توضیحات
Advanced Spatial Data Visualization in Python دوره آموزشی دادههای جغرافیایی را با استفاده از کتابخانههای پیشرو مکانی پایتون به بینشهای بصری قدرتمند می باشد که توسط آکادمی آنلاین یودمی منتشر شده است. این یک دوره جامع است که برای افرادی طراحی شده است که میخواهند دادههای جغرافیایی را با استفاده از کتابخانههای پیشرو مکانی پایتون به بینشهای بصری قدرتمند تبدیل کنند. این دوره تکنیکهای پیشرفتهای را با ابزارهایی مانند GeoPandas، Shapely، Folium، Plotly و Matplotlib بررسی میکند و به افراد نحوه مدیریت مجموعه دادههای مکانی پیچیده، انجام تجزیه و تحلیل مکانی، ایجاد نقشههای وب تعاملی و ساخت مصورسازیهای چندلایه را آموزش میدهد. افراد تجربه عملی کار با فایلهای شکل، دادههای رستری، سیستمهای مرجع مختصات، پیشبینیها، اتصالات مکانی، آمار مکانی و گردشهای کاری نقشهبرداری در دنیای واقعی را کسب میکنند.
نکات کلیدی شامل کار با مجموعه دادههای مکانی با استفاده از GeoPandas، انجام عملیات هندسی با Shapely، ایجاد نقشههای تعاملی با Folium و Plotly، مصورسازی دادههای رستری و برداری، درک سیستمهای مختصات مرجع و تصویرسازیها، استفاده از اتصالات مکانی و پرسوجوهای مکانی، اعمال آمار مکانی، ساخت مصورسازیهای نقشه چندلایه، ادغام منابع داده GIS دنیای واقعی و توسعه مصورسازیهای مکانی دقیق و آموزنده در پایتون میشود. در پایان، افراد قادر به طراحی مصورسازیهای دوبعدی و تعاملی GIS با کیفیت بالا، تجزیه و تحلیل الگوهای مکانی و ارائه دادههای جغرافیایی با وضوح و ظرافت حرفهای خواهند بود.
آنچه در دوره Advanced Spatial Data Visualization in Python یاد خواهید گرفت:
- پایتون (زبان برنامهنویسی)
- سیستمهای اطلاعات جغرافیایی (GIS)
- مدلسازی مکانی
- تحلیل مکانی
- دادههای مکانی
- تجسم دادهها
- و …
مشخصات دوره
ناشر: LinkedIn
مدرس: Milan Janosov, Ph.D.
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: پیشرفته
تعداد دروس: 16
مدت زمان آموزش: 1ساعت و 39دقیقه
سرفصل های دوره

پیش نیازهای دوره Advanced Spatial Data Visualization in Python
None
تصاویر دوره

فیلم معرفی دوره Advanced Spatial Data Visualization in Python
راهنمای نصب
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: انگلیسی
کیفیت: 720p
لینک دانلود
گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir
حجم فایل
276 مگابایت













































