Работа с геопространственными данными в Python

О курсе

Большая часть данных в реальном мире по своей природе пространственная. От населения, зарегистрированного в национальной переписи, до каждого магазина в вашем районе, большинство наборов данных имеют параметр местоположения, который можно использовать для получения максимального результата. Этот курс покажет вам, как интегрировать пространственные данные в рабочий процесс Python Data Science. Вы узнаете, как взаимодействовать, манипулировать и дополнять реальные данные, используя их географическое измерение. Вы научитесь читать табличные пространственные данные в наиболее распространенных форматах (например, GeoJSON, shapefile, geopackage) и визуализировать их на картах. Затем вы объедините различные источники, используя их местоположение в качестве моста, который связывает их друг с другом. И к концу курса вы поймете, что делает географические данные уникальными, что позволяет преобразовывать и повторно использовать их в различном контексте.