Этот курс для аналитиков, ГИС-специалистов, студентов geo/urban-направления кто хочет:
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
Особенности пространственных задач
- Установка и настройка рабочей среды
- Опорные материалы для прохождения курса
- Рекомендации для тех, кто мало знаком с Python
- Элементы пространственных задач
- Задачи пространственного анализа: типы и примеры
- Симуляция интервью. Мотивационное письмо
Создание геообъектов
в Python
- Создание точки в Python
- Создание полигона в Python
- Симуляция собеседований
Создание геообъектов
в Python
- Создание точки в Python
- Создание полигона в Python
- Симуляция собеседований
Свойства объектов в пространстве
- Лекция. Особенности работы с геоданными
- Координаты, перевод в UTM проекцию
- Измерения площади, длины и дистанции
- Построение буфера
- Симуляция собеседований
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
- Зачем геоаналитику статистика
- Лекция. Сравнение локаций с помощью статистический показателей
- Нормализация vs стандартизация
- Доверительные интервалы
Создание витрин с пространственными показателями для сервиса быстрой доставки
- Лекция. Пространственные объекты и тесселяции
- Лекция. Способы отображения данных на карте
- Создание агрегатов
- Визуализация с помощью метода Explore и библиотеки Matplotlib
- Создание Choropleth maps с помощью библиотеки Folium
- Симуляция интервью
- Дополнительные материалы
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
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"
