Aplicaciones y ciencia de datos espaciales - Curso Virtual - Coursera Verified listing

Spatial (mapa) se considera como una infraestructura central del mundo moderno de TI, que está respaldado por transacciones comerciales de las principales empresas de TI como Apple, Google, Microsoft, Amazon, Intel y Uber, e incluso empresas de automóviles como Audi, BMW, y mercedes. En consecuencia, están obligados a contratar cada vez más científicos de datos espaciales. Basado en tal tendencia comercial, este curso está diseñado para presentar una comprensión firme de la ciencia de datos espaciales a los alumnos, quienes tendrían un conocimiento básico de la ciencia de datos y el análisis de datos, y eventualmente para hacer que su experiencia se diferencie de otros científicos de datos nominales y datos. analistas Además, este curso podría hacer que los alumnos se den cuenta del valor de los grandes datos espaciales y el poder del software de código abierto para abordar los problemas de la ciencia de datos espaciales. Este curso comenzará definiendo la ciencia de datos espaciales y respondiendo por qué lo espacial es especial desde tres perspectivas diferentes: negocios, tecnología y datos en la primera semana. En la segunda semana, se presentan juntas cuatro disciplinas relacionadas con la ciencia de datos espaciales: GIS, DBMS, Data Analytics y Big Data Systems, y el software de código abierto relacionado: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R y Hadoop. Durante la tercera, cuarta y quinta semana, aprenderá las cuatro disciplinas una por una desde el principio hasta las aplicaciones. En la semana final, se presentan cinco problemas del mundo real y las soluciones correspondientes con procedimientos paso a paso en un entorno de software de código abierto. Se presentan juntas cuatro disciplinas relacionadas con la ciencia de datos espaciales: GIS, DBMS, Data Analytics y Big Data Systems, y el software de código abierto relacionado: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R y Hadoop. Durante la tercera, cuarta y quinta semana, aprenderá las cuatro disciplinas una por una desde el principio hasta las aplicaciones. En la semana final, se presentan cinco problemas del mundo real y las soluciones correspondientes con procedimientos paso a paso en un entorno de software de código abierto. Se presentan juntas cuatro disciplinas relacionadas con la ciencia de datos espaciales: GIS, DBMS, Data Analytics y Big Data Systems, y el software de código abierto relacionado: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R y Hadoop. Durante la tercera, cuarta y quinta semana, aprenderá las cuatro disciplinas una por una desde el principio hasta las aplicaciones. En la semana final, se presentan cinco problemas del mundo real y las soluciones correspondientes con procedimientos paso a paso en un entorno de software de código abierto.