Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
O bună parte din datele existente în lumea reală au o componentă spațială inerentă. De la populația înregistrată în recensământul național până la fiecare magazin din cartierul tău, majoritatea seturilor de date au o dimensiune geografică pe care o poți exploata pentru a le valorifica la maximum. Acest curs îți va arăta cum să integrezi datele spațiale în fluxul tău de lucru Python pentru știința datelor. Vei învăța să interacționezi cu date reale, să le manipulezi și să le îmbogățești folosind dimensiunea lor geografică. Vei învăța să citești date spațiale tabulare în cele mai comune formate (de exemplu, GeoJSON, shapefile, geopackage) și să le vizualizezi pe hărți. Vei combina apoi surse diferite folosind localizarea ca element de legătură între ele. Iar la finalul cursului, vei înțelege ce face datele geografice unice, putând astfel să le transformi și să le reutilizezi în contexte diferite.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în datele vectoriale geospațiale
În acest capitol, vei fi introdus în conceptele de date geospațiale și, mai specific, de date vectoriale. Vei învăța cum să reprezinți astfel de date în Python folosind biblioteca GeoPandas, precum și elementele de bază pentru a citi, explora și vizualiza aceste date. Vei exersa totul cu seturi de date despre orașul Paris.
- Date geospațiale50 XP
- Restaurante din Paris100 XP
- Adăugarea unei hărți de fundal100 XP
- Introducere în GeoPandas50 XP
- Explorează districtele Parisului (I)100 XP
- Explorează districtele din Paris (II)100 XP
- Restaurantele din Paris ca GeoDataFrame100 XP
- Explorarea și vizualizarea datelor spațiale50 XP
- Vizualizarea densității populației100 XP
- Funcționalități pandas: groupby100 XP
- Reprezentarea mai multor straturi100 XP
2
Relații spațiale
Unul dintre aspectele esențiale ale datelor geospațiale este modul în care acestea se raportează unele la altele în spațiu. În acest capitol, vei învăța diferitele tipuri de relații spațiale și cum să le folosești în Python pentru a interoga datele sau pentru a realiza îmbinări spațiale. În final, vei aprofunda și vizualizările de tip coropleth.
3
Proiectarea și transformarea geometriilor
În acest capitol, vom analiza mai în detaliu modul în care coordonatele geometriilor sunt exprimate în funcție de Sistemul de Referință de Coordonate (CRS). Vei învăța importanța acestor sisteme de referință și cum să le gestionezi practic cu GeoPandas. În plus, vei învăța cum să creezi geometrii noi pe baza relațiilor spațiale, ceea ce îți va permite să suprapui seturi de date spațiale. Și vei continua să exersezi totul cu seturi de date despre Paris!
4
Totul laolaltă – studiu de caz: situri miniere artizanale
În acest capitol final, lăsăm datele despre Paris în urmă și aplicăm tot ce am învățat până acum pe un set de date complet nou despre siturile miniere artizanale din estul Congului. Vei mai învăța câteva operații spațiale noi, cum să aplici operații spațiale personalizate și vei primi o scurtă introducere în datele raster.
Lucrul cu date geospațiale în Python
Curs
finalizat
