Science des données géospatiales avec Earth Engine et Foursquare en Python

L'analyse géospatiale à grande échelle nécessitait autrefois une puissance de calcul locale massive et des logiciels de bureau coûteux. Aujourd'hui, les plateformes basées sur le cloud et les API puissantes vous permettent d'analyser des images satellite à l'échelle planétaire et des informations de localisation directement depuis votre environnement Python. Ce cours textuel vous guide à travers les fondamentaux de la science des données géospatiales. Vous apprendrez à vous connecter à Google Earth Engine et à l'API Foursquare pour extraire, manipuler et analyser des données spatiales, en combinant l'imagerie de télédétection avec des informations de localisation réelles pour résoudre des problèmes spatiaux complexes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du SIG (GIS), de la télédétection et des systèmes de référence de coordonnées. - Configurer les environnements Python et écrire des scripts propres et typés (type-hinted) pour interroger les API géospatiales. - Extraire et filtrer l'imagerie satellite multispectrale à l'aide de Google Earth Engine. - Récupérer et analyser les données de localisation des points d'intérêt (POI) à l'aide de l'API Foursquare. - Appliquer des bibliothèques Python modernes comme geopandas pour nettoyer et structurer les ensembles de données spatiales. - Mettre en œuvre des flux de travail de base d'apprentissage automatique (machine learning) et de classification sur des données de télédétection. Le cours commence par les définitions géospatiales de base et les principes fondamentaux de l'authentification API avant de passer à la récupération pratique des données. Vous progresserez des requêtes simples aux flux de travail avancés d'analyse spatiale et de classification d'images en utilisant des explications écrites structurées, étape par étape, et des extraits de code. Ce cours est conçu pour les débutants en analyse géospatiale, les passionnés de science des données et les développeurs cherchant à étendre leurs compétences aux données spatiales. Aucune expérience préalable avec un logiciel SIG (GIS) ou la télédétection n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile. Commencez votre voyage dans la science des données géospatiales et débloquez la puissance de l'analyse spatiale basée sur le cloud dès aujourd'hui.