Collaborations

L'Environnement de couplage de données ouvertes (ECDO) compile les données rendues ouvertes par leurs sources. Il est conçu et enrichi dans le cadre de projets de collaboration avec des partenaires de l'extérieur portant sur l'élaboration de données ou de codes ainsi que l'analyse de données ouvertes. Les produits de l'ECDO sont indépendants des autres produits de Statistiques Canada.

Cette page présente les collaborations passées et en cours, et fournit des liens vers des produits issus de collaborations.

Microsoft

En 2018, Statistique Canada a conclu une entente de collaboration avec l'équipe de Bing Cartes de Microsoft. Microsoft a utilisé une version préliminaire de la Base de données ouvertes sur les immeubles comme données d'entraînement pour ses algorithmes de traitement des images satellites dans le but d'extraire les empreintes d'immeubles pour tout le Canada. Il en a résulté la diffusion parallèle de bases de données ouvertes d'empreintes d'immeubles qui fournissent une couverture presque complète pour le Canada.

OpenAddresses

OpenAddresses est un organisme sans but lucratif qui a compilé et normalisé plus de 500 millions d'adresses dans le monde entier. En 2019, Statistique Canada a conclu une entente de collaboration avec OpenAddresses pour travailler sur une base de données ouvertes d'adresses pour le Canada.

Collaborations avec le milieu universitaire

Les bases de données de l'ECDO peuvent être utilisées pour les projets analytiques dans le milieu universitaire et le monde de la recherche. Le Laboratoire d'exploration et d'intégration des données collabore à des projets analytiques appliqués et d'autres collaborations de ce genre sont prévues.

Université de la Colombie-Britannique, maîtrise en science des données – projet Capstone 2020

Titre : Modélisation et visualisation de l'éclosion COVID-19 en Ontario

En utilisant la Base de données ouvertes sur les établissements de soins de santé et la base de données des mesures de proximité, Ngan Lyle, Sofia Bahmutsky, Kaitlyn Hobbs et Shreeram Murali ont modélisé et visualisé statistiquement à la fois les éclosions de COVID-19 dans les établissements de soins de longue durée et les incidences dans les unités de santé publique en Ontario. Les scripts et les rapports sont disponibles dans le dépôt Github du Centre des projets spéciaux sur les entreprises, ainsi qu'une visualisation interactive (ce contenu est disponible en anglais uniquement).

Collège Fleming, programme SIG – projet Capstone 2019

Titre : Élaboration de statistiques en données ouvertes à l'aide de la Base de données ouvertes sur les immeubles

À l'aide de la Base de données ouvertes sur les immeubles, Sarah Gilmour, Vraj Patel, Stephanie Tang et Zachary Bist ont calculé des mesures de densité et de proximité des immeubles pour plusieurs villes canadiennes et ont conçu une carte Web interactive — le visionneur de statistiques de la Base de données ouvertes sur les immeubles (ce contenu est disponible en anglais uniquement) – pour visualiser ces produits.

Université de la Colombie-Britannique, maîtrise en science des données – projet Capstone 2019

Titre : Analyse de données à l'aide de la Base de données ouvertes sur les immeubles

À l'aide de la Base de données ouvertes sur les immeubles, Jiachen Wei, Rui Li et Debangsha Sarkar ont conçu un code Python en vue de l'analyse de données sur les empreintes d'immeubles pour plusieurs régions géographiques de base, ainsi que d'une analyse par segmentation pour relever différents types de quartiers. Les codes du programme sont accessibles dans le dépôt Github du projet (ce contenu est disponible en anglais uniquement).

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