【Udemy中英字幕】Geospatial Data Science with R

使用 R 进行地理空间数据科学

学习有效使用空间数据进行实际应用的技能。无需任何编码经验。

讲师：Dr. Xiao Ping (XP) Song

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

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您将学到什么

每节课后都会进行分步代码演示，进行动手学习
完全可下载的代码笔记本，其中包含脚本、数据处理工作流程和附带说明
所有幻灯片均可下载为 PDF
无需任何编码经验！
按照最佳实践设置 R 编程的计算环境
利用 RStudio、R Projects 和 R Markdown Notebooks 提高编码效率和可重复性
在 R 中使用适当的语法、数据结构、函数和软件包
理解并区分空间数据的各种表示形式，例如矢量和栅格格式
加载、处理和导出空间数据集，包括超出可用内存（RAM）的数据集
选择并使用适当的坐标参考系统
应用几何和空间运算来处理矢量数据
处理和汇总栅格数据以从卫星图像和其他来源提取信息
创建交互式、可发布的地图和可视化效果
开发工作流程以自动处理和可视化地理空间数据
将学到的技术应用于环境监测和人口统计中的实际问题

要求

无需编程经验。我们将一起设置计算环境并介绍编码的基础知识
对地理空间概念和数据的基本了解是有益的，但不是强制性的
一台可以配合编程练习的电脑（MacOS、Windows）。这将帮助你练习和巩固对所学技术的理解

描述

踏上激动人心的地理空间数据科学之旅，为您的研究、业务和项目开辟新的可能性。本课程将为您提供必要的技能，让您能够使用开源 R 地理空间生态系统中的强大工具和软件库来分析、操作和可视化空间数据。

你将学到的内容：

在整个课程中，我将逐步指导您实现以下学习目标：

设置 R 环境：按照最佳实践使用 RStudio、R 项目和 R Markdown Notebooks 设置计算环境
R 基础知识：利用适当的语法、数据结构、函数和软件包进行给定的分析
了解空间数据：认识矢量和栅格格式之间的差异，以及如何表示和分析各种类型的空间数据
处理空间数据集：学习加载、处理和导出空间数据集的技术，即使处理超出可用内存（RAM）的大文件
坐标参考系统：了解坐标参考系统 (CRS) 的重要性，并能够为您的分析选择和应用适当的 CRS
矢量数据：应用几何和空间操作来处理矢量数据
栅格数据：处理和汇总栅格数据以从卫星图像和其他来源提取信息
数据处理工作流程：开发脚本以自动处理和可视化地理空间数据
创建引人入胜的可视化效果：开发可供发布的地图和可视化效果，以便有效地向更广泛的受众传达您的发现
实际应用：运用新学到的技能进行环境监测和人口统计分析

本课程附带：

综合幻灯片：访问所有幻灯片，其中包括示例代码和资源链接
实践学习：每节课后逐步讲解代码
代码笔记本：包含脚本、数据处理工作流程和附带说明
测验和练习：加强和测试你对所学概念的理解
终身访问：无限制访问所有未来更新
Udemy 结业证书
无风险学习： 30 天“无条件”退款保证！

关于你的导师：

大家好，我是小平 (XP)。在我的职业生涯中，我深入参与了城市规划和可持续发展报告指标和预测软件的开发。我的研究和教学重点是应用机器学习和地理空间技术。在我的职业生涯中，我教授过本科和硕士课程、编码研讨会和音乐课程，并有幸获得多项教学奖。

作为一名教育工作者，我发现当学生掌握了基本概念并受到所见所闻的启发时，他们会最有动力。这就是为什么在我们的课堂上，我们会直接深入研究有趣且实用的例子。我们将采取亲自动手的方法，通过循序渐进的过程积极地将我们的知识应用到现实世界中。

你准备好了吗？

本课程与典型的数据科学课程的不同之处在于我们特别关注空间问题。空间问题为探索和分析提供了丰富的视觉景观，在本课程中，我们将沉浸在引人入胜的实践示例中。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，本课程都旨在让您巩固理解并获得可以立即付诸实践的实用技能。加入我们，踏上这段新的学习之旅——我期待在课堂上见到你！

真挚地，

小平 (XP)