Проектирование системы анализа почвы: от датчиков до рекомендаций

Пройдитесь по выбору дизайна за рабочим трубопроводом анализа почвы, от выбора датчика до очистки данных, моделирования и удобных для фермеров выходов.

⏱ 1 ч 📚 11 уроков

О курсе

Превращение необработанных данных почвенных датчиков в то, что фермер может действовать, включает в себя больше решений, чем большинство введений. Размещение датчика, очистка данных, выбор модели и выходной дизайн формируют каждую форму, используется ли система или игнорируется. Этот курс проходит через эти решения структурированным образом, который вы можете применить к своему собственному проекту. Вы будете работать с письменными проектными упражнениями, которые отражают то, как агротехнологическая команда планирует трубопровод почвенного анализа. Акцент делается на реалистичных компромиссах, которые имеют значение, когда бюджеты, подключение к Интернету и время фермера ограничены. Что вы узнаете: - Выбор типов датчиков, стратегий размещения и частотности отбора проб, соответствующих конкретной культуре и полю - Проектирование конвейеров данных, которые обрабатывают отсутствующие значения, дрейф датчика и отклонения грациозно - Сравнить подходы к моделированию, включая регрессию, временные ряды и современные методы машинного обучения - интеграция спутниковых изображений и метеорологических данных с данными наземных датчиков; - Создание продуктов, которые действительно нужны фермерам, включая простые карты, предупреждения и резюме рекомендаций - Планирование переподготовки и проверки моделей по мере изменения условий и сезонов Курс развивается от выбора датчика до обработки данных, а затем до моделирования и выходных данных. В заключительном письменном упражнении вам предлагается составить проект одной страницы для анализа почвы, ориентированного на конкретную культуру, регион и размер фермы. Этот курс предназначен для начинающих с некоторым программным обеспечением или фоном данных, включая ученых, изучающих сельское хозяйство, сельскохозяйственных инженеров и студентов точного земледелия. Не требуется глубокой науки о почве. Курс рассматривает трубопровод как проблему проектирования и уважает то, как реальные фермы фактически работают.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч практического материала

Отзывы

Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Основы науки о данных и аналитики

Научитесь извлекать полезную информацию, создавать прогностические модели и решать сложные задачи, используя современные методы анализа данных.
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

Введение в науку о данных с MATLAB и AWS

Научитесь обрабатывать данные, создавать модели машинного обучения с помощью инструментов с низким уровнем кода и масштабировать свои рабочие процессы до AWS, используя MATLAB, даже без предварительного опыта.
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

Развенчание мифов о науке о данных: нетехническое введение

Освойте основные концепции, роли и практическое применение науки о данных, машинного обучения и генеративного ИИ, не написав ни единой строчки кода.
★ 4.8 (6,730)
$4.99$9.99

Наука больших данных для клеточных сигнатур и системной биологии

Научитесь анализировать и интегрировать сложные наборы биологических данных, чтобы понять, как клетки человека реагируют на лекарства, генетические изменения и факторы окружающей среды.
★ 4.8 (27)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство