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Descrizione del corso
Uno dei compiti più importanti per un data scientist è capire il rapporto tra la posizione fisica dei dati e il loro contesto geografico. In questo corso imparerai a creare visualizzazioni efficaci di dati geospaziali con il pacchetto GeoPandas. Imparerai a eseguire join spaziali tra insiemi di dati, collegando i dati al contesto. Infine imparerai a sovrapporre dati geospaziali alle mappe per aggiungere ancora più indizi spaziali al tuo lavoro. Userai diversi insiemi di dati dal portale open data della città di Nashville per scoprire dove si trovano le galline a Nashville, quale quartiere ha più arte pubblica e altro ancora!
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Costruire mappe a 2 livelli: combinare poligoni e scatter plot
In questo capitolo imparerai a creare una mappa a due livelli tracciando prima le regioni da uno shapefile e poi i punti posizione come scatter plot.
- Introduzione50 XP
- Creare uno scatter plot da longitudine e latitudine50 XP
- Personalizzare uno scatterplot100 XP
- Estrazione di longitudine e latitudine100 XP
- Rappresentare le posizioni delle galline100 XP
- Geometrie e shapefile50 XP
- Creare un GeoDataFrame ed esaminare la geometria100 XP
- Disegnare poligoni da shapefile100 XP
- Scatter plot sopra poligoni50 XP
- Geometria50 XP
- Tracciare punti sopra poligoni - parte 1100 XP
- Tracciare punti sopra i poligoni - parte 2100 XP
2
Creare e unire GeoDataFrame
Lavorerai con GeoJSON per creare grafici poligonali, imparerai proiezioni e sistemi di riferimento delle coordinate e farai pratica con i join spaziali in questo capitolo.
3
GeoSeries e Folium
Per prima cosa imparerai a ottenere informazioni sulle geometrie nei tuoi dati con tre diversi attributi e metodi di GeoSeries. Poi imparerai a creare un livello di mappa stradale usando folium.
4
Creare una choropleth: densità dei permessi edilizi a Nashville
In questo capitolo conoscerai un tipo speciale di mappa chiamato choropleth. Poi imparerai e metterai in pratica la creazione di choropleth usando due diversi pacchetti: geopandas e folium.
Visualizzare dati geospaziali in Python
Corso
completato
