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突破次元壁,从二次元到元宇宙的空间地理数据分析
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添加微信aiu_cda,回复“空间地理数据分析”,了解更多关于课程的内容 人类的绝大部分活动都发生在地球上,都与地球表面位置(即地理空间位置)息息相关,随着计算机技术的日益发展和普及,“数字地球”、“数字城市”在人们的生产和生活中起着越来越重要的作用,掌握空间数据的分析方法成为步入“数字时代”的金钥匙。 作为数据分析师的你,无论是做数据分析也好,机器学习也好,几乎处理的都是横截面数据、面板数据、时序数据等二维空间数据,这门课将为你解密**三维空间地理的数据**。 本期课程将会带你轻松掌握使用**Python进行空间数据分析**的基本能力,结合对空间(地理)数据的理解和掌握,掌握定义问题、分析数据、研判解决方案的思考方法和实操能力,拥有对世界高人一等的洞察力。 # 如何学这门课? 为助你提升空间数据分析能力、地理数据可视化能力,CDA网校邀请到**拥有丰富地理空间数据处理+城市治理一线研究专家的清华大学硕士来建新老师**,与你分享他的地理数据分析实操经验。 # 这门课学什么? 这是一门空间地理数据的基础入门课。一共10次课,每节课除了理论讲解外,都会有案例带你上手操作。 ``` 第1课 地图投影、空间数据及其处理 1.1 数据导论 1.2 什么是空间数据 1.3 空间数据有哪些类型 1.4 地图为什么长这样——地图投影 1.5 地理数据处理与数据探索 1.6 地理数据资源 1.7 Python和开源工具 【案例】:不同投影下的中国地图 第2课 Python 基础 2.1 编写和执行代码 2.2 一个脚本的基本结构 2.3 变量 2.4 基础数据类型:布尔、数值、字符串 2.5 组合数据:列表和元组、集合、字典 2.6 控制流:if、循环、断点 2.7 函数 2.8 类 2.9 认识“库” 2.10 Geopandas 【案例】:基于python的应答系统 第3课 矢量数据 3.1 什么是矢量数据 3.2 OGR 介绍 3.3 读取矢量数据:访问、查看数据、获取元数据 3.4 写入矢量数据:创建新的数据源、新建属性字段 3.5 更新现有数据:改变图层定义、要素添加、要素更新和要素删除 3.6 矢量数据格式:shapefiles、GeoJson、PostGIS,SpatialLite、csv、ESRI地理数据库、网络数据库。 3.7 测试格式能力 3.8 Geopandas读写文件 【案例】:北京市地图矢量数据的创建与维护 第4课 使用OGR 处理数据和几何要素 4.1 属性过滤条件 4.2 空间过滤条件 4.3 SQL简介 4.4 使用 SQL创建临时图层 4.5 充分利用过滤条件 4.6 几何对象的处理:点、线、多边形 【案例】:使用过滤条件锁定目标 第5课 矢量分析 5.1 叠加分析:用计算确定空间要素的位置关系 5.2 邻近分析:要素距离的计算 5.3 空间参照系统的使用 5.4 使用pyproj空间参考 5.5 使用Geopandas进行空间计算 5.6 Geopandas的投影变换 【案例】:数据决策→选址问题 第6课 栅格数据 6.1 栅格数据介绍 6.2 GDAL介绍 6.3 数据集 6.4 字节序列 6.5 网络地图服务 【案例】:北京市遥感图像处理 第7课 处理栅格数据 7.1 地面控制点 7.2 将像素坐标转换为另一图像 7.3 颜色表、直方图、属性表 7.4 虚拟栅格格式 7.5 影像裁剪 7.6 创建问题格式 7.7 影像重投影 7.8 回调函数 7.9 异常和错误处理程序 【案例】:自然地理要素加持下的空间分析 第8课 地图运算 8.1 NumPy介绍 8.2 地图代数 8.3 局部分析 8.4 焦点分析 8.5 区域分析 8.6 全局分析 8.7 数据重采样 【案例】:1+1>2:发现未知 第9课 数据可视化 9.1 Matplotlib 9.2 使用matplotlib绘制矢量数据 9.3 使用matplotlib绘制栅格数据 9.4 使用matplotlib绘制三维数据 9.5 Mapnik 9.6 使用mapnik绘制矢量数据 9.7 使用XML存储信息 9.8 使用mapnik绘制栅格数据 9.9 使用Geopandas绘制地图 【案例】:给数据以生命 第10课 机器学习入门与地图分类 10.1 机器学习简介 10.2 非监督分类 10.3 监督分类 【案例】:与“不确定性”携手前行 ```
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Python空间地理数据分析与可视化
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