고등 교육에서의 공간 데이터 사이언스

교육 및 연구를 위한 리소스

주황색 강이 가로질러 흐르는 빨간색, 보라색, 노란색 적외선 맵에 옅은 파란색 블라우스를 입은 교사가 교실에서 노트북을 사용 중인 학생을 돕고 있는 사진이 중첩된 이미지

공간 분석과 데이터 사이언스의 결합

공간 분석을 데이터 사이언스에 통합하면 두 분야의 강점을 결합하여 데이터에서 더 깊은 통찰력을 도출할 수 있습니다. 학생들은 공간 분석 및 데이터 사이언스를 모두 학습하여 고유한 기술을 습득하고 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 경쟁 우위를 확보합니다.

넓은 회색과 초록색 도시 지역의 파란색, 빨간색, 노란색 집중도 맵

공간 데이터 사이언스의 구성 요소

공간 데이터 사이언스는 몇 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

  • 데이터 통합 및 엔지니어링

    분석을 위한 데이터 정리, 보강, 조작

  • 시각화 및 탐색

    맵을 탐색하여 데이터의 추세 및 패턴 파악

  • 공간 분석

    위치 분석을 통해 문제 해결, 때로는 다른 모델 및 분석 방법과 함께 사용

  • GeoAI

    AI, 머신 러닝, 딥러닝과의 고급 통합

  • 빅데이터 분석

    도구 및 방법을 활용하여 빅 데이터 분석 처리

  • 모델링 및 스크립팅

    반복 작업에 스크립트와 모델을 사용하여 프로세스 간소화 및 오류 최소화

  • 공유 및 협업

    공유 및 협업을 통해 데이터를 정보와 행동으로 전환

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사용자 스토리

데이터 사이언스 프로그램에 GIS를 채택하는 것이 효과적인 이유

University of Wisconsin-Madison의 데이터 사이언스 전공을 차별화하는 요소는 학생들에게 GIS를 소개하는 공간정보 데이터 사이언스 트랙입니다.

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온디맨드 웨비나

고등 교육에서의 공간 데이터 사이언스라는 주제에 대해 이전에 녹화된 웨비나를 살펴보세요.

웨비나 녹화본에 접근
밝은 도서관에서 칼라가 달린 파란색 셔츠와 안경을 착용한 채 큰 컴퓨터 모니터를 보며 웃고 있는 성인 학생

주제별 리소스

ArcGIS Pro에서의 데이터 엔지니어링, 공간 분석, GeoAI, Python 스크립팅, R-ArcGIS 통합과 같은 주제에 대한 리소스를 찾아보세요.

데이터 엔지니어링 및 시각화

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공간 분석

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GeoAI

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Python 스크립팅

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R-ArcGIS 통합

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공유 및 협업

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