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कोर्स विवरण
वास्तविक दुनिया के बड़े हिस्से का डेटा मूल रूप से स्थान-आधारित होता है। राष्ट्रीय जनगणना में दर्ज आबादी से लेकर आपके पड़ोस की हर दुकान तक, अधिकांश डेटासेट में एक लोकेशन पहलू होता है, जिसका उपयोग करके आप उनसे अधिकतम लाभ उठा सकते हैं। यह कोर्स आपको दिखाएगा कि अपने Python डेटा साइंस वर्कफ़्लो में स्पैशियल डेटा को कैसे शामिल करें। आप सीखेंगे कि भौगोलिक आयाम का उपयोग करके वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ इंटरैक्ट, उन्हें संशोधित और समृद्ध कैसे करें। आप सबसे आम फ़ॉर्मैट्स (जैसे GeoJSON, shapefile, geopackage) में टैब्यूलर स्पैशियल डेटा को पढ़ना और उन्हें मानचित्रों पर विज़ुअलाइज़ करना सीखेंगे। फिर, आप अलग-अलग स्रोतों को उनकी लोकेशन को पुल की तरह उपयोग करके एक-दूसरे से जोड़ेंगे। और कोर्स के अंत तक, आप समझ पाएँगे कि भौगोलिक डेटा को क्या अनोखा बनाता है, जिससे आप उन्हें अलग-अलग संदर्भों में रूपांतरित और पुनः-उपयोग कर सकें।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Geospatial Vector Data का परिचय
इस अध्याय में, आप geospatial डेटा और विशेष रूप से वेक्टर डेटा की अवधारणाओं से परिचित होंगे। फिर आप सीखेंगे कि Python में GeoPandas लाइब्रेरी का उपयोग करके ऐसे डेटा को कैसे दर्शाएँ, और ऐसे डेटा को पढ़ने, जाँचने और विज़ुअलाइज़ करने की बुनियादी बातें। और आप पेरिस शहर के कुछ डेटासेट्स पर यह सब अभ्यास करेंगे।
- Geospatial डेटा50 XP
- पेरिस में रेस्तराँ100 XP
- बैकग्राउंड मैप जोड़ना100 XP
- GeoPandas का परिचय50 XP
- पेरिस के ज़िलों का अन्वेषण (I)100 XP
- पेरिस के जिलों की जाँच (II)100 XP
- GeoDataFrame के रूप में पेरिस के रेस्तराँ100 XP
- स्थानिक डेटा का अन्वेषण और विज़ुअलाइज़ेशन50 XP
- Population density का विज़ुअलाइज़ेशन100 XP
- pandas की फ़ंक्शनैलिटी का उपयोग: groupby100 XP
- कई लेयर्स को प्लॉट करना100 XP
2
Spatial रिश्ते
Geospatial डेटा का एक प्रमुख पहलू है कि वे स्थान में एक-दूसरे से कैसे संबंधित होते हैं। इस अध्याय में, आप अलग-अलग स्पैशियल रिश्तों के बारे में सीखेंगे, और Python में उनका उपयोग करके डेटा को क्वेरी करना या स्पैशियल जॉइन्स करना सीखेंगे। अंत में, आप कोरॉप्लेथ विज़ुअलाइज़ेशन्स के बारे में भी विस्तार से जानेंगे।
3
ज्योमेट्रीज़ का प्रोजेक्शन और ट्रांसफ़ॉर्मेशन
इस अध्याय में, हम और गहराई से देखेंगे कि ज्योमेट्रीज़ के कॉर्डिनेट्स उनके Coordinate Reference System (CRS) के आधार पर कैसे व्यक्त किए जाते हैं। आप इन रेफ़रेंस सिस्टम्स के महत्व को समझेंगे और GeoPandas के साथ इन्हें व्यवहार में कैसे संभालें, यह सीखेंगे। इसके अलावा, आप स्पैशियल रिश्तों के आधार पर नई ज्योमेट्रीज़ बनाना भी सीखेंगे, जिससे आप स्पैशियल डेटासेट्स को ओवरले कर पाएँगे। और आप यह सब पेरिस के डेटासेट्स पर आगे अभ्यास करेंगे!
4
सब कुछ साथ में — आर्टिसनल माइनिंग साइट्स केस स्टडी
इस अंतिम अध्याय में, हम पेरिस के डेटा को पीछे छोड़ते हैं और अब तक सीखी गई हर चीज़ को कांगो के पूर्वी क्षेत्र में आर्टिसनल माइनिंग साइट्स के एक नए डेटासेट पर लागू करते हैं। साथ ही, आप कुछ नए स्पैशियल ऑपरेशन्स, कस्टम स्पैशियल ऑपरेशन्स कैसे लागू करें, और रास्टर डेटा की एक झलक भी सीखेंगे।
Python में Geospatial Data के साथ काम करना
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