ทำไมต้องเรียน Python & Google Earth Engine in Colab for Geospatial Science แค่ JavaScript ก็น่าจะพอแล้วมั๊ย

ถึงแม้ว่า Google Earth Engine (GEE) เริ่มต้นพัฒนาด้วย JavaScript ซึ่งเหมาะสำหรับการเรียนรู้พื้นฐาน แต่ Python มีข้อได้เปรียบในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ Python สามารถผสานการใช้ไลบรารีเพิ่มเติม เช่น pandas, numpy, และ scikit-learn เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล และ Google Colab ช่วยให้ทำงานบนคลาวด์ได้สะดวกโดยไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์ การใช้ Python & GEE ใน Colab ช่วยให้คุณจัดการงานที่ซับซ้อนและมีความยืดหยุ่นมากกว่า JavaScript


ในยุค Geospatial Big Data และเข้าสู่เทรนใหม่ของอาชีพ Geospatial Data Science ด้วยความเชี่ยวชาญในการใช้ Google Earth Engine และ Python คุณจะสามารถวิเคราะห์และจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่อย่างมืออาชีพ นำทักษะเหล่านี้ไปปรับใช้ในตำแหน่งงานใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่ การพัฒนาระบบภูมิสารสนเทศ และการวิจัยด้านการจัดการสิ่งแวดล้อม เพิ่มโอกาสในการปรับตำแหน่งและเงินเดือนในสายงานที่กำลังมาแรงอย่าง Geospatial Data Science

ออกแบบให้เรียนตาม เข้าใจง่าย


เนื้อหานี้ออกแบบให้ผู้เรียนสามารถเข้าใจและใช้งาน Google Earth Engine และ Python API ได้ง่าย ผ่านตัวอย่างการประมวลผลข้อมูลจากดาวเทียม


แสดงข้อมูลแบบ Interactive


การแสดงข้อมูลแบบ Interactive โดยใช้ geemap Python package ช่วยให้ผู้เรียนสามารถสร้างแผนที่โต้ตอบได้อย่างง่ายดาย เช่น การซูมเข้า-ออก เลื่อนแผนที่ เพิ่มสัญลักษณ์ คำอธิบาย (Legend) และ Split-panel เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลต่าง ๆ ผู้เรียนสามารถเห็นการแสดงผลแบบอินเตอร์แอคทีฟใน Google Colab ทันที ซึ่งช่วยในการวิเคราะห์และเข้าใจข้อมูลเชิงพื้นที่ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

เข้าถึง Python Library ที่ทรงพลัง


การใช้ไลบรารีต่างๆ ใน Python ที่มีความสามารถสูงในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล ไลบรารีเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของการเขียนโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน เช่น:

  • Pandas: สำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบตาราง ทำให้การกรองข้อมูล, รวมข้อมูล หรือคำนวณสถิติต่างๆ ทำได้ง่ายและรวดเร็ว
  • Numpy: สำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และการจัดการข้อมูลเชิงตัวเลขอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การคำนวณเมทริกซ์หรือการทำงานกับอาร์เรย์ข้อมูลขนาดใหญ่
  • Matplotlib และ Seaborn: สำหรับการสร้างภาพและแผนภูมิเพื่อทำให้ข้อมูลมีความหมายและเข้าใจได้ง่ายยิ่งขึ้น
  • Geemap: สำหรับการสร้างแผนที่โต้ตอบและการใช้ Google Earth Engine เพื่อแสดงข้อมูลเชิงพื้นที่ในรูปแบบที่เห็นภาพชัดเจน
  • Scikit-learn: สำหรับการทำงานด้าน Machine Learning ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล, การสร้างโมเดล, ไปจนถึงการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล


เนื้อหาของบทเรียนเริ่มจากการปูพื้นฐานสู่การประยุกต์ใช้งานจริง



  Module 1: เริ่มต้นสู่ GEE: สิ่งที่ควรรู้ก่อนเริ่มใช้งาน Python API
Available in days
days after you enroll
  Module 2: พื้นฐาน Python สำหรับการวิเคราะห์เชิงพื้นที่
Available in days
days after you enroll
  Module 3: แปลงข้อมูลภูมิศาสตร์สู่แผนที่ด้วย Python Visualization
Available in days
days after you enroll
  Module 4: การใช้ Python Package GEEMAP เพื่อการประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่
Available in days
days after you enroll
  Module 5: จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติใน Python: Use-cases บน Earth Engine
Available in days
days after you enroll
  Module 6: การเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python: จากพื้นฐานสู่การใช้งาน
Available in days
days after you enroll

ราคาเต็ม 3,990 บาท