Climate Geospatial Analysis on Python with Xarray

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Loading, exporting and interacting with climate NetCDF datasets

Apply simple and grouped operations over multidimensional data

Navigate and visualize multidimensional geospatial data

Clock45 minutes for the guided part + 45 minutes for practice
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

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

xarrayPython ProgrammingData AnalysisGeospatial Analysismultidimensional data manipulation

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Load and getting familiar with NetCDF datasets

  2. Select and filter data through coordinates

  3. Visualize multidimensional and geospatial variables

  4. Apply simple operations over multidimensional data

  5. Apply grouped operations over multidimensional data

  6. Merge and concatenate datasets

  7. 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

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