérience dans l'édition, la publicité et la création de contenu numérique.

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