Name: Trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý bằng Python
Rating: 4.771014492753623 (345 reviews)

Mô tả khóa học

Một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của nhà khoa học dữ liệu là hiểu mối quan hệ giữa vị trí thực tế của dữ liệu và bối cảnh địa lý của nó. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách tạo các trực quan hấp dẫn cho dữ liệu không gian địa lý với gói GeoPandas. Bạn sẽ học cách nối không gian các bộ dữ liệu, liên kết dữ liệu với bối cảnh. Cuối cùng, bạn sẽ học cách chồng lớp dữ liệu địa lý lên bản đồ để bổ sung thêm dấu hiệu không gian cho công việc của mình. Bạn sẽ sử dụng nhiều bộ dữ liệu từ cổng dữ liệu mở của Thành phố Nashville để tìm xem gà ở đâu tại Nashville, khu phố nào có nhiều tác phẩm nghệ thuật công cộng nhất, và hơn thế nữa!

Yêu cầu tiên quyết

Introduction to Data Visualization with Matplotlib Data Manipulation with pandas

Chương trình học

Đề cương khóa học

Xây dựng bản đồ 2 lớp: Kết hợp đa giác và biểu đồ phân tán

Trong chương này, bạn sẽ học cách tạo một bản đồ hai lớp bằng cách trước tiên vẽ các vùng từ shapefile rồi vẽ các điểm vị trí dưới dạng biểu đồ phân tán.

Bắt đầu chương

Tạo và nối GeoDataFrame

Bạn sẽ làm việc với GeoJSON để tạo các đồ thị đa giác, tìm hiểu về phép chiếu và hệ quy chiếu tọa độ, và thực hành nối dữ liệu theo không gian trong chương này.

Bắt đầu chương

GeoSeries và Folium

Trước hết bạn sẽ học cách lấy thông tin về hình học trong dữ liệu bằng ba thuộc tính và phương thức khác nhau của GeoSeries. Sau đó bạn sẽ học cách tạo một lớp bản đồ đường phố bằng folium.

Bắt đầu chương

Tạo bản đồ Choropleth mật độ giấy phép xây dựng ở Nashville

Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu về một loại bản đồ đặc biệt gọi là choropleth. Sau đó, bạn sẽ học và thực hành xây dựng choropleth bằng hai gói khác nhau: geopandas và folium.