بالاترین کیفیت
استفاده از پایتون در علوم زمین ابزارهای قدرتمندی را برای پردازش، تحلیل، و مصورسازی داده‌ها در اختیار متخصصان قرار می‌دهد. دوره “پایتون برای علوم زمین در تحلیل داده‌های لرزه‌ای، هواشناسی و ژئوفیزیکی“ این قابلیت‌ها را به دانشجویان ارائه می‌کند. در این آموزش، ابتدا به بررسی نصب پایتون و تنظیم محیط کاری مناسب برای تحلیل داده‌های علمی پرداخته می‌شود. سپس، آموزش کار با کتابخانه‌های کلیدی نظیر Numpy، Pandas، Matplotlib، Geopandas، Rasterio، و wrf-python برای تحلیل و مصورسازی داده‌های علمی ارائه می‌شود.
فصول دوره شامل تحلیل داده‌های لرزه‌ای، داده‌های هواشناسی، و داده‌های ژئوفیزیکی است. دانشجویان در طی دوره با نحوه کار با داده‌های SYNOPTIC، پردازش داده‌های Raster و برداری، و همچنین کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در علوم زمین آشنا می‌شوند.
با تهیه این محصول آموزشی، دانشجویان می‌توانند پروژه‌های عملی را در حوزه‌های مختلفی از جمله هواشناسی، ژئوفیزیک، و تحلیل داده‌های محیطی اجرا کرده و مهارت‌های خود را در استفاده از پایتون برای حل چالش‌های داده‌محور در علوم زمین به سطحی حرفه‌ای ارتقا دهند.
فصول ادامه دوره به بررسی اصول پایتون، متغیرها، ساختارهای داده، و ابزارهای مورد استفاده در تحلیل داده‌های Raster و برداری می‌پردازند. از طریق پروژه پایانی، دانشجوان امکان پیاده‌سازی عملی ایده‌ها و تکنیک‌های یادگرفته شده در تحلیل داده‌های علوم زمین را دارند.
این دوره به شما این امکان را می‌دهد که با بهره‌گیری از پایتون، در زمینه‌های مختلف از جمله ژئوفیزیک و هواشناسی به تحلیل و پردازش دقیق داده‌ها بپردازند.
فیلم معرفی دوره را با صحبت های مدرس در ادامه ببینید:
معرفی مدرس
- امیر باقرزاده
- کارشناس هواشناسی همدیدی سازمان هواشناسی ایران
- دارنده مدرک کارشناسی ارشد ژئوفیزیک از دانشگاه آزاد واحد علوم و تحقیقات تهران
- دارنده مدرک کارشناسی فیزیک از دانشگاه قم
- مدرس برنامه‌نویسی Python و Matlab برای هواشناسان و متخصصان ژئوفیزیک
عناوین آموزشی
عناوین درنظر گرفته شده برای این آموزش شامل:
فصل 1: مقدمه و نصب پایتون
- آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
- نصب پایتون و راه‌اندازی محیط کار
فصل 2: توابع و ماژول‌ها
- تعریف توابع و استفاده از ماژول‌های پایتون
فصل 3: کار با Numpy
- پردازش ماتریسی داده‌ها با Numpy
فصل 4: تحلیل داده‌ها با Pandas
- ساختار داده‌ها و تحلیل با Pandas
فصل 5: مصورسازی داده‌ها
- رسم نمودارها و تصاویر با استفاده از Matplotlib
فصل 6: پردازش داده‌های لرزه‌ای
- استفاده از پایتون برای تحلیل سیگنال‌های لرزه‌ای
فصل 7: پردازش داده‌های SYNOP
- تحلیل داده های ایستگاه‌های هواشناسی SYNOP
فصل 8: کار با SimPEG
- پردازش داده‌های ژئوفیزیکی با SimPEG
فصل 9: استفاده از wrf-python
- تحلیل و پردازش داده‌های مدل WRF
فصل 10: استفاده از LLM ها در تحلیل داده
- کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در تحلیل داده‌های مکانی
کدام زبان برنامه نویسی؟
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و پرکاربرد است که برای توسعه نرم‌افزارها، تحلیل داده، و انجام وظایف مختلف برنامه‌نویسی به کار می‌رود. این زبان به خوانایی بالا و سینتکس ساده خود شهرت دارد و یکی از ابزارهای محبوب در حوزه علوم داده و به ویژه داده‌های علوم زمین میباشد.
در آموزش پیش رو، ما از قابلیت‌ها و امکانات پایتون برای پردازش و تحلیل داده‌های مکانی بهره خواهیم گرفت.
مخاطبان
این آموزش به‌طور ویژه برای افرادی طراحی شده است که در حوزه‌های هواشناسی، GIS و ژئوفیزیک فعالیت دارند و به تحلیل داده‌های علمی و مکانی علاقه‌مندند. مخاطبان اصلی این دوره شامل موارد زیر هستند:
1. دانشجویان هواشناسی:
این دوره به دانشجویان رشته هواشناسی کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای پردازش و تحلیل داده‌های جوی و ایستگاه‌های هواشناسی را با پایتون کسب کنند.
2. دانشجویان GIS:
دانشجویانی که در رشته GIS تحصیل می‌کنند، می‌توانند از این دوره برای یادگیری ابزارهای پایتون در تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی استفاده کنند.
3. دانشجویان ژئوفیزیک:
این دوره به دانشجویان رشته ژئوفیزیک امکان می‌دهد تا از پایتون برای تحلیل داده‌های لرزه‌ای و مدل‌سازی ژئوفیزیکی بهره ببرند.
4. پژوهشگران در حوزه‌های مرتبط:
محققان و پژوهشگرانی که در زمینه‌های هواشناسی، GIS و ژئوفیزیک فعالیت دارند، می‌توانند با استفاده از این دوره توانایی خود در پردازش و تحلیل دقیق داده‌های مرتبط با تحقیقاتشان را افزایش دهند.
5. متخصصان و پردازش‌گران داده:
این دوره برای متخصصانی که با داده‌های علمی و مکانی کار می‌کنند، یک فرصت عالی برای یادگیری ابزارهای پیشرفته پایتون در تحلیل داده‌ها فراهم می‌کند.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.