Climate Geospatial Analysis on Python with Xarray
Loading, exporting and interacting with climate NetCDF datasets
Apply simple and grouped operations over multidimensional data
Navigate and visualize multidimensional geospatial data
By the end of this project, you will be able to load, visualize, manipulate and perform both simple and grouped operations over geospatial multidimensional data through Xarray and Python. We'll explore an dataset containing temperature, vegetation density and total precipitation over the Brazilian Amazon for the 1979-2019 period while the concepts are developed. This will enable the learner to handle and extract knowledge from complex datasets such as the ones from satellite and climate re-analysis observations. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
개발할 기술
단계별 학습
작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.
Load and getting familiar with NetCDF datasets
Select and filter data through coordinates
Visualize multidimensional and geospatial variables
Apply simple operations over multidimensional data
Apply grouped operations over multidimensional data
Merge and concatenate datasets
Interact with Pandas and export datasets
안내형 프로젝트 진행 방식
작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.
분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.
자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
안내 프로젝트을(를) 구매하면 어떤 혜택이 있습니까?
데스크톱과 모바일에서 안내 프로젝트을(를) 이용할 수 있습니까?
안내 프로젝트 강사는 누구입니까?
작업 완료 후 안내 프로젝트에서 해당 작업을 다운로드할 수 있습니까?
환불 규정은 어떻게 되나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
안내 프로젝트을(를) 청강하고 동영상 일부를 무료로 볼 수 있습니까?
이 안내 프로젝트을(를) 수행하려면 경험이 얼마나 필요합니까?
소프트웨어를 별도로 설치하지 않아도 바로 웹 브라우저를 통해 이 안내 프로젝트을(를) 완료할 수 있습니까?
안내 프로젝트을(를) 통해 어떤 학습 경험을 할 수 있습니까?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
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