Ended 11 months ago
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.
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:
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.
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 |
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).
Слушателю необходимо знать и владеть:
Python
numpy
, pandas
, matplotlib
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.
Хочу сказать спасибо своему ментору - Максиму Шевченко, за дельные советы и предложения, за уместную критику, за потраченное на меня время.
А так же ODS за возможность и помощь в публикации курса.
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy