Raumdatenwissenschaft und Anwendungen | Das Universitätsnetzwerk

Beschreibung

Räumliche (Karte) gilt als eine Kerninfrastruktur der modernen IT-Welt, was durch Geschäftstransaktionen großer IT-Unternehmen wie Apple, Google, Microsoft, Amazon, Intel und Uber und sogar Automobilunternehmen wie Audi, BMW, und Mercedes. Folglich werden sie zwangsläufig immer mehr Geodatenwissenschaftler einstellen. Basierend auf diesem Geschäftstrend soll dieser Kurs den Lernenden, die über Grundkenntnisse in Datenwissenschaft und Datenanalyse verfügen, ein fundiertes Verständnis der räumlichen Datenwissenschaft vermitteln und schließlich ihr Fachwissen von anderen nominalen Datenwissenschaftlern und Daten abheben Analysten. Darüber hinaus könnte dieser Kurs den Lernenden den Wert räumlicher Big Data und die Leistungsfähigkeit von Open-Source-Software bei der Bewältigung räumlicher Datenwissenschaftsprobleme bewusst machen.

Dieser Kurs beginnt mit der Definition der Geodatenwissenschaft und der Beantwortung der Frage, warum Geodaten aus drei verschiedenen Perspektiven – Wirtschaft, Technologie und Daten – in der ersten Woche etwas Besonderes sind. In der zweiten Woche werden vier Disziplinen im Zusammenhang mit der Geodatenwissenschaft – GIS, DBMS, Datenanalyse und Big Data Systems – sowie die zugehörigen Open-Source-Softwares – QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R und Hadoop-Tools – gemeinsam vorgestellt. In der dritten, vierten und fünften Woche lernen Sie die vier Disziplinen nacheinander vom Prinzip bis zur Anwendung kennen. In der letzten Woche werden fünf reale Probleme und die entsprechenden Lösungen mit schrittweisen Vorgehensweisen im Umfeld von Open-Source-Software vorgestellt.