دوره آموزشی تحلیل پیشرفته دادههای مکانی در پایتون
1 ساعت 56 دقیقهپیشرفته2025-08-21
مدرسین

Milan Janosov, Ph.D.
جزئیات دوره
اگه میخوای تو دنیای علم دادههای مکانی (Geospatial Data Science) حرفهای بشی و بتونی با دادههای فضایی مسائل واقعی رو حل کنی، این دوره مخصوص توئه! Milan Janosov، متخصص جهانی در زمینه دادههای مکانی، بهت نشون میده چطور با پایتون دادههای جغرافیایی رو تحلیل، مدلسازی و بصریسازی کنی.
تو این دوره با مفاهیم پیشرفتهای مثل ایندکسینگ فضایی، کدگذاری مکانی (Geocoding) و مدیریت دادههای فضایی-زمانی (Spatio-temporal) آشنا میشی و یاد میگیری چطور آدرسهای متنی رو به مختصات مکانی تبدیل کنی، تغییرات رو در طول زمان رصد کنی و تحلیلهای حرفهای بسازی. با مثالها و تمرینهای عملی، توانایی ساخت پایپلاینهای تحلیلی دادههای مکانی رو پیدا میکنی و آماده میشی تا مدلها و تحلیلهای پیچیده فضایی رو تو محیط حرفهای یا تحقیقاتی پیادهسازی کنی.
اهداف یادگیری
تفاوت بین دادههای وکتور (Vector) و رستر (Raster) رو بشناسی و بدونی کدوم برای هر پروژه مناسبتره.
دادهها رو بین فرمت وکتور و رستر با استفاده از کتابخانههایی مثل GeoPandas و Rasterio تبدیل کنی.
ایندکسینگ فضایی رو با فریمورک H3 انجام بدی و دادهها رو برای تحلیل و جمعبندی کارآمد آماده کنی.
روش H3 رو روی دادههای واقعی تست و بصریسازی کنی.
دادههای فضایی-زمانی رو پیشپردازش و بصریسازی کنی و تغییرات رو رصد کنی.
از تکنیکهای Geocoding و Reverse Geocoding برای تبدیل آدرس به مختصات و برعکس، چه به صورت تکی و چه دستهای استفاده کنی.
پرسپکتیوهای پیشرفته نقشه رو با PyProj بررسی و پیادهسازی کنی.
تو این دوره با مفاهیم پیشرفتهای مثل ایندکسینگ فضایی، کدگذاری مکانی (Geocoding) و مدیریت دادههای فضایی-زمانی (Spatio-temporal) آشنا میشی و یاد میگیری چطور آدرسهای متنی رو به مختصات مکانی تبدیل کنی، تغییرات رو در طول زمان رصد کنی و تحلیلهای حرفهای بسازی. با مثالها و تمرینهای عملی، توانایی ساخت پایپلاینهای تحلیلی دادههای مکانی رو پیدا میکنی و آماده میشی تا مدلها و تحلیلهای پیچیده فضایی رو تو محیط حرفهای یا تحقیقاتی پیادهسازی کنی.
اهداف یادگیری
تفاوت بین دادههای وکتور (Vector) و رستر (Raster) رو بشناسی و بدونی کدوم برای هر پروژه مناسبتره.
دادهها رو بین فرمت وکتور و رستر با استفاده از کتابخانههایی مثل GeoPandas و Rasterio تبدیل کنی.
ایندکسینگ فضایی رو با فریمورک H3 انجام بدی و دادهها رو برای تحلیل و جمعبندی کارآمد آماده کنی.
روش H3 رو روی دادههای واقعی تست و بصریسازی کنی.
دادههای فضایی-زمانی رو پیشپردازش و بصریسازی کنی و تغییرات رو رصد کنی.
از تکنیکهای Geocoding و Reverse Geocoding برای تبدیل آدرس به مختصات و برعکس، چه به صورت تکی و چه دستهای استفاده کنی.
پرسپکتیوهای پیشرفته نقشه رو با PyProj بررسی و پیادهسازی کنی.
مهارت ها
GISAdvancedPythonData AnalysisAECProgramming LanguagesData ScienceBusiness Analysis and StrategyBusiness Software and ToolsOpen SourceSoftware Development
سرفصل ها
مقدمه
- زمین در کد - گردشهای کاری پیشرفته مکانی در پایتون
- مهارتهای اصلی پوشش داده شده
تبدیل بین فرمتها و رزولوشنهای دادههای مکانی
- مرور کلی فصل ۱
- شرح دادهها - دادههای رستری
- شرح دادهها - دادههای برداری
- آمار منطقهای - اصول اولیه
- نمونهبرداری کوچک از رستر
- تبدیل دادههای رستری به یک شبکه برداری
- رستر کردن دادههای برداری
نمایهسازی مکانی
- مرور کلی فصل ۲
- مقدمهای بر نمایهسازی مکانی
- آشنایی عملی با H3
- تجسم شبکههای H3
- نقاط داده ارتفاعی را به صورت شش ضلعی ترسیم کنید
ژئوکدینگ و تصاویر پیشرفته نقشه
- مرور کلی فصل ۳
- مروری بر دادههای مکانی-زمانی
- اکتساب دادهها
- پیشپردازش دادهها
- تجسم تغییرات زمانی در دادههای مکانی
- تشخیص تغییر در دادههای رستری
- NetCDF - یک فرمت فایل پیشرفته
- خواندن و مصورسازی دادههای NetCDF
تحلیل دادههای مکانی-زمانی
- مرور کلی فصل ۴
- ژئوکدینگ
- مختصات جغرافیایی معکوس
- پیشبینیهای پیشرفته نقشه با استفاده از Pyproj
ادامه سفر یادگیری تحلیل دادههای مکانی شما
- مراحل بعدی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی یادگیری ماشین و آمار فضایی در پایتون
- دوره آموزشی نوشتن اسکریپت پایتون با استفاده از ArcGIS API برای پایتون
- دوره آموزشی تحلیل دادههای پهپاد با Drone2Map و ArcGIS Online
- دوره آموزشی مبانی سیستمهای اطلاعات جغرافیایی (GIS)
- دوره آموزشی دوره آموزشی تجزیه و تحلیل داده های شطرنجی جغرافیایی در پایتون
- دوره آموزشی پروژه عملی PostgreSQL: علم داده فضایی
- دوره آموزشی یادگیری جامع تحلیل دادههای جغرافیایی
- دوره آموزشی تحلیل پیشرفته QGIS با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین