Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Sebagian besar data di dunia nyata pada dasarnya bersifat spasial. Mulai dari populasi yang dicatat dalam sensus nasional hingga setiap toko di lingkungan Anda, mayoritas himpunan data memiliki aspek lokasi yang dapat Anda manfaatkan untuk mendapatkan hasil maksimal. Kursus ini akan menunjukkan cara mengintegrasikan data spasial ke dalam alur kerja Data Science dengan Python. Anda akan belajar berinteraksi, memanipulasi, dan memperkaya data dunia nyata menggunakan dimensi geografisnya. Anda akan mempelajari cara membaca data spasial bertabel dalam format paling umum (misalnya GeoJSON, shapefile, geopackage) dan memvisualisasikannya dalam peta. Selanjutnya, Anda akan menggabungkan berbagai sumber dengan menggunakan lokasi sebagai jembatan yang mengaitkan satu sama lain. Di akhir kursus, Anda akan memahami apa yang membuat data geografis unik, sehingga Anda dapat mentransformasikan dan memanfaatkannya kembali dalam berbagai konteks.
Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Pengantar Data Vektor Geospasial
Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada konsep data geospasial, khususnya data vektor. Anda kemudian akan belajar cara merepresentasikan data tersebut di Python menggunakan pustaka GeoPandas, serta dasar-dasar membaca, mengeksplorasi, dan memvisualisasikan data tersebut. Anda akan mempraktikkan semuanya dengan beberapa himpunan data tentang kota Paris.
- Data geospasial50 XP
- Restoran di Paris100 XP
- Menambahkan peta latar belakang100 XP
- Pengenalan GeoPandas50 XP
- Jelajahi distrik Paris (I)100 XP
- Jelajahi distrik Paris (II)100 XP
- Restoran Paris sebagai GeoDataFrame100 XP
- Mengeksplorasi dan memvisualisasikan data spasial50 XP
- Memvisualisasikan kepadatan penduduk100 XP
- Menggunakan fungsionalitas pandas: groupby100 XP
- Memplot beberapa layer100 XP
2
Relasi Spasial
Salah satu aspek kunci data geospasial adalah bagaimana data tersebut saling berhubungan di ruang. Pada bab ini, Anda akan mempelajari berbagai relasi spasial dan cara menggunakannya di Python untuk mengkueri data atau melakukan penggabungan spasial. Terakhir, Anda juga akan mempelajari lebih rinci tentang visualisasi koroplet.
3
Memproyeksikan dan Mentransformasi Geometri
Di bab ini, kita akan meninjau lebih dalam bagaimana koordinat geometri diekspresikan berdasarkan Coordinate Reference System (CRS)-nya. Anda akan mempelajari pentingnya sistem referensi tersebut dan cara menanganinya secara praktis dengan GeoPandas. Selain itu, Anda juga akan mempelajari cara membuat geometri baru berdasarkan relasi spasial, yang memungkinkan Anda melakukan overlay himpunan data spasial. Anda juga akan terus mempraktikkannya dengan himpunan data Paris!
4
Menggabungkan Semuanya – Studi Kasus Lokasi Pertambangan Skala Kecil
Di bab terakhir ini, kita meninggalkan data Paris, dan menerapkan semua yang telah kita pelajari hingga saat ini pada himpunan data baru tentang lokasi pertambangan skala kecil di Kongo Timur. Selain itu, Anda masih akan mempelajari beberapa operasi spasial baru, cara menerapkan operasi spasial kustom, dan mendapatkan sekilas pengenalan data raster.
Bekerja dengan Data Geospasial di Python
Kursus
Selesai
