Part 1:The Essentials of Geospatial Data Science
Chapter 1: Introducing Geographic Information Systems and Geospatial Data Science
Chapter 2: What Is Geospatial Data and Where Can I Find It?
Chapter 3: Working with Geographic and Projected Coordinate Systems
Chapter 4: Exploring Geospatial Data Science Packages
Part 2: Exploratory Spatial Data Analysis
Chapter 5: Exploratory Data Visualization
Chapter 6: Hypothesis Testing and Spatial Randomness
Chapter 7: Spatial Feature Engineering
Part 3: Geospatial Modeling Case Studies
Chapter 8: Spatial Clustering and Regionalization
Chapter 9: Developing Spatial Regression Models
Chapter 10: Developing Solutions for Spatial Optimization Problems
Chapter 11: Advanced Topics in Spatial Data Science
Index
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Jordan, David S. [저]
David S. Jordan has made a career out of applying spatial thinking to tough problem spaces in the domains of real estate planning, disaster response, social equity, and climate change. He currently leads distribution and geospatial data science at JPMorgan Chase & Co. In addition to leading and building out geospatial data science teams, David is a patented inventor of new geospatial analytics processes, a winner of a Special Achievement in GIS (SAG) Award from Esri, and a conference speaker on topics including banking deserts and how great businesses leverage GIS.
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