Spatial Datascience met QGIS

De cursus Spatial Datascience met QGIS behandelt de integratie van geavanceerde ruimtelijke analysemethoden en datascience-technieken binnen het QGIS-platform.

De cursus Spatial Datascience met QGIS biedt deelnemers de mogelijkheid om diepgaand inzicht te krijgen in de geavanceerde ruimtelijke analyse- en datascience-mogelijkheden van het QGIS-platform. Tijdens de cursus leren studenten hoe ze complexe geospatiale problemen kunnen aanpakken door gebruik te maken van geostatistiek, ruimtelijke modellering, machine learning en ruimtelijke datavisualisatie. De nadruk ligt op het ontwikkelen van vaardigheden om ruimtelijke patronen te ontdekken, voorspellende modellen te bouwen en geavanceerde analyses uit te voeren met behulp van QGIS's uitgebreide gereedschapsset. De cursus biedt ook praktische oefeningen om studenten vertrouwd te maken met het toepassen van datascience-technieken op echte geospatiale datasets en hen in staat te stellen effectief te communiceren over de resultaten van hun analyses.

Dag 1: Dag 1 Tijdens de eerste dag van de cursus "Spatial Analysis and Data Science Capability of QGIS" ligt de nadruk op het begrijpen van de basisprincipes van ruimtelijke analyse en datascience binnen het QGIS-platform. De dag begint met een overzicht van de geavanceerde analyse-tools die beschikbaar zijn in QGIS en hoe ze kunnen worden toegepast op geospatiale datasets. Studenten leren over geostatistische technieken, zoals kriging en puntpatroonanalyse, om ruimtelijke variabiliteit te begrijpen en te modelleren. In de middag worden basisbegrippen van machine learning en datascience geintroduceerd, inclusief concepten zoals classificatie, regressie en clustering. Studenten krijgen inzicht in hoe deze technieken kunnen worden gebruikt om ruimtelijke patronen te identificeren en voorspellende modellen te bouwen. Praktische oefeningen stellen studenten in staat om gegevens te verkennen en eenvoudige analyses uit te voeren met behulp van QGIS-tools. Dag 2: Dag 2 Op de tweede dag van de cursus gaan studenten dieper in op geavanceerde ruimtelijke analyse- en datascience-technieken. De ochtend begint met een diepgaandere verkenning van machine learning-algoritmen die specifiek geschikt zijn voor geospatiale gegevens, zoals beslissingsbomen en ruimtelijke regressie. Deelnemers leren hoe ze deze algoritmen kunnen toepassen op complexe datasets en hoe ze de resultaten kunnen evalueren. In de middag worden ruimtelijke visualisatie-technieken behandeld om de resultaten van analyses effectief te communiceren. Studenten leren hoe ze kaarten kunnen ontwerpen die ruimtelijke patronen en voorspellingen visueel weergeven. De cursus wordt afgesloten met praktische casestudy's waarin studenten worden uitgedaagd om geavanceerde ruimtelijke analyses en datascience-toepassingen uit te voeren op complexe reele datasets. Tegen het einde van de cursus hebben studenten een grondig begrip van de geavanceerde mogelijkheden van ruimtelijke analyse en datascience binnen QGIS. Ze zullen in staat zijn om complexe geospatiale vraagstukken aan te pakken door gebruik te maken van geavanceerde technieken en de resultaten effectief te communiceren.

Verkenning van Geospatiale Analyse en Datascience-mogelijkheden in QGIS: Leerdoel: Aan het einde van de cursus kunnen deelnemers verschillende geavanceerde geospatiale analyse- en datascience-methoden toepassen binnen het QGIS-platform om complexe ruimtelijke problemen aan te pakken. Verwerven van Fundamentele Kennis van Ruimtelijke Datascience: Leerdoel: Na afronding van de cursus moeten deelnemers in staat zijn om de kernconcepten en -technieken van ruimtelijke datascience te begrijpen, inclusief geostatistiek, machine learning en ruimtelijke visualisatie. Verbetering van Probleemoplossende Vaardigheden: Leerdoel: Aan het einde van de cursus moeten deelnemers in staat zijn om complexe geospatiale problemen te analyseren, relevante gegevens te identificeren en geavanceerde analysetechnieken te gebruiken om oplossingen te genereren. Verkennen van QGIS-technologie voor Uitvoeren van Ruimtelijke Analyse: Leerdoel: Na de cursus moeten deelnemers vertrouwd zijn met de geavanceerde analyse-instrumenten die beschikbaar zijn in QGIS en hoe deze technologie kan worden ingezet voor ruimtelijke analyse en datascience-toepassingen. Ontwikkelen van Communicatievaardigheden voor Resultaten: Leerdoel: Na de cursus zouden deelnemers in staat moeten zijn om de resultaten van geospatiale analyses en datascience-processen effectief te communiceren door middel van goed ontworpen kaarten, visuele presentaties en heldere interpretaties.