Lewati ke konten utama

Kursus

Bekerja dengan Data Geospasial di Python

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 06/2025

Kursus ini akan menunjukkan kepada Anda cara mengintegrasikan data spasial ke dalam alur kerja Data Science Python Anda.

Mulai Kursus Gratis

PythonData Manipulation

4 jam

16 videos

53 Latihan

4,500 XP

17,712

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

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.

Persyaratan

Data Manipulation with pandas

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 geospasial

Restoran di Paris

Menambahkan peta latar belakang

Pengenalan GeoPandas

Jelajahi distrik Paris (I)

Jelajahi distrik Paris (II)

Restoran Paris sebagai GeoDataFrame

Mengeksplorasi dan memvisualisasikan data spasial

Memvisualisasikan kepadatan penduduk

Menggunakan fungsionalitas pandas: groupby

Memplot beberapa layer

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.

Geometri Shapely dan relasi spasial

Membuat geometri Point

Metode spasial Shapely

Relasi spasial dengan GeoPandas

Di distrik mana Menara Eiffel berada?

Seberapa jauh restoran terdekat?

Operasi penggabungan spasial

Paris: penggabungan spasial distrik dan stasiun sepeda

Peta kepadatan pohon per distrik (1)

Peta kepadatan pohon per distrik (2)

Choropleth interval sama

Choropleth kuantil

Bandingkan algoritma klasifikasi

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!

Sistem Referensi Koordinat

Koordinat geografis vs koordinat proyeksi

Bekerja dengan sistem koordinat di GeoPandas

Memproyeksikan GeoDataFrame

Memproyeksikan Titik

Menghitung jarak dalam CRS terproyeksi

Memproyeksikan ke Web Mercator untuk menggunakan web tiles

Operasi spasial: membuat geometri baru

Mengeksplorasi himpunan data Penggunaan Lahan

Irisan dua poligon

Mengiris GeoDataFrame dengan sebuah Poligon

Melapiskan himpunan data spasial

Overlay dua layer poligon

Menginspeksi hasil overlay

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.

Pengenalan himpunan data

Impor dan jelajahi data

Konversi ke CRS umum dan simpan ke berkas

Menyetel gaya plot multilapis

Operasi spasial tambahan

Buffer di sekitar sebuah titik

Lokasi tambang di dalam taman nasional

Menerapkan operasi spasial kustom

Menemukan nama Taman Nasional terdekat

Menerapkan operasi kustom ke setiap geometri

Bekerja dengan data raster

Impor dan plot data raster

Ekstrak informasi dari layer raster

Bekerja dengan Data Geospasial di Python

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Bekerja dengan Data Geospasial di Python Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.