Sabine Wöhlbier
10. November 22 (11:14 Uhr)
Beitragsnummer: 4912

In diesem Modul beleuchten wir die Bedeutung der Mega-Trends im Zusammenhang mit Data Science – Big Data (BD), Machine Learning (ML), Linked Open Data (LoD) und Internet of Things (IoT) für die Geoinformatik. Die Modulteilnehmenden lernen, wie Geodaten in einer Big Data Infrastruktur gespeichert und mittels Machine Learning Methoden verarbeitet und analysiert werden können, ohne dass auf gängige GIS-Werkzeuge wie z.B. QGIS verzichtet werden muss. Die Chancen im Zusammenhang mit Linked Open Data, Internet of Things und künstlicher Intelligenz für die Geoinformatik werden ebenfalls beleuchtet.

Ziele: Die Modulteilnehmenden …
- kennen die Grundsätze von Big Data, noSQL Datenbanken, Machine Learning, Linked Open Data und Internet of Things
- kennen den Aufbau einer Big Data Infrastruktur und können diese bedienen und nutzen.
- können einfache Abfragen von noSQL-Datenbanken in einer SQL-ähnlichen Sprache umsetzen.
- kennen Methoden zur Umwandlung von Geodaten von gängigen Formaten in Linked Open Data.
- können mit Python einfache Machine-Learning Probleme lösen.

Kursort: ETH Zürich, Inst. für Kartografie und Geoinformation
Datum: 20.– 22. März 2023 (2 1/2 Tage)
Kurskosten: CHF 890.-

Detaillierte Informationen und Anmeldung: [ikg.ethz.ch/cas-ris/module.html]