L3 PY Python per l’Analisi dei Dati Geospaziali

Livello 3-Deep Traning

Il corso “PY-Python per l’Analisi dei Dati Geospaziali” ti offre una formazione pratica sull’uso di Python per l’analisi dei dati geospaziali. Imparerai a gestire e processare dataset raster e vettoriali, sviluppare script per automatizzare flussi di lavoro e visualizzare i risultati con librerie specifiche. L’approccio bilanciato tra teoria e pratica ti permetterà di applicare subito le competenze acquisite in progetti reali, rendendoti un operatore più efficiente nell’ambito dell’analisi EO.

Il corso parte dalle basi: apprenderai la sintassi fondamentale di Python, con le strutture di controllo (if, for, while) e le principali strutture dati come tuple, liste, dizionari e set. Questa fase fornirà le fondamenta per scrivere script efficaci e organizzare i dati in maniera strutturata, con esercitazioni pratiche per consolidare le conoscenze.

In seguito il percorso si focalizza sull’approfondimento della programmazione in Python. Verranno trattati concetti avanzati quali funzioni, classi, moduli e la gestione dei file, elementi essenziali per creare automazioni e script personalizzati. Le sessioni teoriche saranno accompagnate da esercitazioni che ti permetteranno di mettere in pratica questi strumenti in contesti operativi.

Infine il corso si concentra sull’analisi dei dati geospaziali. Imparerai a utilizzare librerie specifiche come Pandas per l’analisi dei dati, Matplotlib per la visualizzazione e strumenti come GeoPandas e Rasterium per il trattamento dei dati EO. Le esercitazioni pratiche ti guideranno nello sviluppo di progetti reali, dalla gestione dei dataset alla creazione di visualizzazioni e automazioni per flussi di lavoro mirati all’analisi geospaziale.

I software impegnati, con Use Cases customizzati sulla base delle necessità dell'ente, saranno:

Set di dati open-source per esercitazioni.
Script e modelli Python preconfigurati per l'analisi geospaziale.
Guide e tutorial specifici per lavorare con le librerie.
Google Colab

Quali sono i requisiti per seguire il corso?

Possesso di un diploma di scuola secondaria superiore o di un titolo riconosciuto equivalente.
Conoscenza di base della lingua inglese per i termini tecnici e la documentazione supplementare (consigliata ma non obbligatoria).
Capacità di utilizzare il pacchetto Microsoft Office o strumenti equivalenti.
Capacità di navigare in Internet e di utilizzare piattaforme online.

Faculty team

Docenti del corso

Ricercatrice post-dottorato nell’ambito di applicazioni di Intelligenza Artificiale ai dati di Osservazione della Terra. Autrice di diverse pubblicazioni in riviste e conferenze internazionali e revisore per riviste internazionali relative al telerilevamento. Docente nell’ambito di progetti nazionali ed europei e collaboratrice nelle attività di insegnamento per corsi di laurea magistrale e master nell’ambito del telerilevamento.

Settori: Osservazione della Terra, Intelligenza Artificiale, Elaborazione delle Immagini

IRicercatore nell’ambito dei sistemi di calcolo distribuiti. E’ docente nei corsi di “Machine Learning” e “Sistemi Distribuiti e Cloud Computing” per il corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica.Autore di oltre 25 pubblicazioni in riviste e conferenze internazionali. Revisore per riviste di rilevanza internazionale nel campo dei sistemi di calcolo paralleli e distribuiti.

Settori: Cloud Computing, sistemi e applicazioni distribuite, machine learning

PY-Python per l’Analisi dei Dati Geospaziali

Destinatari

Certificato Finale

Modalità di erogazione

Cos'è incluso?

Perché dovrei frequentare questo corso?

Qual è il programma?

Quali saranno i software utilizzati?

Quali sono i requisiti per seguire il corso?

Docenti del corso

Giorgia Guerrisi

Ricercatrice post-dottorato Università Tor Vergata

Gabriele Russo

Ricercatore Università Tor Vergata

La nostra organizzazione

Note Legali