Авторский курс по геоаналитике
Основы пространственного анализа в Python
Старт — в любое время

Длительность 4–6 недель
Практика на реальных кейсах
Реальный проект
в ваше портфолио
Автор
О навыке
Программа курса
Кому подойдет?
Автор курса
Инесса Трегубова
Консультант, гео дата-сайнтист
гео-аналитик с 8-летним опытом. Работала 
в Сбербанке, Мегафоне, Яндексе. 
Последние 5 лет специализируется на location intelligence, выполняла проекты для муниципалитетов и компаний из разных отраслей. Автор курса "Пространственный анализ в Python", выпускники которого нашли работу в Яндекс, Whoosh, Вкусвилл и других компаниях
Где меня читать:
Для кого этот курс
Этот курс для аналитиков, ГИС-специалистов, студентов geo/urban-направления кто хочет
Работать с данными
Научись работать с пространственными данными для отчетов или ML-моделей
Автоматизировать аналитику
Автоматизируй процессы и научись анализировать данные 
в Python
Уверенно проходить интервью
Найди стажировку в гео или нужны навыки обработки геоданных для курсовой
Программа курса
Вводный модуль
Приветствие от автора
  • Установка и настройка рабочей среды
  • Опорные материалы для прохождения курса
  • Рекомендации для тех, кто мало знаком с Python
Модуль 1
Особенности пространственных задач
  • Элементы пространственных задач
  • Задачи пространственного анализа: типы и примеры
  • Симуляция интервью. Мотивационное письмо
Модуль 2
Создание геообъектов
в Python
  • Создание точки в Python
  • Создание полигона в Python
  • Симуляция собеседований
Модуль 3
Создание геообъектов
в Python
  • Создание точки в Python
  • Создание полигона в Python
  • Симуляция собеседований
Модуль 4
Свойства объектов в пространстве
  • Лекция. Особенности работы с геоданными
  • Координаты, перевод в UTM проекцию
  • Измерения площади, длины и дистанции.
  • Построение буфера
  • Симуляция собеседований
Модуль 5
Отношения объектов в пространстве
  • Пространственные отношения
  • Расчет расстояния между объектом и набором
  • 2 способа поиска наиболее удаленных объектов набора
  • Дополнительные материалы
  • Самостоятельное решение задачи размещения кафе
Вспомогательный материал
Немного статитистики
  • Зачем геоаналитику статистика
  • Лекция. Сравнение локаций с помощью статистический показателей
  • Нормализация vs стандартизация
  • Доверительные интервалы
Модуль 6
Создание витрин с пространственными показателями для сервиса быстрой доставки
  • Лекция. Пространственные объекты и тесселяции
  • Лекция. Способы отображения данных на карте
  • Создание агрегатов
  • Визуализация на картах с помощью метода Explore и библиотеки Matplotlib
  • Создание Choropleth maps с помощью библиотеки Folium
  • Симуляция интервью
  • Дополнительные материалы
Модуль 7
Сравнительный анализ доступности в пространстве
  • Нормализация показателей с помощью среднего
  • Нормализация данных с помощью тесселяции
  • Нормализация данных по гексагонам
  • Стандартизация на ожидаемое среднее
  • Расчет z-score
  • Дополнительные материалы
Финальный рывок
Проект для портфолио
с возможностью публикации
в медиа
Это полноценный аналитический проект для портфолио, который вы выполняете самостоятельно на основе рекомендуемого плана, используя материалы курса
  • Симуляция интервью. Финальная встреча
  • План решения задачи: оценка доступности сервиса в городе
  • Представление результата и возможность публикации в телеграм канале "О городах и данных"
Состав курса
1.
Видео-лекции и скрин-касты кода
2.
Скрипты кода с комментариями, заданиями и ответами
3.
Теоретические и практические тесты
4.
Дополнительные материалы: кейсы и примеры решений, расширенные методы, термены
Что нужно для прохождения курса?
Во-первых желание и...

Опыт работы в Python (опыт работы с библиотекой pandas: фильтрация, сцепки, сводные таблицы; знание типов данных: списки, словари, кортежи, множества)

Базовые знания основ статистики
Аккаунт в Telegram, VPN
Пройдите тест — поймите,
комфортно ли вам будет проходить курс
Перед стартом рекомендую пройти небольшой входной тест по основам Python. Он поможет оценить, насколько вам сейчас будет комфортно учиться и хватит ли базовых знаний для уверенного старта.
Если тест покажет меньше 6 баллов, то вам стоит немного подготовиться, и вы сможете вернуться к курсу.
Что стоит подтянуть перед началом курса?
Если по результатам теста вы набрали меньше 6 баллов или по собственным ощущениям понимаете, что пока не хватает базы Python, начните с этих бесплатных вводных курсов:
1
Переменные, типы данных, условия, циклы, функции
2
Pandas, seaborn — особенно блоки 2 и 3
3
Ключевые понятия, которые пригодятся для анализа данных
Авторский курс по геоаналитике
Тариф “Я сам”
Фундамент для роста в сфере геоаналитики
Курс прошли уже 60+ человек
Что входит
Доступ ко всем модулям и материалам курса
Практические задания (без проверки, но с ответами)
Доступ в Telegram‑чат участников: обсуждаем, делимся, помогаем друг другу.
15 000 ₽
Идеально, если вы:
Предпочитаете искать ответы сами
Цените поддержку комьюнити
Авторский курс по геоаналитике
Тариф "Дайте фидбек"
Фундамент для роста в сфере геоаналитики
Курс прошли уже 60+ человек
Что входит
Всё из тарифа «Я сам»
Поддержка по вопросам, если что-то не получается
Рекомендации по доработке решений, идеи, куда копать дальше от Инессы и менторов через специальную форму.
20 000 ₽
Идеально, если вы:
Хотите разобраться в деталях
Чувствуете себя увереннее с поддержкой менторов и автора курса — Инессы Трегубовой
Остались вопросы?
Если у вас есть вопросы по структуре курсов или вы просто хотите больше знать про работу с данными в городах
Подписывайтесь на telegram-канал: @datainthecity
или пишите на geoanalysis.team@gmail.com
Made on
Tilda