University of Illinois Urbana-Champaign

Erste Schritte mit CyberGIS

Shaowen Wang
Anand Padmanabhan

Dozenten: Shaowen Wang

3.112 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.1

(27 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: CyberGIS
  • Kategorie: Geospatial Data Science
  • Kategorie: Geovisualisierung
  • Kategorie: Geografische Informationssysteme (GIS)

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Sie werden mit dem Kurs, Ihren Klassenkameraden und unserer Lernumgebung vertraut gemacht. Die Orientierung wird Ihnen auch helfen, die für den Kurs erforderlichen technischen Kenntnisse zu erwerben.

Das ist alles enthalten

1 Video3 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen

In diesem Modul erhalten wir eine Einführung in die Grundlagen von CyberGIS und Geospatial Data Science. Zunächst erfahren wir etwas über die Definition von Geoinformationswissenschaft und -systemen und die damit verbundenen Konzepte. Als nächstes werden wir in die Grundlagen der modernen Cyberinfrastruktur und ihrer Komponenten eingeführt. Dann werden wir sehen, wie CyberGIS Cyberinfrastruktur und GIS kombiniert, um eine Summe zu bilden, die größer ist als ihre Teile. Wir werden die Komponenten von CyberGIS und die Gemeinschaft und die Wissenschaften sehen, die es unterstützt. Anschließend werden wir uns mit Geospatial Big Data befassen, insbesondere mit der Komplexität und den Herausforderungen, die sich daraus in Bezug auf Datendarstellung, gemeinsame Nutzung und Datenschutz ergeben. Dann sehen wir uns an, wie die Geospatial Data Science Werkzeuge zur Verfügung stellt, um die Herausforderungen zu lösen, die durch große Geodaten entstehen. Abschließend befassen wir uns mit wissenschaftlichen Anwendungen und Faktoren, die CyberGIS und Geospatial Data Science erfordern, um die damit verbundenen Probleme zu lösen.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In diesem Modul werden die Teilnehmer in Techniken zur Geodatenvisualisierung und zum Web-Mapping mit Python eingeführt. Zunächst lernen wir die Grundlagen des Plottens von Geodaten und der Erstellung von Karten mit Matplotlib, Basemap und Cartopy kennen. Als Nächstes lernen wir Techniken zur Erstellung und Freigabe unserer Webkarten mit den Bibliotheken Mplleaflet und Folium. Schließlich erhalten wir eine kurze Einführung in GeoPandas und lernen, wie man damit einfache Plots, einfache Geometrie und grundlegende räumliche Operationen durchführt.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In diesem Modul erhalten die Teilnehmer zunächst eine Einführung in Techniken zur Manipulation von Geodatenobjekten mit Hilfe von Geodatenbibliotheken in Python. Insbesondere werden wir lernen, wie man mit den Bibliotheken Shapely und RasterIO sowohl Vektor- als auch Rasterdatenobjekte manipuliert. Als nächstes werden die Studenten in die Verwendung des Hadoop-Paradigmas zur Zähmung großer Geodaten eingeführt. Insbesondere lernen wir die Grundlagen der Verarbeitung großer Geodaten mit Hadoop kennen. Die Teilnehmer erhalten eine kurze Einführung in das Hadoop-Framework, seine Hauptkomponenten und seine Eigenschaften und lernen das Hadoop Distributed File System (HDFS), seine Architektur und einfache Befehle zur Interaktion mit ihm kennen. Außerdem lernen wir das MapReduce-Computing-Paradigma kennen und sehen ein Beispiel, wie es mit Hilfe der Hadoop Streaming API zur Verarbeitung von Taxidaten der Stadt New York angewendet werden kann.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In diesem Modul werden wir die theoretischen Grundlagen von CyberGIS kennenlernen. Zu Beginn des Moduls werden wir uns mit den theoretischen Grundlagen von CyberGIS befassen, insbesondere mit der Berechnung der Rechenintensität. Dann werden wir die theoretischen Konzepte auf eine Anwendungsfallstudie anwenden und lernen, wie man diese Rechenintensität berechnet. Zum Abschluss des Moduls und des Kurses werfen wir einen Blick auf einige zukünftige Trends.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.7 (7 Bewertungen)
Shaowen Wang
University of Illinois Urbana-Champaign
1 Kurs3.112 Lernende
Anand Padmanabhan
University of Illinois Urbana-Champaign
1 Kurs3.112 Lernende

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EL
5

Geprüft am 18. Feb. 2022

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