在城市化快速发展的今天,地理空间数据科学为我们提供了一种新的视角,帮助我们理解和分析城市的复杂性。Milan Janosov的在线课程《使用Python进行城市分析:地理空间数据科学与OpenStreetMap》将带您走入这一领域。本文将深入探讨这一课程的内容、学习收益以及你所需要的一些基本知识。
Created by Milan Janosov
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 33 Lectures ( 4h 28m )
课程概述
学习目标
在这门课程中,您将学习到以下内容:
- 地理空间数据科学基础:了解如何在Python中识别和操作矢量数据。
- 数据收集和存储:使用Python从OpenStreetMap(OSM)中自动化地收集和存储多种矢量数据。
- 空间分析:量化城市特征和相关特征,利用矢量数据进行空间分析。
- 数据合并与分析:将来自OSM的多种矢量数据合并,提炼出城市的宜居性指标。
课程需求
为确保您能顺利学习,建议您具备:
- Python的基本知识:您需要对Python有一定的使用经验。
- GIS概念的基础理解:对地理信息系统(GIS)一些基本概念的理解将帮助您更好地掌握课程内容。
课程内容详解
1. 地理空间数据简介
课程的第一部分将介绍地理空间数据的基础,重点讲解矢量数据和栅格数据的区别。同时,您会学习到OpenStreetMap作为一个强大的数据源的优势和应用。
2. Python环境设置与库介绍
在掌握基本概念后,课程将指导您如何设置Python环境,并介绍一些重要的地理空间库,如GeoPandas和Shapely。这些工具能够帮助您高效地处理几何数据类型,并操作地理空间数据结构。
3. 城市数据集获取
接下来,您将学习如何使用Python软件包(如OSMNx和OverPy)从OSM获取不同的城市数据集。您将接触到点、面和图形数据,包括建筑轮廓、道路网络等。这一过程将涵盖多种编程实践,确保您能够处理实际的地理空间数据任务。
4. 高级城市分析技术
在掌握基础之后,课程将深入到更为复杂的城市分析技术。您将参与实际项目,分析道路网络,创建建筑档案,制作可视化图表以探索城市区域。课程最后的迷你项目将结合您所有学到的技术,创建一个城市宜居性指数,综合考量多项城市关键绩效指标。
5. 学习资源
本课程提供了多种学习资源,包括:
- 章节介绍和总结视频;
- 附带的PDF备忘录和演示文稿;
- 编码视频,伴随屏幕分享,包含录制的直播代码文件以及整理好的Jupyter Notebook格式代码。
通过参加《使用Python进行城市分析:地理空间数据科学与OpenStreetMap》课程,您将获得扎实的地理空间数据科学知识,能够利用Python和OSM数据进行深入的城市分析项目。无论您是学生、研究人员还是城市规划者,这门课程都是提升您技能、理解复杂城市结构的绝佳机会。Urban Analytics with Python
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