Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
image description
Возникли вопросы?

Тел: +7 (495) 662-99-79
E-mail: market@dataplus.ru

image description Новости

27.01.2020 | Esri CIS: Новый бесплатный онлайн-курс приглашает расширить навыки работы с многомерными пространственными данными в ArcGIS

В 2020 году учебное подразделение Esri в дополнение к уже существующим популярным онлайн-курсам по образовательной программе MOOC представляет новый курс, который называется «Научные (многомерные) пространственные данные: новые рубежи в аналитике» (Способы анализа многомерных научных данных в ГИС).

Основной целевой аудиторией этого бесплатного шестинедельного учебного курса станут исследователи данных, ГИС-аналитики и другие лица, интересующиеся статистической обработкой данных и пространственной аналитикой, имеющие некоторый опыт и знания в этой области (желательно, но не обязательно), понимающие важность практического использования привязки информации к соответствующим местоположениям при решении сложных проблем и поиска типичных примеров (шаблонов, тенденций и т.п.) ее пространственного распределения. В этом им может помочь научный подход к обработке и продвинутому анализу геопространственных данных и инструментарий, предлагаемый платформой ArcGIS.


Новый онлайн-курс по программе MOOC.

Наука о пространственных данных позволяет аналитикам и практикам извлекать более глубокое понимание сути и содержания данных, используя широкий набор аналитических методов и пространственных алгоритмов, в том числе машинное обучение и методы глубокого обучения. О некоторых возможностях работы с многомерными данными с использованием платформы ArcGIS и входящих в ее состав инструментах геообработки и средствах программирования рассказано в статье «Способы анализа многомерных научных данных в ГИС», опубликованной в прошлом году в нашем журнале ArcReview.

Этот курс исследует применение науки о пространственных данных для выявления скрытых закономерностей и улучшения прогнозного моделирования. Вы будете работать с мощными аналитическими инструментами в программном обеспечении Esri ArcGIS и узнаете, как интегрировать популярные аналитические пакеты с открытыми данными в свои аналитические изыскания. Вы сможете узнать и понять, как с помощью пространственных данных, инструментов и доступных методов можно улучшить аналитические и прогнозные модели; в ходе курса пользователям будет предложено выполнение практических упражнений по анализу пригодности, прогнозному моделированию анализу пространственно-временных структур и обнаружению объектов.

«Мы рады представить научные концепции и рабочие процессы в области пространственных данных аналитикам и специалистам, которые хотели бы понять, как перейти на новый уровень решения аналитических задач», – сказал Шенон Калиски, менеджер по продуктам для аналитики и науки о данных в Esri. – Интерфейсы API и предлагаемые Esri инструменты и методы позволяют моделировать и обрабатывать данные в разных форматах, масштабах и объемах. В ходе обучения учащиеся получат возможность применить наборы инструментов работы с научными пространственными данными для изучения различных реальных ситуаций на основе подготовленных наборов данных».


Польза курсов MOOC: мнение российского ученика и учителя.

Курсы MOOC весьма популярны и могут принести большую пользу не только для расширения ваших горизонтов мышления, но и для получения конкретных практических навыков работы с данными в ГИС на основе пространственного подхода. В том числе и для наших условий. Так, на нашей, прошедшей в октябре 2019 года конференции Esri в Москве о своем опыте прохождения этих курсов кратко (за пять минут), но очень интересно рассказала наш коллега и давний пользователь ArcGIS. Запись этого выступления доступна на канале Esri CIS на YouTube, см. Здесь.

Новый курс MOOC по подготовке, обработке и анализу многомерных (научных) пространственных данных и используемым для этого рабочим процессам начнется с 26 февраля и продлится до 9 апреля. Этот бесплатный онлайн-курс познакомит участников с новейшими возможностями ArcGIS в области пространственного анализа, машинного/глубокого обучения, прогнозного моделирования, обнаружения объектов и многого другого. В состав курса входит 6 учебных занятий, на них будут последовательно рассматриваться следующие темы: 1) Введение в науку о пространственных данных, 2) Пространственный подход к прогнозному анализу, 3) Поиск оптимальных местоположений с использованием моделей пригодности, 4) Распознавание типичных образов и трендов, кластеризация, 5) Обнаружение объектов с применением глубокого обучения, 6) Представление результатов, создание информационных продуктов и взаимодействие с аудиторией.

Как показывает предыдущий опыт, на освоение материалов и выполнение заданий этого курса участники должны планировать тратить три-четыре часа в неделю.

Курс включают в себя не только практические упражнения по применению программного обеспечения, но также видео и демонстрации с участием экспертов Esri, викторины и интерактивные обсуждения, которые побуждают учащихся совместно находить решения проблем.

Как и другие курсы Esri MOOC, этот курс – бесплатный и включает доступ к программному обеспечению ArcGIS (ArcGIS Pro, ArcGIS Online и новому приложению ArcGIS Notebooks) на время обучения. Освоившие этот курс MOOC получат соответствующий сертификат от Esri. Курс открыт для учащихся по всему миру; посмотреть его более детальное описание и зарегистрироваться для участия в курсе можно здесь.

С тех пор, как Esri запустила программу MOOC в 2014 году, в ней приняли участие более 180 000 человек со всего мира. Для получения подробной информации о предлагаемых курсах и для регистрации на них посетите веб-сайт MOOC.


Эта карта показывает результаты применения модели глубокого обучения в ArcGIS, на ней очертания поврежденных зданий показаны в красном цвете, а неповрежденные – в зеленом; карта была частью исследования по оценке ущерба после пожара Вулси в Южной Калифорнии в 2018 году. Участники этого курса MOOC будут применять инструменты исследования научных (многомерных) пространственных данных на реальных примерах, таких как этот.



Версия для печати