Explore l'approche structurée de l'analyse exploratoire des données spatiales, en soulignant l'importance des cadres analytiques et du mantra de recherche visuelle.
Introduit une analyse exploratoire des données en santé environnementale, couvrant sa définition, ses techniques et ses applications dans l'analyse des données géoréférencées sur la santé.
Couvre les concepts de programmation pour les ingénieurs, y compris les quiz interactifs et les applications pratiques pour améliorer l'apprentissage et l'engagement.
Couvre l'utilisation pratique de QGIS pour l'analyse et la visualisation des données spatiales, y compris le géoréférencement des cartes historiques et la manipulation des données vectorielles.
Introduit la géomatique en mettant l'accent sur la diversité et l'inclusion dans l'ingénierie, en mettant l'accent sur le travail pratique et la collaboration pour l'analyse spatiale.
Plonge dans les relations entre les troubles de l’humeur, la performance cognitive et la plasticité du cerveau en milieu urbain, en utilisant les données de cohortes médicales.
Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.
Explore les statistiques spatiales, les modèles numériques d'élévation, l'analyse de la couverture terrestre et la régression pondérée géographiquement dans l'analyse spatiale.
Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
Explore les modèles de régression spatiale, abordant les défis d'autocorrélation spatiale et le concept de modèles de décalage spatial pour corriger les biais et améliorer la précision de l'inférence.
