⏱ 1 ч
📚 11 уроков
О курсе
Превращение необработанных данных почвенных датчиков в то, что фермер может действовать, включает в себя больше решений, чем большинство введений. Размещение датчика, очистка данных, выбор модели и выходной дизайн формируют каждую форму, используется ли система или игнорируется. Этот курс проходит через эти решения структурированным образом, который вы можете применить к своему собственному проекту.
Вы будете работать с письменными проектными упражнениями, которые отражают то, как агротехнологическая команда планирует трубопровод почвенного анализа. Акцент делается на реалистичных компромиссах, которые имеют значение, когда бюджеты, подключение к Интернету и время фермера ограничены.
Что вы узнаете:
- Выбор типов датчиков, стратегий размещения и частотности отбора проб, соответствующих конкретной культуре и полю
- Проектирование конвейеров данных, которые обрабатывают отсутствующие значения, дрейф датчика и отклонения грациозно
- Сравнить подходы к моделированию, включая регрессию, временные ряды и современные методы машинного обучения
- интеграция спутниковых изображений и метеорологических данных с данными наземных датчиков;
- Создание продуктов, которые действительно нужны фермерам, включая простые карты, предупреждения и резюме рекомендаций
- Планирование переподготовки и проверки моделей по мере изменения условий и сезонов
Курс развивается от выбора датчика до обработки данных, а затем до моделирования и выходных данных. В заключительном письменном упражнении вам предлагается составить проект одной страницы для анализа почвы, ориентированного на конкретную культуру, регион и размер фермы.
Этот курс предназначен для начинающих с некоторым программным обеспечением или фоном данных, включая ученых, изучающих сельское хозяйство, сельскохозяйственных инженеров и студентов точного земледелия. Не требуется глубокой науки о почве. Курс рассматривает трубопровод как проблему проектирования и уважает то, как реальные фермы фактически работают.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn
-
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
-
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока
-
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве
-
💸
Возврат в течение 30 дней
Без вопросов
-
⚡
Кратко и по делу
1 ч практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
Основы науки о данных и аналитики
Научитесь извлекать полезную информацию, создавать прогностические модели и решать сложные задачи, используя современные методы анализа данных.
★ 5.0 (6,972)
$4.99
Введение в науку о данных с MATLAB и AWS
Научитесь обрабатывать данные, создавать модели машинного обучения с помощью инструментов с низким уровнем кода и масштабировать свои рабочие процессы до AWS, используя MATLAB, даже без предварительного опыта.
★ 4.9 (14)
$4.99
Развенчание мифов о науке о данных: нетехническое введение
Освойте основные концепции, роли и практическое применение науки о данных, машинного обучения и генеративного ИИ, не написав ни единой строчки кода.
★ 4.8 (6,730)
$4.99
Наука больших данных для клеточных сигнатур и системной биологии
Научитесь анализировать и интегрировать сложные наборы биологических данных, чтобы понять, как клетки человека реагируют на лекарства, генетические изменения и факторы окружающей среды.
★ 4.8 (27)
$4.99
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса?
+
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить?
+
Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги?
+
Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы?
+
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат?
+
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство