ຫຼັກສູດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ - ຮຽນກັບ Python, Plotly ແລະ Leaflet

ປະຈຸບັນມີຫຼາຍຄົນທີ່ສົນໃຈໃນການຮັກສາຂໍ້ມູນ ຈຳ ນວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອຕີຄວາມ ໝາຍ ຫຼືຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງໃນທຸກຂົງເຂດ: ພື້ນທີ່, ສັງຄົມຫຼືເຕັກໂນໂລຢີ.

ເມື່ອຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ທີ່ເກີດຂື້ນໃນແຕ່ລະວັນຖືກວິເຄາະ, ຕີຄວາມແລະສື່ສານ, ພວກມັນຈະປ່ຽນເປັນຄວາມຮູ້. ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນສາມາດຖືກ ກຳ ນົດວ່າເປັນເຕັກນິກໃນການສ້າງພາບເຄື່ອນໄຫວ, ແຜນວາດ, ຫລືຮູບພາບຕ່າງໆເພື່ອຈຸດປະສົງໃນການສື່ສານຂໍ້ຄວາມ.

ນີ້ແມ່ນຫຼັກສູດ ສຳ ລັບຜູ້ທີ່ມັກການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ. ມັນໄດ້ຖືກອະທິບາຍດ້ວຍການອອກ ກຳ ລັງກາຍພາກປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງສະພາບການໃນປະຈຸບັນເພື່ອຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການ ນຳ ໃຊ້ທີ່ດີຂື້ນໃນ 10 ຊົ່ວໂມງທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນ

ເຈົ້າຈະຮຽນຫຍັງ?

• ການແນະ ນຳ ກ່ຽວກັບການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ
• ປະເພດຂໍ້ມູນແລະປະເພດຕາຕະລາງ
• ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນໃນ Plotly
• ການສະແດງ COVID ໃນ Plotly
• ຂໍ້ມູນທາງພູມິສາດທີ່ວາງແຜນໃນຕອນດິນຂອງຕົນ
• ຕາຕະລາງຄວາມໃຈຮ້າຍຂອງ John
• ຮູບພາບວິທະຍາສາດແລະສະຖິຕິແລະພາບເຄື່ອນໄຫວ
• ແຜນທີ່ແບບໂຕ້ຕອບກັບແຜ່ນພັບ

ເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນ

• ທັກສະພື້ນຖານທາງຄະນິດສາດ
• ທັກສະ Python ຂັ້ນພື້ນຖານຫາລະດັບປານກາງ

ມັນແມ່ນໃຜ?

• ນັກພັດທະນາ
• ຜູ້ໃຊ້ GIS ແລະ Geospatial
• ນັກຄົ້ນຄວ້າຂໍ້ມູນ

ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ