Научно-учебная лаборатория пространственно-эконометрического моделирования социально-экономических процессов в России приглашает на практический семинар по изучению специальных приёмов работы с гео-данными. Необходима регистрация

Уважаемые коллеги, в рамках проекта Зеркальной лаборатории стажер Арсений Калашников, проведет два практических семинара, на которых поделится секретами работы с гео-данными. Даты семинаров: 14 октября в 13:00–16:00 и 17 октября в 11:00–14:00. Ауд. S529, Покровский бульвар 11.
Анонс и краткая программа семинаров ниже. Формат – преимущественно off-line, но будет возможность и дистанционного подключения.

Анонс

Два семинара будут посвящены предобработке, анализу и визуализации данных муниципалитетов России. На первой встрече узнаем, что вообще такое геоданные и в чём особенности работы с ними, где найти и как предобработать муниципальную статистику и как провести поисковый анализ (ESDA, exploratory spatial data analysis) этих данных на примере LISA-метрики (local indicators of spatial autocorrelation) — локального индекса Морана инструментами языка программирования Python.

Во время второй встречи разберёмся, как превратить предобработанные данные и получившиеся значения индекса в карту с помощью программы QGIS. Также посмотрим, на что она способна за пределами визуализации: загрузка и обработка геоданных, собственные инструменты анализа и плагины (например, для расчёта того же индекса Морана).

Для параллельной работы на первом семинаре необходимо установить язык программирования Python с любым удобным редактором кода. На втором семинаре понадобится QGIS (версия LTR или Latest).

 

Содержание семинаров:

Семинар 1. Геоданные, муниципальная статистика и ESDA

1.  Введение в геоданные: основные понятия и инструменты

1.1.  Что делает данные гео-?

1.2.  Источники геоданных

1.3.  Картографические проекции

2. Муниципальная статистика: откуда её взять и как с ней работать

2.1.  Источники муниципальных данных

2.2.  Особенности и ограничения муниципальных данных

2.3.  Расчёт LISA с помощью Python (на примере локального индекса Морана)

3. Что такое ESDA и LISA?

3.1.  Что такое (локальный) индекс Морана?

3.2.  Инструменты поискового анализа пространственных данных

3.3.  Расчёт локального индекса Морана в Python

Семинар 2. Картографическая визуализация

1.  Введение в «настольные» ГИСы (на примере QGIS)

1.1.  Плюсы и минусы QGIS в сравнении с Python, R и GeoDa

1.2.  Основы работы в QGIS

2.  Возможности обработки и анализа данных в QGIS

2.1.  Как создавать объекты и присваивать им значения?

2.2.  Как оптимизировать работу в QGIS?

2.3.  Собственные инструменты и сторонние плагины для анализа пространственных данных

3. Построение картосхем: визуализация данных и метрик

3.1.  Инструменты картографической визуализации

3.2.  Визуализация локального индекса Морана в QGIS.

 

Если Вы хотите посетить эти семинары, то до 20 сентября включительно заполните следующую форму: https://forms.gle/2KBABMKjNeeFgYJk6