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全新内容!重磅升级!9月来【城市数据师梦想特训营】实现大数据梦

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2017-07-17

阅读数:410

收藏数 3

活动时间:2017-09-08 ~ 2017-09-18
地点:北京市
主办机构:城市数据派
出席人员:


城市数据师人才培养计划

之【城市数据师梦想特训营】第四期北京营

城市数据派会员享受所有课程原价的88折优惠

点击查看如何成为城市数据派会员


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【城市数据师梦想特训营】成功举办三期

以往的每一期课程都相当火爆(看下图)

每一期都有120+人次参与

第四期课程

加入全新内容

升级重磅干货

9月登陆北京!

这也是今年北方地区

唯一 一次梦想特训营课程!


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《城市数据师人才培养计划》的系列课程,已在北上广深等地成功举办了三十多次线下培训课程。几百家企业及高校学生均报名参加过培养计划。


我们的宗旨:

打造面向城市研究与规划人员的

定制化

最有个性

最新原创

高实操性

高应用价值的

城市数据师专业课程


全新课程:【特训营1】

多源城市时空大数据的

获取、处理、分析与应用

一网打尽主流城市时空大数据源

全面掌握典型城市分析与应用场景


金牌课程:【特训营2

时空大数据可视化

基于大数据挖掘的最酷炫可视化教学

包括数据处理、制作技巧、优化策略


全新课程:【特训营3】

面向项目应用和课题研究的

大数据实例与实践

经典研究范式梳理,分析挖掘方法汇总

模型构建方法大全,典型案例详解实践


金牌课程:【特训营4

空间句法与数据化设计

全面掌握空间句法的

研究成果、项目应用、基础理论、软件算法

学习用数字来分析空间和行为关系的方法

从“参数化”走向“数据化”的城市设计




梦想特训营开课时间表

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以上是在北京市的每个特训营的开营时间安排您可以根据需要自由搭配选择要参加的多个特训营

每个特训营均为精品小班教学,先到先得



各个特训营课程详细介绍


特训营 1

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课程介绍:

城市时空大数据包含了海量复杂异构的多源数据,如互联网大数据、手机信令和定位数据、物联网数据(如共享单车数据等)、智能交通系统ITS数据(如GPS轨迹数据、公交IC卡数据等),本特训营将学习对这些数据进行科学的处理与分析挖掘,以支撑城市研究、规划、管理、发展预测等


课程大纲:

1 了解城市时空大数据源、获取方式、格式、特点、应用与研究方向等;    

2 掌握程序核心基础代码

3 基于程序掌握互联网大数据的获取方法

      学习互联网数据的概念和特征,了解获取的典型工具和流程;

      掌握网络爬虫基本理论,框架及常见抓包工具;

      实践掌握:基于抓包工具,掌握通过爬虫抓取主流地图网站的地图数据、某网站点评数据,该技术可利用到通用型网站数据的抓取

4 掌握互联网大数据解析技术

      实践掌握:利用程序对网络爬虫抓取的网页数据进行解析处理;

5 掌握数据库存储、查询、索引、连接技术

      实践掌握:关系型数据库的数据库创建、表创建、查询表等的关键技术和核心语句;

      实践掌握:基于程序对数据库的基本操作及数据处理

6 互联网大数据的分析与挖掘案例及实践

      了解互联网数据格式特点,应用情况,基本处理思路及方法,应用领域与规划研究;

      学习基于大规模群体活动数据研究城市空间结构如土地利用分类

      学习基于大规模社交网络数据研究城市网络结构

      学习基于大规模社交网络数据对城市辐射模型、城市腹地与城市竞争的实证分析;

       实践掌握:基于共享单车数据的地铁辐射范围分析

7 手机轨迹数据的分析与挖掘案例及实践

      了解手机数据格式特点,应用情况,基本处理思路及方法,应用领域与规划研究;

      学习基于大规模手机数据对城市组团结构识别

      实践掌握:基于手机数据对某地区热点进行分析;

      实践掌握:基于手机数据的城市职住地识别分析;

8 智能交通系统ITS数据的分析与挖掘案例及实践

      了解出租车GPS轨迹数据的特点与分析,处理流程与关键步骤,典型应用探索;

      学习基于浮动车轨迹数据对城市道路网络体系结构的划分

      学习基于多源ITS数据对城市出行行为分析

      实践掌握:基于浮动车轨迹数据对城市碳排放的分析;

      实践掌握:基于浮动车轨迹数据对大型商圈、大型公共设施的辐射分析

9 多源城市数据的融合

      学习多源轨迹数据城市交通流估计;

10 城市时空大数据的可视分析

      学习典型工具、典型案例、核心代码,并通过练习掌握社交网络、交通网络、轨迹点数据的可视化等;

      实践掌握:利用社交网络关系数据对城市网络进行可视化;

      实践掌握:对某市通勤OD网络可视化;

      实践掌握:对大规模社交网络轨迹点数据的可视化。


课程难度:适合0基础学员,所有实践内容老师将一步步手把手教学哦~


课程学费及报名方式:

在本文末可下载报名表


上课时间:

9月8-10日,周5、周6、周日,共3天




特训营 2

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课程介绍:

大数据可视化是大数据应用的最后一公里,数据可视化是通过分析得到并进行优化处理,而不是简单的地图制作。因此,这是一门集高级分析和丰富可视化效果于一体的课程。教学目的是掌握空间大数据的各类常规图、三维图、动态图和炫酷图的分析过程和制作方法。用可视化提升大数据分析的洞察力,了解大数据可视化的引爆点。本课程包含了几乎所有主流的高大上的大数据可视化效果


具体有哪些惊艳的可视化效果呢?点击查看可视化效果图片详情【经典大数据可视化效果大赏】跟着张海平大牛掌握最潮空间大数据可视化技术!


课程大纲:

1 掌握热力图制作

   1.1 二三维热立场地图构建

   1.2 热力图应用若干案例讲解

2 掌握热点分析技术

3 掌握空间数据可视化的制作技巧与优化策略

4 掌握GIS高级制图技术

5 掌握三维视觉地图的制作

6 掌握粒子效果地图的制作

7 CoreDraw、Office、HTML与GIS交互

8 掌握变形地图的实现与应用

   8.1 掌握时空大数据与时空立方体分析

   8.2 掌握灯光地图的制作

   8.3 掌握迁徙图的制作

9 掌握基于网络分析的数据可视化

   9.1 掌握OD制图的5种类型及其应用场景

   9.2 掌握可达性分析及其可视化

   9.3 掌握位置分配及其可视化

   9.4 掌握交通等时线分析及其可视化

   9.5 掌握实时交通拥堵图的制作及其可视化


对学员的基础要求:

要求学员熟练掌握ArcGIS的基本操作


课程学费及报名方式:

在本文末可下载报名表


上课时间:

9月11-13日,周1、周2、周3,共3天







特训营 3

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课程介绍:


随着大数据的崛起,结合传统经验分析、理论分析和实验分析,采用全新的数据密集型分析范式,从前所未有并持续蓬勃发展的物联网大环境下,将信号转换为数据,将数据分析为信息,将信息提炼为知识,以知识促成决策和认知。这正是我们这个时代的需要。


在这样一个大背景下,有了数据无法处理,处理完了数据缺乏分析手段,分析的结果难以基于相关理论进行解读,是一个共性问题。从数据分析的角度讲,我们所提及的大数据分析主要是应用于人文社会科学中,而GIS相关分析与可视化方法成为人文社会科学研究与应用分析中的主要实现手段。


本课程结合几种典型的理论框架、研究范式和实现模型,采用理论与模型相结合,实例分析和方法汇总的方式,从城市形态——时空格局——过程与机理,宏观尺度和微观尺度等几个方面进行讲解。几乎包含了所有常用高级时空分析的定量模型。其目的是汇总典型人文社会科学GIS分析模型,通过实例理解并实践掌握各类模型的科学应用方法,提升基于时空大数据定量分析城市问题的能力。


课程大纲:

1 从“场所”空间到“流”空间的大数据分析及其在城市规划研究中的应用案例

   1.1 大数据分析中的“流”空间视角

   1.2 “流”空间视角下的城市地理研究范式

   1.3 城市研究中的“流”空间分析模型构建与汇总

   1.4 “流”空间分析在城市规划研究中的若干典型应用案例

   1.5 典型应用实践

2 大数据支持下时空间行为的分析与建模方法及其在城市规划研究中的应用案例

   2.1 城市与旅游研究中的“空间行为”视角

   2.2 个体行为数据的处理与群体行为数据处理的方法汇总

   2.3 时空间行为数据的可视化与分析方法介绍

   2.4 时空间行为大数据的若干典型应用案例

   2.5 典型应用实践

典型大数据时空模式挖掘方法汇总及其在城市规划研究中的应用案例

   3.1 时空模式挖掘理论与方法汇总

   3.2 全局时空模式分析方法介绍、汇总及典型案例

   3.3 局部时空模式分析方法介绍、汇总及典型案例

   3.4 非空间和空间约束条件下的类型划分模型及应用案例

   3.5 典型应用实践

空间关系建模的经典方法、新兴模型及其在城市规划、人文社会研究中的应用案例

   4.1 空间关系的概念化模型构建理论与方法

   4.2 空间回归模型在大数据挖掘中的应用案例

   4.3 地理探测器的原理及其典型应用案例

   4.4 可变面元及分区不一致问题应对及应用

   4.5 典型应用实践

5 数据导向的典型应用案例详解

   5.1 基于夜晚灯光数据的分析方法与应用案例

   5.2 基于POI数据的分析方法与应用案例

   5.3 基于腾讯位置大数据的分析方法与应用案例

   5.4 基于多尺度、多源交通大数据的分析方法与应用

   5.5 社交媒体数据的城市研究中的应用案例分析 

   5.6 回顾与总结


对学员的基础要求:

要求学员熟练掌握ArcGIS的基本操作和应用基础,并具备初级的编程基础


课程学费及报名方式:

在本文末可下载报名表


上课时间:

9月14-15日,周4、周5,共2天







特训营 4

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课程介绍:

1 学习以数据为基础,以实证研究为手段的设计和规划理念及方法

2 熟悉空间句法的实证研究成果、实际项目应用,掌握其基础理论和软件算法

3 初步掌握以网络开放数据为基础的空间句法数据分析、预测和设计流程


效果

数据化设计与空间句法7月北京精品小班全程回放


本课程的最高纲领:

1 重新认识空间,进而学会从“空间”的角度思考

2 了解用数字来分析空间和行为关系的方法

3 从“参数化”走向“数据化”的城市设计

4 从形象设计转向关注社会经济问题


课程大纲:

1   数据时代的礼物

   1.1 数据化设计的理念简介

   1.2 数据化设计的基本结构

   1.3 数据化设计的典型案例

2  空间句法概况及其在实证研究领域的科学发现

3  空间句法对空间的抽象与计算方法

    3.1 拓扑空间概念

    3.2 建筑中的空间深度与整合度

    3.3 轴线地图分析与城市空间形态

    3.4 视域分析与多智能体模拟

4 轴线地图建模方法

   整合度、选择度、可理解度等算法的含义、特点、方法、实践

5 软件操作典型案例与实践

6 前大数据时代空间句法的研究与项目应用案例详解

7 实践操作及讨论

8  线段地图分析基础

   8.1 轴线地图中存在的问题

   8.2 线段地图的改进方向

   8.3 线段地图代表性参数的含义

9  回归分析图

   9.1 空间句法scatter plot工具使用

   9.2 多元一次回归分析方法介绍

10 线段地图的算法

选择度与整合度的标准化简介

11 流量-功能-空间:

空间句法基础实证研究与数据收集和分析的一般方法介绍

   11.1 道路截面流量数据收集与分析方法

   11.2 轨迹跟踪数据收集与一般分析方法

   11.3 社会聚集行为类数据收集和一般分析方法

   11.4 功能类数据收集和一般分析方法

12 大数据时代与空间句法基础实证研究

13 百度POI功能与城市尺度的空间分析案例

14 结合大数据与小数据的数据化设计实际规划项目类案例详解

   14.1 大区域尺度

   14.2 城市尺度

   14.3 建筑尺度案例

15 数据的处理、录入与分析

   15.1 交通流量、轨迹数据分析

   15.2 功能数据分析

   15.3 行为数据分析

16 实践操作及讨论


对学员的基础要求:

了解基本的空间句法知识,熟练掌握基本的CAD操作


课程学费及报名方式:

在本文末可下载报名表


上课时间:

9月16-18日,周6、周日、周1,共3天



我要参加特训营

Q: 如何获知课程学费及报名方式?

A: 请下载附件,按照附件要求填写报名表并提交给制定工作人员。任何问题可加客服QQ 3149339017 咨询,备注“北京营”。




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本文仅代表作者观点,不代表城市数据派立场,
本文系作者授权城市数据派发表,未经许可,不得转载。

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