Geographic Data Science with Python von Sergio Rey, Dani Arribas-Bel und Levi John Wolf ist ein englischsprachiges Lehrbuch, das sich an Geographic Data Science richtet. Dieses Buch behandelt die Kombination von geografischen Daten und Data Science und bietet praktische Einblicke für Fachleute und Studierende in höheren Bildungseinrichtungen.
Das Buch führt einen systematischen Ansatz zur Analyse geografischer Daten ein, bei dem geografische und rechnerische Methoden in der Python-Umgebung angewendet werden. Es behandelt wesentliche Konzepte wie Spatial Data, Mapping und Spatial Statistics und beleuchtet Cluster und Ausreißer aus geografischer Perspektive.
Geographic Data Science with Python bietet konkrete Beispiele und Methoden, die sich direkt für Data Scientists, GIScientists und Geografen anwenden lassen. Es unterstützt Leserinnen und Leser dabei, Analysen mit Python zu replizieren, anzupassen und zu erweitern, wodurch neue Erkenntnisse aus geografischen Daten erschlossen werden.
Der Inhalt knüpft an Themen wie Geoinformationssysteme, Remote Sensing, Webprogrammierung und Technologie im Bereich Engineering an, speziell auf dem Gebiet des Remote Sensing und GIS.
Reihe: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science