September 2024
Intermediate to advanced
282 pages
7h 26m
German
Overview
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
In der räumlichen Datenwissenschaft haben Dinge, die näher beieinander liegen, wahrscheinlich mehr gemeinsam als Dinge, die weiter voneinander entfernt sind. Mit diesem praktischen Buch lernen Geospatial Professionals, Data Scientists, Business Analysts, Geographen, Geologen und andere, die mit Datenanalyse und -visualisierung vertraut sind, die Grundlagen der räumlichen Datenanalyse, um ein tieferes Verständnis für ihre Datenfragen zu erlangen.
Die Autorin Bonny P. McClain zeigt, warum das Erkennen und Quantifizieren von Mustern in Geodaten so wichtig ist. Sowohl proprietäre als auch Open-Source-Plattformen ermöglichen es dir, räumliche Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. Dieses Buch richtet sich an Personen, die mit der Datenanalyse oder Visualisierung vertraut sind und die die Integration von Geodaten mit Python erkunden möchten.
Dieses Buch hilft dir:
- die Bedeutung der Anwendung räumlicher Beziehungen in der Datenwissenschaft zu verstehen
- Datenschichten aus Raster- und Vektorgrafiken auszuwählen und anzuwenden
- Standortdaten anwenden, um räumliche Analysen zu nutzen
- Informative und genaue Karten entwerfen
- Geografische Daten mit Python-Skripten automatisieren
- Entdecke Python-Pakete für zusätzliche Funktionen
- Arbeit mit atypischen Datentypen wie Polygonen, Shape-Dateien und Projektionen
- Verstehe die grafische Syntax der Geodatenwissenschaft, um deine Neugierde zu wecken
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