فیلم مسترکلاس علم داده مکانی (Spatial Data Science) با برنامه نویسی R – گام به گام و همراه با مثال های کاربردی

علم داده مکانی یا Spatial Data Science، که بر روی داده‌هایی با ماهیت جغرافیایی و مکانی تمرکز دارد، شاخه‌ای رو به رشد از علم داده است که بر روی داده‌های دارای مولفه‌های جغرافیایی و مکانی تمرکز دارد. این حوزه، با هدف پاسخگویی به سوالات و چالش‌های مرتبط با مکان و فضا، به دنبال کشف دانش و بینش از حجم عظیم داده‌های مکانی است که امروزه با سرعت بی‌سابقه‌ای تولید می‌شوند. علم داده مکانی، با تلفیق تکنیک‌های آماری، ریاضیاتی، کامپیوتری و هوش مصنوعی، امکان تجزیه و تحلیل پیشرفته این داده‌ها را فراهم می‌کند و زمینه را برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر شواهد در حوزه‌های مختلف مهیا می‌سازد.

زبان برنامه نویسی R به دلیل قابلیت‌های پیشرفته و کتابخانه‌های متنوع در زمینه تحلیل داده‌های مکانی، به یکی از محبوب‌ترین ابزارها در میان متخصصان علم داده مکانی تبدیل شده است. R امکان کار با انواع داده‌های مکانی برداری مانند نقاط، خطوط، چندضلعی‌ها، و رسترها را فراهم می‌کند و با ارائه توابع و بسته‌های قدرتمند، تجزیه و تحلیل پیشرفته این داده‌ها را ممکن می‌سازد.

در این دوره آموزشی، مفاهیم و مبانی علم داده مکانی به همراه نحوه استفاده از زبان R برای تحلیل این داده‌ها، به صورت گام به گام و با مثال‌های کاربردی تدریس شده است. تهیه کنندگان با چگونگی وارد کردن، پاکسازی، دستکاری، بصری سازی و تحلیل داده‌های مکانی در R آشنا خواهند شد. مباحثی مانند سیستم‌های مختصات مکانی، تبدیل های مکانی،  تحلیل الگوهای نقطه‌ای، درونیابی مکانی، خودهمبستگی فضایی، و مدل‌سازی آماری مکانی آموزش داده شد. همچنین کار با بسته‌های مهم R در این حوزه مانند terra، tidyterra، sf، spatstat، automap، و غیره آموزش داده شده است.

با توجه به اهمیت روزافزون داده‌های مکانی در عصر حاضر، مهارت در تحلیل این داده‌ها یک مزیت رقابتی کلیدی برای متخصصان در حوزه‌های مختلف علمی و صنعتی محسوب می‌شود. هدف این آموزش، ارتقای مهارت دانشجویان، پژوهشگران و متخصصان علاقه‌مند در زمینه تحلیل داده‌های مکانی با استفاده از زبان R است. با مشاهده ویدئوهای این دوره، قادر خواهند بود پروژه‌های تحلیل مکانی را به شکل حرفه‌ای انجام دهند و با بهره‌گیری از قابلیت‌های R، پاسخ سوالات و چالش‌های مکانی را در حوزه‌های مختلف بیابند.

ویژگی های این آموزش:

• مدرس: سید جلیل علوی
• تخصص: اکولوژی آماری
• موضوع: علم داده مکانی در زبان برنامه نویسی R
• نرم افزار: نرم افزار و زبان برنامه نویسی R
• مخاطب: تمام حوزه های علمی
• شامل ویدئوهای کامل همه جلسات
• داده تمرینی: دارد
• طول کل ویدئوهای آموزشی: 24 ساعت
• پیش نیاز: آشنایی با زبان برنامه نویسی R

تهیه فیلم دوره:

برای تهیه فیلم کامل ضبط شده این دوره بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت، بلافاصله به کل ویدئوهای آموزشی و سایر فایل های این دوره دسترسی خواهید داشت.

نمونه ای از تدریس مدرس از جلسه هشتم

معرفی مدرس

• سید جلیل علوی
• دانشیار و عضو هیات علمی دانشگاه تربیت مدرس
• سابقه تدریس نرم افزار و زبان برنامه نویسی R بیش از یک دهه

عناوین آموزشی

عناوین درنظر گرفته شده برای این آموزش شامل موارد زیر است:

• مقدمه ای بر زبان برنامه نویسی R
• ساخت و مدیریت مجموعه داده ها در R
• معرفی نرم افزار RStudio
• بسته های مورد نیاز برای علم داده مکانی در R
• معرفی انواع داده ها و وارد کردن آن ها در R
• تبدیل داده های غیر مکانی به داده های مکانی
• وارد سازی داده های مکانی (وکتور و رستر) به R
• سیستم های تصویر و مختصات داده ها
• پردازش داده های برداری و رستری
• تکنیک های درخت مبنا: جنگل تصادفی (Random Forest) و درخت رگرسیون تقویت شده (Boosted Regression Tree or Gradient Boosting Machine )
• معیارهای خودهمبستگی مکانی
• تکنیک های درون یابی (IDW و Kriging)
• اعتبارسنجی متقابل و مقایسه تکنیک های مدل سازی
• رگرسیون کریجینگ
• مدل سازی پراکنش گونه ای
• باز طبقه بندی داده های (Reclassification) رستری
• مدل های رگرسیون مکانی
• تحلیل الگوی مکانی نقطه ای
• تهیه نقشه های تعاملی در R با استفاده از بسته mapview
• تهیه نقشه های خروجی درR  و تبادل نقشه با سایر نرم افزارها

معرفی زبان برنامه نویسی R برای علم داده مکانی

زبان برنامه نویسی R یکی از قدرتمندترین و محبوب ترین ابزارها در حوزه علم داده مکانی است. این زبان با داشتن کتابخانه ها و بسته های متنوع، امکان پردازش، تحلیل و بصری سازی داده های مکانی را به صورت کارآمد فراهم می کند. R با داشتن سینتکس ساده و انعطاف پذیر، یادگیری آن را برای افراد مبتدی تسهیل می کند. همچنین با توجه به متن باز بودن این زبان، کاربران می توانند به راحتی به کدها و توابع دیگران دسترسی داشته و از آنها در پروژه های خود استفاده کنند.

یکی از مزیت های مهم R در علم داده مکانی، وجود کتابخانه های قدرتمندی مانند sp, sf، terra، stars، tidyterra،  spatstat و غیره است که امکان کار با انواع داده های برداری و رستری و تحلیل آن ها را فراهم می کنند. با استفاده از این کتابخانه ها می توان به راحتی داده های مکانی را وارد کرده، پردازش های لازم را روی آنها انجام داد و در نهایت نتایج را به صورت نقشه یا ارائه نمود.

علاوه بر این، R با داشتن بسته های آماری گسترده، امکان تحلیل های پیشرفته مکانی مانند خودهمبستگی مکانی، درون یابی و رگرسیون مکانی را میسر می سازد. این قابلیت ها باعث شده تا R به یکی از ابزارهای اصلی در پروژه های مرتبط با علم داده مکانی در حوزه هایی مانند اکولوژی، اپیدمیولوژی، برنامه ریزی شهری و غیره تبدیل شود. در مجموع می توان گفت زبان برنامه نویسی R با توجه به قابلیت ها و مزایای فراوانی که دارد، یک ابزار کلیدی برای متخصصین علم داده مکانی محسوب می شود. یادگیری و تسلط بر این زبان می تواند توانایی تحلیل و مدل سازی داده های مکانی را به میزان قابل توجهی افزایش دهد.

کاربرد:

علم داده مکانی کاربردهای گسترده و ارزشمندی در حوزه منابع طبیعی و محیط زیست دارد. این علم با تلفیق داده های مکانی و تکنیک های تحلیلی پیشرفته، امکان درک عمیق تر و مدیریت بهینه اکوسیستم ها، منابع طبیعی و چالش های زیست محیطی را فراهم می کند.

برخی از کاربردهای کلیدی علم داده مکانی در این حوزه عبارتند از:

1. پایش و مدیریت جنگل ها: با استفاده از داده های ماهواره ای، سنجش از دور و GIS، می توان وضعیت پوشش جنگلی، تغییرات آن در طول زمان، تهدیدات مانند آتش سوزی و قطع درختان را شناسایی و پایش کرد. این اطلاعات در برنامه ریزی حفاظت و مدیریت پایدار جنگل ها نقش مهمی دارند.
2. ارزیابی تنوع زیستی: علم داده مکانی به محققان کمک می کند تا الگوهای پراکنش گونه های گیاهی و جانوری، زیستگاه های حساس، و نقاط داغ تنوع زیستی را شناسایی کنند. این دانش در برنامه ریزی حفاظت، ایجاد مناطق حفاظت شده و ارزیابی تأثیرات توسعه بر تنوع زیستی کاربرد دارد.
3. مدیریت منابع آب: با تحلیل داده های مکانی مربوط به حوضه های آبخیز، می توان مدل هایی را توسعه داد و مناطق در معرض خطر سیل و خشکسالی را شناسایی کرد و استراتژی های مدیریت منابع آب را بهینه سازی نمود.
4. ارزیابی تغییرات اقلیمی: داده های مکانی دما، بارش، پوشش گیاهی و غیره، در کنار مدل های اقلیمی، به درک بهتر اثرات تغییرات اقلیمی بر اکوسیستم ها، کشاورزی و منابع طبیعی کمک می کنند. این دانش در توسعه استراتژی های سازگاری و کاهش اثرات تغییرات اقلیمی ضروری است.
5. برنامه ریزی کاربری اراضی: با تلفیق داده های مکانی مربوط به توپوگرافی، خاک، پوشش گیاهی و فعالیت های انسانی، می توان مدل های بهینه کاربری اراضی را توسعه داد که هم نیازهای انسانی و هم حفاظت از محیط زیست را در نظر می گیرند.
6. پایش آلودگی: سنسورهای مکانی و تصاویر ماهواره ای در شناسایی و ردیابی منابع آلودگی هوا، آب و خاک کاربرد دارند. این اطلاعات به سیاستگذاران و مدیران در کنترل آلودگی و حفاظت از سلامت اکوسیستم ها و انسان ها کمک می کند.
7. مدیریت حیات وحش: با استفاده از ردیاب های GPS، داده های سرشماری و مدل سازی زیستگاه، می توان جمعیت و الگوهای حرکتی گونه های حیات وحش را پایش کرد، مناطق حیاتی را شناسایی نمود و استراتژی های حفاظتی مؤثر را پیاده سازی کرد.

این موارد تنها گوشه ای از کاربردهای متنوع و ارزشمند علم داده مکانی در حوزه منابع طبیعی و محیط زیست هستند. با گسترش فناوری ها و افزایش حجم داده های مکانی، انتظار می رود که این علم نقش روزافزونی در درک، حفاظت و مدیریت پایدار سیاره ما ایفا کند.

مخاطبان:

مخاطبان اصلی دوره آموزشی علم داده مکانی، افرادی هستند که علاقمند به استخراج دانش و بینش از داده های مکانی، استفاده از این داده ها برای حل مسائل مرتبط با محیط زیست، منابع طبیعی، برنامه ریزی شهری و منطقه ای، و سایر حوزه های مرتبط هستند. این افراد می خواهند با استفاده از تکنیک های پیشرفته تحلیل داده های مکانی، الگوها و روندهای مکانی را کشف کنند، رویدادها و پدیده های مکانی را پیش بینی نمایند و تصمیمات آگاهانه مبتنی بر داده های مکانی اتخاذ کنند.

برخی از مخاطبان کلیدی این آموزش عبارتند از:

1. دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های مرتبط با علوم محیط زیست، منابع طبیعی، جغرافیا، برنامه ریزی شهری و منطقه ای، و سایر رشته های مرتبط که می خواهند دانش و مهارت های خود را در زمینه علم داده مکانی ارتقا دهند.
2. محققان و پژوهشگران حوزه های محیط زیست، اکولوژی، منابع طبیعی، و سایر حوزه های مرتبط که به دنبال استفاده از رویکردهای داده محور برای پاسخگویی به سوالات پژوهشی خود و حل چالش های زیست محیطی هستند.
3. کارشناسان و مدیران سازمان های دولتی و غیردولتی فعال در حوزه های محیط زیست، منابع طبیعی، برنامه ریزی شهری و منطقه ای که نیاز به تصمیم گیری مبتنی بر داده های مکانی دارند.
4. علاقمندان به حوزه های سنجش از دور، سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS)، و تحلیل های مکانی که می خواهند با استفاده از الگوریتم های پیشرفته و تکنیک های نوین علم داده، قابلیت های تحلیلی خود را گسترش دهند.
5. کارآفرینان و صاحبان کسب و کارهایی که می خواهند با استفاده از داده های مکانی، خدمات و محصولات نوآورانه در حوزه های مرتبط با محیط زیست و منابع طبیعی ارائه دهند.

در این دوره آموزشی، تلاش ما بر این است تا با زبانی ساده و گام به گام، مفاهیم و تکنیک های کلیدی علم داده مکانی را به گونه ای ارائه دهیم که حتی افراد بدون پیش زمینه قبلی نیز بتوانند از آن بهره مند شوند. هدف ما این است که شرکت کنندگان بتوانند پس از گذراندن این دوره، پروژه های واقعی در حوزه علم داده مکانی را با استفاده از ابزارها و زبان های برنامه نویسی مناسب، به ویژه زبان R، پیاده سازی کنند و از این طریق، به حل مسائل و چالش های مرتبط با محیط زیست و منابع طبیعی کمک نمایند.

تهیه فیلم دوره:

برای تهیه فیلم کامل ضبط شده این دوره بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت، بلافاصله به کل ویدئوهای آموزشی و سایر فایل های این دوره دسترسی خواهید داشت.