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Diese Übung ist Teil des Kurses
In diesem Kapitel wirst du in die Grundlagen von Geodaten eingeführt, insbesondere in Vektordaten. Du lernst, wie du solche Daten in Python mit der Bibliothek GeoPandas darstellst und wie du sie einliest, erkundest und visualisierst. All das übst du mit Datensätzen zur Stadt Paris.
Aktuelle Übung
Ein Schlüsselelement von Geodaten ist, wie sie räumlich zueinander in Beziehung stehen. In diesem Kapitel lernst du verschiedene räumliche Beziehungen kennen und wie du sie in Python nutzt, um Daten abzufragen oder räumliche Joins durchzuführen. Abschließend erfährst du außerdem mehr über Choroplethen-Visualisierungen.
In diesem Kapitel schauen wir uns genauer an, wie die Koordinaten von Geometrien über ihr Coordinate Reference System (CRS) definiert werden. Du lernst, warum diese Referenzsysteme wichtig sind und wie du in GeoPandas praktisch damit arbeitest. Außerdem erfährst du, wie du auf Basis räumlicher Beziehungen neue Geometrien erstellst, um räumliche Datensätze zu überlagern. Und du übst das weiterhin mit Paris-Datensätzen!
In diesem letzten Kapitel lassen wir die Paris-Daten hinter uns und wenden alles, was wir bisher gelernt haben, auf einen neuen Datensatz zu handwerklichen Abbaustätten im Ostkongo an. Außerdem lernst du weitere räumliche Operationen kennen, wie du eigene räumliche Operationen anwendest, und erhältst einen kurzen Ausblick auf Rasterdaten.