Ciencia de Datos Geoespacial con Earth Engine y Foursquare en Python

El análisis geoespacial a gran escala alguna vez requirió una gran potencia de computación local y software de escritorio costoso. Hoy en día, las plataformas basadas en la nube y las potentes APIs le permiten analizar imágenes satelitales a escala planetaria e inteligencia de ubicación directamente desde su entorno de Python. Este curso basado en texto lo guiará a través de los fundamentos de la ciencia de datos geoespacial. Aprenderá a conectarse a Google Earth Engine y a la API de Foursquare para extraer, manipular y analizar datos espaciales, combinando imágenes de teledetección con inteligencia de ubicación del mundo real para resolver problemas espaciales complejos. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de SIG, teledetección y sistemas de referencia de coordenadas. - Configurar entornos de Python y escribir scripts limpios y con sugerencias de tipos para consultar APIs geoespaciales. - Extraer y filtrar imágenes satelitales multiespectrales utilizando Google Earth Engine. - Recuperar y analizar datos de ubicación de puntos de interés (POI) utilizando la API de Foursquare. - Aplicar bibliotecas modernas de Python como geopandas para limpiar y estructurar conjuntos de datos espaciales. - Implementar flujos de trabajo básicos de aprendizaje automático y clasificación en datos de teledetección. El curso comienza con definiciones geoespaciales centrales y conceptos básicos de autenticación de API antes de pasar a la recuperación de datos práctica. Progresará desde consultas simples hasta análisis espaciales avanzados y flujos de trabajo de clasificación de imágenes utilizando explicaciones escritas estructuradas paso a paso y fragmentos de código. Este curso está diseñado para principiantes en análisis geoespacial, entusiastas de la ciencia de datos y desarrolladores que buscan expandir sus habilidades en datos espaciales. No se requiere experiencia previa con software SIG o teledetección, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comience su viaje en la ciencia de datos geoespacial y desbloquee el poder del análisis espacial basado en la nube hoy mismo.