Spatial Data Science im Hochschulwesen

Ressourcen für Unterricht und Forschung

Infrarotkarte in Rot, Violett und Gelb mit einem orangefarbenen Fluss, überlagert vom Bild einer Lehrkraft in einer hellblauen Bluse, die einen Studierenden bei der Bedienung eines Laptops im Klassenzimmer unterstützt

Vorteile durch die Kombination von räumlichen Analysen und Data Science

Durch die Einbettung räumlicher Analysen in Data Science können die Vorteile beider Disziplinen miteinander kombiniert werden, um tiefere Einblicke in Daten zu gewinnen. Studierende, die sich in räumliche Analysen und Data Science einarbeiten, erwerben damit besondere Fähigkeiten und profitieren von einem Wettbewerbsvorteil beim Lösen komplexer Probleme.

Konzentrationskarte in Blau, Rot und Gelb einer sich in grauen und grünen Farben ausdehnenden Region

Bestandteile von Spatial Data Science

Spatial Data Science besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten.

  • Datenintegration und Data Engineering

    Bereinigung, Anreicherung und Bearbeitung von Daten zu Analysezwecken

  • Visualisierung und Erkundung

    Erkunden von Karten zum Identifizieren von Trends und Mustern in den Daten

  • Räumliche Analyse

    Einsatz von Positionsanalysen zum Lösen von Problemen, teilweise in Kombination mit anderen Modellen und Analysemethoden

  • GeoAI

    Bessere Integration durch KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

  • Big-Data-Analysen

    Einsatz von Werkzeugen und Methoden für die Verarbeitung von Big-Data-Analysen

  • Modellierung und Skripterstellung

    Skripte und Modelle zu wiederholten Aufgaben zur Optimierung von Prozessen und Vermeidung von Fehlern

  • Freigabe und Zusammenarbeit

    Umwandeln von Daten in Informationen und Maßnahmen durch Freigabe und Zusammenarbeit

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User Story

Warum die Einführung von GIS in Data-Science-Programme sinnvoll ist

Das Hauptfach Data Science der University of Wisconsin verfügt über ein außerordentliches Alleinstellungsmerkmal: Studierende werden über ein räumliches Data-Science-Konzept in GIS eingeführt.

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On-Demand-Webinare

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Erwachsene Studierende, die eine blaue Hemdbluse und Brille trägt, sitzt lächelnd vor einem großen Computermonitor in einer hell erleuchteten Bibliothek

Ressourcen nach Thema

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Data Engineering und Visualisierung

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Räumliche Analyse

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GeoAI

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Python-Skripte

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Integration von R-ArcGIS

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Freigabe und Zusammenarbeit

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Kontakt zum Support

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