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コース

Pythonで扱う地理空間データ

中級スキルレベル
更新日 2025/06
このコースでは、空間データをPythonデータサイエンスのワークフローに統合する方法を学べます。
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PythonData Manipulation
4時間
16 ビデオ
53 演習
4,500 XP
17,696
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コース説明

現実世界のデータの多くは本質的に空間的です。国勢調査で記録された人口から、近所のすべてのお店まで、多くのデータセットには場所という側面があり、それを活用することでデータの価値を最大限に引き出せます。本コースでは、Pythonのデータサイエンスのワークフローに空間データを統合する方法を学びます。地理的な次元を使って実世界のデータにアクセスし、操作し、情報を付加する方法を身につけます。一般的な形式（例: GeoJSON、Shapefile、GeoPackage）の表形式の空間データを読み込み、地図上に可視化する方法を学びます。さらに、位置情報を“橋渡し”として活用し、異なるデータ源同士を関連付けて組み合わせます。コースの最後には、地理データ特有の性質を理解し、さまざまな文脈で変換・再利用できるようになります。

前提条件

Data Manipulation with pandas
1

Introduction to Geospatial Vector Data

In this chapter, you will be introduced to the concepts of geospatial data, and more specifically of vector data. You will then learn how to represent such data in Python using the GeoPandas library, and the basics to read, explore and visualize such data. And you will exercise all this with some datasets about the city of Paris.
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2

Spatial Relationships

One of the key aspects of geospatial data is how they relate to each other in space. In this chapter, you will learn the different spatial relationships, and how to use them in Python to query the data or to perform spatial joins. Finally, you will also learn in more detail about choropleth visualizations.
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3

Projecting and Transforming Geometries

In this chapter, we will take a deeper look into how the coordinates of the geometries are expressed based on their Coordinate Reference System (CRS). You will learn the importance of those reference systems and how to handle it in practice with GeoPandas. Further, you will also learn how to create new geometries based on the spatial relationships, which will allow you to overlay spatial datasets. And you will further practice this all with Paris datasets!
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4

Putting It All Together – Artisanal Mining Sites Case Study

In this final chapter, we leave the Paris data behind us, and apply everything we have learnt up to now on a brand new dataset about artisanal mining sites in Eastern Congo. Further, you will still learn some new spatial operations, how to apply custom spatial operations, and you will get a sneak preview into raster data.
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Pythonで扱う地理空間データ
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