کتاب Python for Geospatial Data Analysis

درباره کتاب Python for Geospatial Data Analysis کتاب پایتون برای تجزیه و تحلیل داده های مکانی اثر Bonny McClain از انتشارات O’Reilly Media

خرید کتاب Python for Geospatial Data Analysis فروشگاه کتاب زبان ملت

در کتاب Python for Geospatial Data Analysis علم داده‌های مکانی، چیزهایی که نزدیک‌تر به یکدیگر هستند، احتمالاً نسبت به چیزهایی که از هم دورتر هستند، مشترکات بیشتری دارند. با استفاده از کتاب Python for Geospatial Data Analysis کاربردی، متخصصان زمین فضایی، دانشمندان داده، تحلیلگران تجاری، جغرافیدانان، زمین شناسان و سایر آشنایان با تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها، اصول تحلیل داده های مکانی را یاد می گیرند تا درک عمیق تری از سوالات داده های خود به دست آورند.

خرید کتاب Python for Geospatial Data Analysis فروشگاه کتاب زبان ملت

نویسنده Bonny P. McClain نشان می دهد که چرا شناسایی و کمی سازی الگوها در داده های مکانی حیاتی است. هر دو پلتفرم اختصاصی و منبع باز به شما امکان پردازش و تجسم اطلاعات مکانی را می دهند. کتاب Python for Geospatial Data Analysis برای افرادی است که با تجزیه و تحلیل داده یا تجسم آشنا هستند و مشتاق هستند تا یکپارچگی مکانی با پایتون را کشف کنند.

کتاب Python for Geospatial Data Analysis به شما کمک می کند:

اهمیت به کارگیری روابط فضایی در علم داده را درک کنید
لایه بندی داده های گرافیکی شطرنجی و برداری را انتخاب و اعمال کنید
از داده های مکان برای استفاده از تجزیه و تحلیل فضایی استفاده کنید
طراحی نقشه های آموزنده و دقیق
داده های جغرافیایی را با اسکریپت های پایتون خودکار کنید
بسته های پایتون را برای عملکردهای بیشتر کاوش کنید
با انواع داده های غیر معمول مانند چند ضلعی ها، فایل های شکل و طرح ریزی کار کنید
درک نحو گرافیکی علم داده های مکانی برای تحریک کنجکاوی

از ناشر کتاب Python for Geospatial Data Analysis:

پایتون برای تجزیه و تحلیل داده های مکانی
از پیشگفتار

کتاب Python for Geospatial Data Analysis مال کیه؟

دیدگاه من برای پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی، من را با یک معمای مواجه کرد: چگونه می‌توان کتابی برای متخصصان زمین‌فضایی تازه‌ای که پایتون را می‌شناسند و برای برنامه‌نویسان پایتون تازه‌سازی شده که به خوبی در تجزیه و تحلیل جغرافیایی مسلط هستند، نوشت؟ تصمیم گرفتم به سادگی آن را جالب کنم. هدف من اعطای تخصص حرفه ای به شما در هر دو طرف طیف نیست، بلکه این است که همه ما را برای یادگیری ابزارها و بهترین شیوه ها دور هم جمع کنم.

تا پایان کتاب Python for Geospatial Data Analysis، می‌خواهم همه شما به اندازه کافی مهارت و اعتماد به نفس داشته باشید تا خودتان به بیرون بروید و تجزیه و تحلیل‌های مکانی را کشف کنید. برای این منظور، همانطور که هر ابزار و تکنیکی را آموزش می‌دهم، از شما می‌خواهم که با نصب ابزارها در صورت نیاز و استفاده از یک نوت بوک Jupyter یا Google Colab برای اجرای کد، همراه باشید. اما من نمی‌خواهم شما در اینجا متوقف شوید، بنابراین من همچنین مجموعه‌ای از تجربیات مختلف را ارائه می‌دهم که شما را به ادامه کاوش دعوت می‌کند.

این کتاب Python for Geospatial Data Analysis چگونه کار می کند

ما با یک مجموعه سطح سریع شروع می کنیم که شما را با چند مفهوم کلیدی GIS آشنا می کند. با پیشروی، به آرامی یادگیری پایتون را ادغام خواهم کرد. من تخصص در یک زبان برنامه نویسی یا در تجزیه و تحلیل جغرافیایی را فرض نمی کنم.

منابع ارائه شده در اینجا منبع باز هستند: کد منبع آنها آزادانه توسط توسعه دهندگان توزیع می شود و معمولاً مشارکت های اعضای جامعه را شامل می شود. اکثرا از پایتون استفاده می کنند. تا جایی که می‌توانم، اطمینان داده‌ام که این کتاب دارای منابعی است که بدون خدمات اشتراک سنگین در دسترس هستند. هر گونه هزینه، هرچند کم، برجسته می شود تا بتوانید آگاهانه تصمیم بگیرید. تمرکز من بر منبع باز به این معنی نیست که از راه حل های سازمانی پشتیبانی نمی کنم. این بدان معنی است که من می خواهم موانع انجام تجزیه و تحلیل معنادار در مورد سؤالات بزرگ را کاهش دهم.

خرید کتاب Python for Geospatial Data Analysis فروشگاه کتاب زبان ملت

کتاب Python for Geospatial Data Analysis طیف گسترده‌ای از ابزارها و داده‌های منبع باز را پوشش می‌دهد و مجموعه‌ای از مجموعه‌های داده را بررسی می‌کند که شاید در نقش حرفه‌ای فعلی‌تان به برخی از آنها دسترسی نداشته باشید. Python برای تجزیه و تحلیل داده های مکانی مانند کتاب های معمولی در مورد فناوری (یا در مورد پایتون) خطی نیست. راه های متعددی برای کشف مشکلات داده وجود دارد. شاید بتوانید برای اولین بار از کار در یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) الهام بگیرید. شاید در مورد کار در ترمینال یا کنسول کنجکاو باشید.

غیرممکن است که جزییات گرانول هر بسته یا کتابخانه پایتون را در یک کتاب مشاهده کنید. اگر با ابزار یا کتابخانه خاصی آشنا هستید، احتمالاً ویژگی های مورد علاقه ای دارید که من در اینجا گنجانده نشده ام. این خوب است – من فقط می خواهم به شما احساسی نسبت به هر کدام بدهم. از آنجا، می توانید به کشف آنچه که آنها برای ارائه دارند ادامه دهید