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Este ejercicio forma parte del curso
En este capítulo te introducirás en los conceptos de datos geoespaciales y, más específicamente, de datos vectoriales. Luego aprenderás a representar estos datos en Python usando la biblioteca GeoPandas, y los fundamentos para leer, explorar y visualizar este tipo de datos. Pondrás todo en práctica con varios conjuntos de datos sobre la ciudad de París.
Uno de los aspectos clave de los datos geoespaciales es cómo se relacionan entre sí en el espacio. En este capítulo aprenderás los distintos tipos de relaciones espaciales y cómo usarlas en Python para consultar los datos o realizar uniones espaciales. Para terminar, verás con más detalle las visualizaciones coropléticas.
Ejercicio actual
En este capítulo profundizaremos en cómo se expresan las coordenadas de las geometrías según su sistema de referencia de coordenadas (CRS). Aprenderás la importancia de estos sistemas de referencia y cómo gestionarlos en la práctica con GeoPandas. Además, verás cómo crear nuevas geometrías basadas en relaciones espaciales, lo que te permitirá superponer conjuntos de datos espaciales. ¡Y seguirás practicando todo esto con datos de París!
En este capítulo final dejamos atrás los datos de París y aplicamos todo lo aprendido a un conjunto de datos totalmente nuevo sobre minas artesanales en el este del Congo. Además, aprenderás algunas operaciones espaciales nuevas, cómo aplicar operaciones espaciales personalizadas y tendrás un adelanto de los datos ráster.