Data Science und räumliche Statistik helfen dir dabei, Muster, Zusammenhänge und Trends in Geodaten sichtbar zu machen. In diesem Kurs lernst du, wie du mit Python geografische Analysen durchführst, Netzwerke untersuchst und die Bewegungen von Objekten analysierst. Du arbeitest mit leistungsstarken Bibliotheken für räumliche Statistik, Netzwerkanalyse und Mobilitätsdaten. So entwickelst du praktische Fähigkeiten, um Daten in fundierte Erkenntnisse und Prognosen umzuwandeln.
Statistik und Data Science spielen eine wichtige Rolle bei der Erkennung von Mustern, Trends und Zusammenhängen in Geodaten. Durch die strukturierte Analyse von Daten können Sie fundiertere Entscheidungen treffen und wertvolle Erkenntnisse aus großen Informationsmengen gewinnen.
In diesem Blended-Learning-Kurs lernen Sie, wie Sie statistische Analysen und Data-Science-Techniken mit Python anwenden. Sie arbeiten mit georäumlichen Datensätzen, Netzwerken, Bewegungsdaten und räumlichen Mustern und entdecken, wie Sie diese Daten analysieren, modellieren und visualisieren können.
Der Kurs eignet sich für GIS-Fachleute, Datenanalysten und alle, die mehr Einblick in geografische Daten gewinnen möchten. Durch den praxisorientierten Ansatz lernst du nicht nur die Theorie kennen, sondern wendest statistische Methoden direkt auf realistische Datensätze und Problemstellungen an.
In diesem Blended-Learning-Kurs erlernst du die Grundlagen der Statistik und der Datenwissenschaft in einem georäumlichen Kontext. Du beginnst mit der Analyse von Datensätzen und lernst, wie du Muster, Cluster und räumliche Beziehungen identifizieren kannst.
Du lernst unter anderem den Umgang mit Bibliotheken wie PySAL, ESDA, SPREG und MGWR für räumliche Statistik und Regressionsanalyse. Damit kannst du geografische Muster untersuchen und Erklärungen für räumliche Unterschiede innerhalb von Datensätzen finden.
Darüber hinaus entdecken Sie, wie Sie Netzwerke und Mobilitätsdaten mit Tools wie NetworkX, OSMnx, MovingPandas und Trackintel analysieren. Sie lernen, Routen, Bewegungen und räumliche Netzwerke zu untersuchen und zu visualisieren. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Anwendung statistischer Modelle auf geografische Fragestellungen.
Kurz gesagt: Dieser Kurs ist ideal für alle, die statistische Analysen und Data Science mit GIS und georäumlichen Daten kombinieren möchten, um fundiertere Erkenntnisse zu gewinnen.
Blended Learning verbindet selbstständiges Online-Lernen mit praxisorientierter Betreuung. Du erhältst Zugang zu Online-Lernmaterialien, mit denen du in deinem eigenen Tempo den Umgang mit statistischen Techniken, Datenanalyse und georäumlichen Modellen erlernst. Die Theorie wird durch praktische Aufgaben ergänzt, sodass du direkt mit realistischen Datensätzen üben kannst.
Während der betreuten Sitzungen kannst du Fragen stellen, zusätzliche Erklärungen erhalten und an Aufgaben arbeiten, die auf praxisorientierte Anwendungen ausgerichtet sind. Du lernst, wie du statistische Modelle aufbaust, Ergebnisse interpretierst und georäumliche Analysen an realen Datensätzen durchführst.
Nach Abschluss dieses Kurses verfügen Sie über eine solide Grundlage in Statistik und Data Science mit Python. Sie können selbstständig Datensätze analysieren, räumliche Muster untersuchen und statistische Verfahren in GIS-, Mobilitätsanalyse- und Geodatenprojekten anwenden.
Sie erhalten eine persönliche Betreuung. Nach Ihrer Anmeldung wird sich unser Kurskoordinator mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihren ersten Termin zu vereinbaren.
Haben Sie Fragen zum Inhalt des Kurses? Oder sind Sie sich nicht sicher, ob der Kurs Ihren Lernzielen oder Wünschen entspricht? Bevorzugen Sie einen Inhouse- oder einen Privatkurs? Wir helfen Ihnen gerne weiter.
