Science des données spatiales dans l’enseignement supérieur

Ressources en matière d’enseignement et de recherche

Carte infrarouge en rouge, violet et jaune traversée par une rivière orange, à laquelle se superpose une image d’un professeur vêtu d’une chemise bleu pâle aidant un étudiant en train d’utiliser un ordinateur portable dans une salle de classe

Allier la puissance de l’analyse spatiale à la science des données

Intégrer l’analyse spatiale à la science des données permet d’allier les atouts des deux disciplines afin d’extraire des informations plus détaillées de vos données. En se formant à la fois à l’analyse spatiale et à la science des données, les étudiants acquièrent des compétences uniques et un avantage concurrentiel en matière de résolution des problèmes complexes.

Carte de concentrations en bleu, rouge et jaune d’une agglomération tentaculaire représentée en gris et en vert

Éléments constitutifs de la science des données spatiales

La science des données spatiales est constituée de plusieurs composants clés.

  • Intégration de données et Data Engineering

    Nettoyage, enrichissement et manipulation des données à analyser

  • Visualisation et exploration

    Explorer les cartes pour identifier des modèles et tendances dans les données

  • Analyse spatiale

    Utilisation de l’analyse géographique pour résoudre les problèmes en la combinant parfois à d’autres modèles et méthodes d’analyse

  • GeoAI

    Intégration avancée avec l’IA, le Machine Learning et le Deep Learning

  • Analyses Big Data

    Utiliser des outils et des méthodes pour le traitement de l’analyse

  • Modélisation et écriture de scripts

    Utiliser des scripts et des modèles sur les tâches répétitives pour rationaliser les traitements et minimiser les erreurs

  • Partage et collaboration

    Transformer les données en informations exploitables et en actions grâce au partage et à la collaboration

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Témoignage utilisateur

Intérêt de l’adoption des SIG dans les programmes de Data Science

La spécialisation en science des données de l’université du Wisconsin à Madison se distingue par un élément clé : une filière en science des données géospatiales qui initie les étudiants aux SIG.

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Ressources par sujet

Trouvez des ressources sur des sujets comme le Data Engineering dans ArcGIS Pro, l’analyse spatiale, le GeoAI, les scripts Python, l’intégration R-ArcGIS et bien plus encore.

Data Engineering et visualisation

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Analyse spatiale

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GeoAI

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Scripts Python

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Intégration de R-ArcGIS

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Partage et collaboration

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