or
Bài tập này là một phần của khóa học
Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu các khái niệm về dữ liệu không gian địa lý, cụ thể là dữ liệu vector. Tiếp đó, bạn sẽ học cách biểu diễn dữ liệu này trong Python bằng thư viện GeoPandas, cùng các bước căn bản để đọc, khám phá và trực quan hóa dữ liệu. Bạn sẽ thực hành tất cả điều này với một số bộ dữ liệu về thành phố Paris.
Một khía cạnh quan trọng của dữ liệu không gian là cách chúng liên hệ với nhau trong không gian. Ở chương này, bạn sẽ học các loại quan hệ không gian khác nhau và cách dùng chúng trong Python để truy vấn dữ liệu hoặc thực hiện phép nối không gian. Cuối cùng, bạn cũng sẽ tìm hiểu chi tiết hơn về trực quan hóa choropleth.
Trong chương này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào cách các tọa độ của hình học được biểu diễn dựa trên Hệ quy chiếu tọa độ (CRS). Bạn sẽ học tầm quan trọng của các hệ quy chiếu đó và cách xử lý chúng trong thực tế với GeoPandas. Bên cạnh đó, bạn cũng sẽ học cách tạo hình học mới dựa trên các quan hệ không gian, cho phép bạn chồng lớp các bộ dữ liệu không gian. Và bạn sẽ tiếp tục luyện tập tất cả điều này với các bộ dữ liệu về Paris!
Ở chương cuối này, chúng ta sẽ tạm rời dữ liệu Paris và áp dụng mọi kiến thức đã học vào một bộ dữ liệu hoàn toàn mới về các điểm khai thác mỏ thủ công ở Đông Congo. Ngoài ra, bạn sẽ học thêm một số phép toán không gian mới, cách áp dụng các phép toán không gian tùy chỉnh, và có cái nhìn thoáng qua về dữ liệu raster.
Bài tập hiện tại