Térinformatikai adatok elemzése Python-ban

A geolokációval ellátott adatok virágkorát éljük – a telefonos applikációk és a közlekedési járműveink nagyrésze egyaránt szinte megállás nélkül rögzíti a GPS koordinátáinkat, műholdak tucatjai fotóznak le minket nap mint nap, és térképes alkalmazások sorát használjuk ingatlankereséstől étteremválasztásig az élet legkülönfélébb területein.

Ennek megfelelően, az ilyen módon keletkezett adatok kvantitatív elemzése, megértése, majd pedig üzleti döntéseket támogatni képes értékes információvá történő alakítása a modern adattudomány egyik dinamikusan fejlődő ága, amelybe a képzés bevezetőként szolgál.

Ár / Jelentkezés

Képzés díja: bruttó 279.400.-Ft

220 000 Ft + ÁFA (27%)

Érdeklődöm Céges ajánlatot kérek*

Az "Érdeklődöm" gombra kattintva tudsz előjelentkezni, hogy elsőként kapj értesítést a következő időpontról!

*Ha személyre szabott ajánlatot szeretnél csapatodnak (min. 4 fő), kérd egyedi ajánlatunkat!

Mit fogsz megtanulni?

A Python programozási környezetben zajló képzés átfogó bevezetést nyújt a térinformatikai adatelemzés leggyakrabban használt eszközeibe.

Bemutatja az adatelemzés főbb lépéseit és áttekint néhány haladó témát is. Mindezek segítségével a résztvevők képessé válnak saját munkájuk során felismerni, elemezni, vizualizálni, és értelmezni a geolokációval ellátott adatokat, azokat üzleti értékkel bíró elemzésekké információvá alakítani.

Szükséges eszközök

Neked szól, ha

  • Érdekel az adatelemzés, adattudomány
  • Érdekel a térinformatika
  • Érdekelnek a térképek
  • Programoztál már Python-ban

Nem neked szól, ha

  • Soha nem programoztál
  • Soha nem foglalkoztál adatelemzéssel
  • Nem érdekelnek a térképek

Tematika

— 1. Nap —

1. A térinformatikai adatelemzés elméleti háttere, adatforrások, eszközök, felhasználási lehetőségek áttekintése

2. A geometriai objektumok kezelése Python programozási nyelven

3. Az alapvető térinformatikai adattudományi eszköztár áttekintése – a GeoPandas könyvtár

— 2. Nap —

4. Térképes adatok vizualizációja Python-ban

5. Az OpenStreetMap mint adatforrás megismerése – automatikus adatgyűjtés, városi területek algoritmikus profilozása

6. Haladó kiegészítő témák: geokódolás, térbeli hálók elemzése, gépi tanulás

City-Directedness Chart

Órarend

Időpont:
1. nap – október 4. – péntek 16.00 – 19.00
2. nap – október 5. -szombat 10.00-16.00

Helyszín:
MOME CAMPUS
1121 Budapest, Zugligeti út 9-25.

Janosov Milán

hálózatkutató, Köztársasági Ösztöndíjas fizikus, adattudós, ‘A DATA: Így hálóznak be az adataid’ című könyv szerzője.

Tanulmányait az ELTE-n végezte, majd a CEU-n doktorált. Kutatott a Barabási Lab-ben Bostonban a Bell Labs-ben Cambridge. Az Európai Bizottság rendszeres tanácsadója, start-up társalapító. 2020-ban szerepelt a Forbes „30 sikeres magyar 30 alatt”, és a Data Science Connect “99 Data Influencers to Follow in 2023” listáján. A “Data – Így hálóznak be az adataid” valamint az Amazon Best Seller “Geospatial Data Science Essentials” című könyvek szerzője,

Munkái számos hazai és nemzetközi médiumban kaptak helyet, mint a GQ, New Scientist, New York Times, Gamestar vagy a Miami Art Week.  Rendszeres szerző a Towards Data Science-en és a Data Visualizaiton Society-nél.

http://janosov.com/blog/

Érdeklődöm