Aprendizaje automático de datos geográficos con Python: Introducción a los Geodatos con Aplicaciones y Casos de Uso

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Título original:

Machine Learning on Geographical Data Using Python: Introduction into Geodata with Applications and Use Cases

Contenido del libro:

Póngase en marcha con los fundamentos de los sistemas de información geográfica (SIG), el análisis geoespacial y el aprendizaje automático sobre datos espaciales en Python. Este libro comienza con una introducción a los geodatos y cubre temas como los SIG y las herramientas comunes, los formatos estándar de los datos geográficos y una visión general de las herramientas Python para geodatos. Se discuten las particularidades y dificultades que uno puede encontrar al utilizar datos geográficos: desde sistemas de coordenadas y proyecciones cartográficas hasta diferentes formatos y tipos de geodatos como puntos, líneas, polígonos y rásters. Se explican las operaciones analíticas que suelen aplicarse a los geodatos, como el recorte, la intersección, el buffering, la fusión, la disolución y el borrado, con implementaciones en Python. Se incluyen casos de uso y ejemplos. El libro también se centra en la aplicación de enfoques de aprendizaje automático más avanzados a los datos geográficos y presenta interpolación, clasificación, regresión y agrupación mediante ejemplos y casos de uso. Este libro es su recurso de referencia para el aprendizaje automático de geodatos. Presenta los fundamentos del trabajo con datos espaciales y aplicaciones avanzadas. Los ejemplos se presentan mediante código (accesible en github.com/Apress/machine-learning-geographic-data-python) y facilitan el aprendizaje por aplicación.

Lo que aprenderá

⬤ Comprender los conceptos fundamentales del trabajo con geodatos.

⬤ Trabajar con múltiples tipos de datos geográficos y formatos de archivo en Python.

⬤ Crear mapas en Python.

⬤ Aplicar aprendizaje automático sobre datos geográficos.

A quién va dirigido este libro

Lectores con conocimientos básicos de aprendizaje automático que deseen ampliar su conjunto de habilidades al análisis y aprendizaje automático sobre datos espaciales sin salir de un entorno Python común de ciencia de datos.