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आभासी पाठ्यक्रम "स्थानिक डेटा विज्ञान और अनुप्रयोग - आभासी पाठ्यक्रम - कौरसेरा" विभिन्न सामग्रियों के साथ एक पाठ्यक्रम है और लगभग वीडियो कक्षाएं प्रदान करता है। पूरा होने में 12 घंटे। इसकी आवश्यक विशेषताओं का अन्वेषण करें, और कौरसेरा ई-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर विस्तृत जानकारी के लिए नारंगी बटन पर क्लिक करें।
स्थानिक (नक्शा) को आधुनिक आईटी दुनिया का एक मुख्य बुनियादी ढांचा माना जाता है, जिसे ऐप्पल, गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़ॅन, इंटेल और उबेर जैसी प्रमुख आईटी कंपनियों और यहां तक कि ऑडी, बीएमडब्ल्यू और मर्सिडीज जैसी कार कंपनियों के व्यापारिक लेनदेन द्वारा समर्थित किया जाता है। . नतीजतन, वे अधिक से अधिक अंतरिक्ष डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करने के लिए मजबूर हैं। इस तरह की व्यावसायिक प्रवृत्ति के आधार पर, इस पाठ्यक्रम को छात्रों को स्थानिक डेटा विज्ञान की एक दृढ़ समझ पेश करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिन्हें डेटा विज्ञान और डेटा एनालिटिक्स की बुनियादी समझ होगी, और अंततः अपने अनुभव को अन्य नाममात्र डेटा वैज्ञानिकों से अलग करने के लिए। और डेटा। विश्लेषक इसके अलावा, यह पाठ्यक्रम छात्रों को स्थानिक डेटा विज्ञान की समस्याओं को दूर करने के लिए बड़े स्थानिक डेटा के मूल्य और ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर की शक्ति का एहसास करा सकता है। यह पाठ्यक्रम स्थानिक डेटा विज्ञान को परिभाषित करने और पहले सप्ताह में तीन अलग-अलग दृष्टिकोणों: व्यवसाय, प्रौद्योगिकी और डेटा से स्थानिक विशेष क्यों है, इसका जवाब देने से शुरू होगा। दूसरे सप्ताह में, स्थानिक डेटा विज्ञान से संबंधित चार विषयों को एक साथ प्रस्तुत किया जाता है: GIS, DBMS, डेटा एनालिटिक्स, और बिग डेटा सिस्टम्स, और संबंधित ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R, और Hadoop। तीसरे, चौथे और पांचवें सप्ताह के दौरान, आप शुरुआत से लेकर अनुप्रयोगों तक एक-एक करके चार विषयों को सीखेंगे। अंतिम सप्ताह में, ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर वातावरण में चरण-दर-चरण प्रक्रियाओं के साथ पांच वास्तविक दुनिया की समस्याएं और संबंधित समाधान प्रस्तुत किए जाते हैं। स्थानिक डेटा विज्ञान से संबंधित चार विषयों को एक साथ प्रस्तुत किया गया है: GIS, DBMS, डेटा एनालिटिक्स और बिग डेटा सिस्टम्स, और संबंधित ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R, और Hadoop। तीसरे, चौथे और पांचवें सप्ताह के दौरान, आप शुरुआत से लेकर अनुप्रयोगों तक एक-एक करके चार विषयों को सीखेंगे। अंतिम सप्ताह में, ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर वातावरण में चरण-दर-चरण प्रक्रियाओं के साथ पांच वास्तविक दुनिया की समस्याएं और संबंधित समाधान प्रस्तुत किए जाते हैं। स्थानिक डेटा विज्ञान से संबंधित चार विषयों को एक साथ प्रस्तुत किया गया है: GIS, DBMS, डेटा एनालिटिक्स और बिग डेटा सिस्टम्स, और संबंधित ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर: QGIS, PostgreSQL, PostGIS, R, और Hadoop। तीसरे, चौथे और पांचवें सप्ताह के दौरान, आप शुरुआत से लेकर अनुप्रयोगों तक एक-एक करके चार विषयों को सीखेंगे। अंतिम सप्ताह में, ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर वातावरण में चरण-दर-चरण प्रक्रियाओं के साथ पांच वास्तविक दुनिया की समस्याएं और संबंधित समाधान प्रस्तुत किए जाते हैं।
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