Курс Геопространственный анализ данных (бета-версия)

Первый открытый русскоязычный курс по геоаналитике. Материалы курса будут полезны специалистам в области Data Scientist, поскольку позволят решать геопространственные задачи, а также проводить исследования в области Geospatial Data Science.

О курсе

Добро пожаловать на курс “Геопространственный анализ данных”. Курс рассчитан больше на новичков, но будет полезен и специалистам.

Данный курс разделен на 3 логических модуля:

0. Введение - модуль содержит общую информацию о ГИС, рассказывает про координатные системы, проекции Земли, используемы величины. Ознакомит с видами геоданных, в каких форматах они хранятся, где их брать/искать, а так же что такое геокодинг.
1. Вектор - в данном модуле познакомимся с основными библиотеками необходимыми для работы с векторными данными, научимся работать с данными инструментами. Естественно разберем GeoPandas, освоим техники по визуализации данных и “рисованию” карт. Проведем анализ геоданных.
2. Дополнительные темы - этот модуль будет посвящен дополнительным темам, таким как: работе с федеральным порталом данных, выбор цветовой палитры для отображения ваших данных на карте, и т.д.

В рамках курса Вы:

узнаете и освоите основные библиотеки для геоанализа;
научитесь делать собственные геодатасеты;
поймете, что такое геокодирование, обратное геокодирование и какие средства для этого необходимы;
убедитесь, что “серые” данные, полученные методом парсинга, не всегда являются достоверными и полными;
получите доступ к отфильтрованному и сгруппированному списку полезных ссылок (курсы, книги, датасеты, руководства)
приобретёте навыки для работы с геоданными, сможете производить их обработку с помощью библиотек Shapely и GeoPandas;
научитесь создавать различные типы карт с помощью таких библиотек, как Folium, Kepler.gl;
узнайте какие существуют методы доступа к данным OpenStreetMap, как их скачивать, обогащая Ваши геоданные;
ознакомитесь с работой библиотеки OSMnx, необходимой для анализа и визуализации сети дорог;
узнаете, что такое пространственная индексация, и как она может помочь в работе геоаналитика. В этом помогут нам две библиотеки S2 и H3;
поймете, как могут быть полезны Базы Данных для гео задач.

По окончанию курса вы сможете проводить большинство операций в области науки о геоданных, и получите прочные базовые знания в области геоанализа.

Надеемся, что материалы данного курса помогут Вам в Вашей работе или учебе.

Домашние задания в этом запуске не планируются.

Содержание

Ниже представлен подробный список тем курса. Главы курсы будут публиковаться каждый понедельник.

№	Тема
0.0	Введение в Геопространственную аналитику
0.1	CRS & Map Projection
0.2	В начале были Геоданные-1
0.3	В начале были Геоданные-2
1.0	Основные элементы и операции над ними
1.1	Основные библиотеки
1.2	GeoPandas
1.3	Визуализация или рисуем карты
1.4	OpenStreetMap
1.5	Анализ дорог
1.6	Пространственная индексация
1.7	SQL for Geo
2.0	Федеральный портал пространственных данных
2.1	Бейзлайн соревнования

Особенности курса

Первый открытый русскоязычный курс по данной теме, но большинство дополнительных материалов на английском языке.
Показана обработка геоданных "на лету", без ручной загрузки.
Рассмотрена обработка векторных данных.
Большинство примеров про Россию, но пару примеров будет и про другие страны.
Материалы Курса ищутся/создаются/перерабатываются новичком в сфере геоанализа (из-за этого курс beta), но в планах привлекать экспертов отрасли для рецензирования и/или помощи. Поэтому просьба "тапками" в комментариях не кидаться. Это большой труд - создать подобный курс.
В некоторых местах делаются упрощающие предположения и/или используются старые/зарубежные наборы данных. Кроме того, описанные инструменты и методы подойдут для решения многих задач, но не всегда могут быть пригодны для Очень больших наборов данных, которые требуют более эффективные распределенные вычисления.
Часть текста создавалась и/или видоизменялась с помощью ChatGPT, так как письменное "красноречие" автора - косноязычно и использует громоздкие, сложносочиненные предложения трудные для восприятия окружающими.

Причины создания курса

Создать данный курс меня побудили следующие причины:

1. Любовь к географии и природе.
2. Желание глубже разобраться в теме "Гео + DS/ML".
3. Структурировать и собрать всю необходимую информацию в одном месте.
4. Поделиться результатом с обществом, тем самым внести свой вклад в его развитие.
5. Я заканчиваю магистрату ИТМО, нужна была тема для диплома. Поэтому решил совместить приятное с полезным (До сих пор в шоке от гибкости современного образования).

Требования к слушателям

Слушателю необходимо знать и владеть:

Базовое понимание языка Python
Знание библиотек numpy, pandas, matplotlib
Базовые навыки парсинга и скрапинга
Знание ГИС не требуется. Необходимая теория будет дана

Дополнительные материалы

Здесь опубликованы все ссылки, которые были найдены в процессе создания курса. Надеемся, что они помогут Вам в работе или исследовании. Если Вы нашли хороший материал или источник по данной теме, просьба поделиться им через PR.

Чат курса в Телеграмме