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日期:2023-02-27
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在空间数据科学中,彼此靠近的事物可能比相距较远的事物有更多的共同点。通过这本实用的书,地理空间专业人员、数据科学家、业务分析师、地理学家、地质学家和其他熟悉数据分析和可视化的人将学习空间数据分析的基础知识,以更深入地了解他们的数据问题。
本书的作者Bonny P. McClain解释了为什么检测和量化地理空间数据中的模式至关重要。专有和开源平台都允许您处理和可视化空间信息。本书适用于熟悉数据分析或可视化、渴望探索与Python的地理空间集成的人。
本书可帮助您:
《面向物联网的机器学习、区块链技术和大数据分析:方法、技术和应用(Machine Learning, Blockchain Technologies and Big Data Analytics for IoTs: Methods, technologies and applications)》
《数据科学与应用趋势:理论与实践(Trends of Data Science and Applications: Theory and Practices)》
《数据挖掘和预测分析:案例研究方法》
《敏捷软件、软件开发和测试研究选集》
《使用Spark扩展机器学习:使用 MLlib、TensorFlow 和 PyTorch的分布式机器学习》
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