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この演習はコースの一部です
この章では、地理空間データの概念、特にベクターデータについて紹介します。続いて、GeoPandasライブラリを使ってPythonでそれらのデータを表現する方法、さらに読み込み・探索・可視化の基本を学びます。パリ市に関するデータセットを使って、実際に手を動かして練習します。
地理空間データの重要な側面の一つは、空間内で互いにどのように関係しているかです。この章では、さまざまな空間的関係を学び、それらをPythonで使ってデータを検索したり、Spatial join（空間結合）を実行したりする方法を身につけます。最後に、コロプレス図による可視化についても詳しく学びます。
この章では、ジオメトリの座標が座標参照系（CRS）に基づいてどのように表現されるかをより深く見ていきます。これらの参照系の重要性と、GeoPandasでの実践的な扱い方を学びます。さらに、空間的関係に基づいて新しいジオメトリを作成し、空間データセットを重ね合わせる方法も習得します。ここでもパリのデータセットでしっかり練習します。
最終章ではパリのデータから一歩離れ、これまで学んだことを東コンゴの手工業的採掘サイトに関する新しいデータセットに適用します。さらに、新たな空間演算やカスタムの空間演算の適用方法を学び、ラスターデータのさわりも体験します。
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