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Der virtuelle Kurs „Spatial Data Science and Applications – Virtual Course – Coursera“ ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videokurse von ca. 12 Stunden zu absolvieren. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten.
Spatial (Karte) gilt als eine Kerninfrastruktur der modernen IT-Welt, die durch Geschäftstransaktionen von großen IT-Unternehmen wie Apple, Google, Microsoft, Amazon, Intel und Uber und sogar Automobilunternehmen wie Audi, BMW und Mercedes unterstützt wird . Folglich sind sie gezwungen, immer mehr Weltraumdatenwissenschaftler einzustellen. Basierend auf einem solchen Geschäftstrend soll dieser Kurs Studenten, die über ein grundlegendes Verständnis von Datenwissenschaft und Datenanalyse verfügen, ein solides Verständnis der Geodatenwissenschaft vermitteln und sich schließlich durch ihre Erfahrung von anderen nominellen Datenwissenschaftlern abheben und Daten. Analysten Darüber hinaus könnte dieser Kurs den Studenten den Wert großer räumlicher Daten und die Leistungsfähigkeit von Open-Source-Software zur Lösung von Problemen der Geodatenwissenschaft vermitteln. Dieser Kurs beginnt mit der Definition der Geodatenwissenschaft und der Beantwortung, warum räumliche Besonderheiten aus drei verschiedenen Perspektiven bestehen: Wirtschaft, Technologie und Daten in der ersten Woche. In der zweiten Woche werden vier Disziplinen mit Bezug zur Geodatenwissenschaft gemeinsam vorgestellt: GIS, DBMS, Datenanalyse und Big-Data-Systeme sowie zugehörige Open-Source-Software: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R und Hadoop. In der dritten, vierten und fünften Woche lernen Sie die vier Disziplinen nacheinander von den Anfängen bis zu den Anwendungen kennen. In der letzten Woche werden fünf reale Probleme und entsprechende Lösungen mit schrittweisen Verfahren in einer Open-Source-Softwareumgebung vorgestellt. Vier Disziplinen im Zusammenhang mit Geodatenwissenschaft werden zusammen präsentiert: GIS, DBMS, Datenanalyse und Big-Data-Systeme sowie zugehörige Open-Source-Software: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R und Hadoop. In der dritten, vierten und fünften Woche lernen Sie die vier Disziplinen nacheinander von den Anfängen bis zu den Anwendungen kennen. In der letzten Woche werden fünf reale Probleme und entsprechende Lösungen mit schrittweisen Verfahren in einer Open-Source-Softwareumgebung vorgestellt. Vier Disziplinen im Zusammenhang mit Geodatenwissenschaft werden zusammen präsentiert: GIS, DBMS, Datenanalyse und Big-Data-Systeme sowie zugehörige Open-Source-Software: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R und Hadoop. In der dritten, vierten und fünften Woche lernen Sie die vier Disziplinen nacheinander von den Anfängen bis zu den Anwendungen kennen. In der letzten Woche werden fünf reale Probleme und entsprechende Lösungen mit schrittweisen Verfahren in einer Open-Source-Softwareumgebung vorgestellt.
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