Descripción
Conecte inteligentemente los puntos de datos y obtenga una comprensión más profunda de los problemas ambientales a través de estudios de casos prácticos de ciencia de datos geoespaciales escritos en Python
El libro incluye imágenes a color de conceptos importantes
Características clave:
- Aprenda a integrar datos espaciales y pensamiento espacial en los flujos de trabajo tradicionales de ciencia de datos
- Desarrolle una perspectiva espacial y aprenda a evitar errores comunes en el camino
- Obtenga experiencia a través de estudios de casos prácticos aplicables en una variedad de industrias con ejemplos de código que pueden reproducirse y expandirse
Descripción del libro:
Los científicos de datos, al verse con una miríada de datos, a menudo pueden perder de vista cómo presentar análisis geoespaciales de una manera significativa para que todos los entiendan. Usar Python para visualizar datos ayuda a las partes interesadas en roles menos técnicos a comprender el problema y buscar soluciones. El objetivo de este libro es ayudar a los científicos de datos y a los profesionales de GIS a aprender e implementar flujos de trabajo de ciencia de datos geoespaciales usando Python.
A lo largo de este libro, descubrirá numerosas bibliotecas geoespaciales de Python con las que podrá desarrollar flujos de trabajo de ciencia de datos espaciales de principio a fin. Aprenderá a leer, procesar y manipular datos espaciales de manera efectiva. Con los datos en la mano, pasará a elaborar visualizaciones de datos espaciales para comprender mejor y contar la historia de sus datos a través de aplicaciones de mapeo estáticas y dinámicas. A medida que avance en el libro, se encontrará desarrollando modelos de IA y ML geoespaciales centrados en la agrupación, la regresión y la optimización. Los casos de uso se pueden aprovechar como bloques de construcción para un trabajo más avanzado en una variedad de industrias.
Al final del libro, podrá abordar datos aleatorios, encontrar correlaciones significativas y crear modelos de datos geoespaciales.
Lo que aprenderá:
- Comprender los fundamentos necesarios para trabajar con datos geoespaciales
- Transición de datos tabulares a datos geo-habilitados en sus flujos de trabajo
- Desarrolle una cartera introductoria de trabajo de ciencia de datos espaciales utilizando Python
- Obtenga habilidades prácticas con estudios de casos relevantes para diferentes industrias
- Descubra las mejores prácticas centradas en datos geoespaciales para generar un cambio positivo en su entorno
- Explore la resolución de casos de uso, como el problema del viajante y los problemas de enrutamiento de vehículos
A quién va dirigido este libro:
Este libro es para usted si es un científico de datos que busca incorporar el pensamiento geoespacial en sus flujos de trabajo o un profesional de GIS que busca incorporar métodos de ciencia de datos en los suyos. Necesitará tener un conocimiento fundamental de Python para el análisis de datos y/o la ciencia de datos.
Autor: David S. Jordan
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 28/02/2023
Páginas: 308
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.17 libras
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.65d
ISBN13: 9781803238128
ISBN10: 1803238127
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | Visualización de datos
- Informática | Informática
- Informática | Teoría de máquinas
Este título no es retornable