Spatial Data Science: With Applications in R

Spatial Data Science

Présentation générale

« Spatial Data Science » est un guide indispensable pour quiconque s’intéresse à manipuler et à comprendre les données spatiales en data science. Cet ouvrage de référence couvre exhaustivement les aspects essentiels des données spatiales, fondamentaux pour toute personne travaillant dans ce domaine.

Ce que vous apprendrez

• Comprendre comment les géométries sont représentées en data science.
• Maîtriser les systèmes de référence de coordonnées et leurs implications dans les projets spatiaux.
• Appréhender les conséquences de la sphéricité de la Terre sur l’analyse des données.
• Associer efficacement les attributs aux géométries pour des analyses enrichies.

Explication approfondie des outils en R

Le livre dive profondément dans les outils spécifiques de R dédiés à la data science spatiale :

• sf : pour un accès simplifié aux fonctionnalités spatiales.
• stars : pour manipuler les cubes de données raster et vectorielles avec dimensions spatiales et temporelles.

Il détaille également les adaptations nécessaires des opérations géométriques en passant d’un plan 2D à la surface sphérique de la Terre, exploitant des concepts de longitude et de latitude non projetés.

Techniques de visualisation et gestion des données

Outre les bases techniques, le livre propose des chapitres spécifiques sur différentes techniques de visualisation des cartes spatiales avec R, et diverses approches pour gérer de grands ensembles de données, que ce soit localement, dans des bases de données ou via le cloud.

Ressources additionnelles

Toutes les données utilisées dans les exemples ainsi que les codes source sont disponibles gratuitement en ligne, augmentant ainsi l’aspect interactif et pratique de l’apprentissage. Les solutions aux exercices peuvent aider à consolider les connaissances acquises :

• Dépôt des données et scripts : https://r-spatial.org/book/
• Solutions aux exercices : https://edzer.github.io/sdsr_exercises/

En intégrant un apprentissage théorique avec des applications pratiques et des ressources facilement accessibles, « Spatial Data Science » est l’outil parfait pour éviter les erreurs courantes et pour exceller dans le domaine captivant de la data science spatiale.