Ciência de dados geoespaciais com Earth Engine e Foursquare em Python

Hoje, as plataformas baseadas na nuvem e as APIs poderosas permitem que você analise imagens de satélite em escala planetária e inteligência de localização diretamente do seu ambiente Python. Este curso baseado em texto orienta você através dos fundamentos da ciência de dados geoespaciais.Você aprenderá a se conectar ao Google Earth Engine e à API Foursquare para extrair, manipular e analisar dados espaciais, combinando imagens de sensoriamento remoto com inteligência de localização do mundo real para resolver problemas espaciai... O que você vai aprender: - Compreender os conceitos fundamentais de SIG, sensoriamento remoto e sistemas de referência de coordenadas. - Configure ambientes Python e escreva scripts limpos e com sugestões de tipo para consultar APIs geoespaciais. - Extraia e filtre imagens de satélite multiespectrais usando o Google Earth Engine. - Recuperar e analisar dados de localização de ponto de interesse (POI) usando a API Foursquare. - Aplique bibliotecas Python modernas como geopandas para limpar e estruturar conjuntos de dados espaciais. - Implementar fluxos de trabalho básicos de aprendizado de máquina e classificação em dados de sensoriamento remoto. O curso começa com definições geoespaciais básicas e noções básicas de autenticação de API antes de passar para a recuperação de dados práticos.Você progredirá de consultas simples para análises espaciais avançadas e fluxos de trabalho de classificação de imagens usando explicações escritas e trechos de código estruturados e passo a passo. Este curso é projetado para iniciantes em análise geoespacial, entusiastas da ciência de dados e desenvolvedores que desejam expandir suas habilidades em dados espaciais.Não é necessária experiência prévia com software GIS ou sensoriamento remoto, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece sua jornada na ciência de dados geoespaciais e libere o poder da análise espacial baseada em nuvem hoje mesmo.