高等教育での空間データ サイエンス

教育および研究用のリソース

曲がりくねったオレンジの川が流れる赤、紫、黄で表された赤外マップに、教室でノート パソコンを使う学生をサポートする薄い青のブラウスを着た教師の画像が重なっている

空間解析の力をデータ サイエンスと結びつける

空間解析をデータ サイエンスに組み込むことで、両方の専門分野の強みが結びつき、データからより深い知見を得ることができます。 学生は空間解析とデータ サイエンスの両方を学び、複雑な課題を解決するための希少なスキルと競争力を身につけます。

広大な灰色と緑色の都市地域の、青色、赤色、黄色で表された密度マップ

空間データ サイエンスの構成要素

空間データ サイエンスにはいくつかの鍵となる要素があります。

  • データ統合とエンジニアリング

    解析用データのクリーニング、情報付加、操作

  • 視覚化と探索

    データの傾向やパターンを特定するためのマップ探索

  • 空間解析

    問題解決のためのロケーション解析の使用 (他のモデルや解析手法と併用する場合もあり)

  • GeoAI

    AI、機械学習、ディープ ラーニングとの高度な統合

  • ビッグ データ解析

    ビッグ データ解析を行うためのツールや手法の活用

  • モデリングとスクリプト作成

    反復タスクでのスクリプトとモデルの使用による、プロセスの効率化とエラーの最小化

  • 共有および共同作業

    共有と共同作業により、データは情報および行動に昇華させることができます

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ユーザー事例

データ サイエンス プログラムに GIS を採用するべき理由

ウィスコンシン大学マディソン校のデータ サイエンス学部が他と大きく異なるのは、学生の GIS 入門としての地理空間データ サイエンス コースがあるという点です。

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オンデマンド ウェビナー

高等教育における空間データ サイエンスを取り扱った、これまでに録画されたウェビナーを探索します。

ウェビナーの録画にアクセス
明るく照らされた図書館で大きなコンピューター モニターを見ながら微笑んでいる、青い襟付きシャツを着たメガネの成人学生

トピック別のリソース

ArcGIS Pro におけるデータ エンジニアリング、空間解析、GeoAI、Python スクリプト作成、R-ArcGIS 統合などのトピックに関するリソースをご覧ください。

データのエンジニアリングと視覚化

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サポートへのお問い合わせ

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