介绍

欢迎来到“使用 Python 进行城市分析：地理空间数据科学和 OpenStreetMap”！在本课程中，您将通过动手实践 Python 编码方法深入了解城市数据分析的世界。这不仅仅是一个理论概述——它是一门实践课程，您将积极编写代码来作、分析和可视化来自 OpenStreetMap （OSM） 的地理空间数据。

该课程首先介绍地理空间数据，包括矢量和栅格数据类型之间的区别，同时为使用 OSM 作为强大的数据源奠定了基础。随着您的进步，我们将指导您设置 Python 环境，并介绍基本的地理空间库，例如 GeoPandas 和 Shapely。您将立即开始编码，使用几何数据类型并处理地理空间数据结构。

一旦您熟悉了 Python 和地理空间基础知识，我们将专注于使用 OSMNx 和 OverPy 等强大的 Python 包从 OSM 获取不同的城市数据集。您将学习如何收集和使用点、面和图形数据，从建筑物覆盖区到道路网络。每个步骤都将涉及 Python 编码，确保您获得处理实际地理空间数据任务的技术技能。

最后，我们将介绍高级城市分析技术。您将参与实际项目，分析道路网络、构建剖面并创建可视化以探索城市区域。本课程以一个全面的迷你项目结束，您将在其中应用所学到的所有技术来为城市创建宜居指数，并使用 Python 组合各种城市 KPI。

到最后，您将对地理空间数据科学有扎实的掌握，并能够使用 Python 和 OSM 数据来执行高级城市分析项目。让我们一起编码并释放城市数据的力量！

您在这里可以得到什么：

– 直接与作者一起提供章节介绍和总结视频

– 带有 PDF 补充幻灯片的演示文稿

– 使用屏幕共享对视频进行编码，其中包含录制的实时代码文件以及 Jupyter Notebook 格式的 odes 的清理版本