Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

[Intermediate] Spatial Data Analysis with R, QGIS & More

[Trình độ Trung cấp] Phân Tích Dữ Liệu Không Gian với R, QGIS & Hơn Thế Nữa

[Trình độ Trung cấp] Phân Tích Dữ Liệu Không Gian với R, QGIS & Hơn Thế Nữa

Trở thành Chuyên gia GIS Mã Nguồn Mở và Xử Lý Phân Tích Dữ Liệu Không Gian Sử Dụng R, QGIS, GRASS & GOOGLE EARTH

4.4
(635 đánh giá)
6,675 học viên
Giảng viên
Minerva Singh
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 469.000đ -89%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
5.0 giờ video
60 bài giảng
5 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu không gian và GIS phổ biến nhất bằng các công cụ phần mềm miễn phí
Thực hiện phân tích dữ liệu không gian nâng cao và tạo bản đồ bằng cả R và QGIS
Phát triển kỹ năng tạo bản đồ chuyên nghiệp, bao gồm khai thác sức mạnh của Google Earth
Bắt đầu sử dụng công cụ mạnh mẽ và miễn phí GRASS GIS cho một số tác vụ phân tích dữ liệu không gian
Ngừng chi tiền cho các công cụ phần mềm GIS trả phí
Có nền tảng vững chắc để học các tác vụ GIS nâng cao
Có kinh nghiệm làm việc với nhiều loại dữ liệu không gian khác nhau và tích lũy chuyên môn thực hành

Yêu cầu

Có hứng thú với phân tích dữ liệu không gian, lập bản đồ và GIS
Kiến thức cơ bản về thao tác dữ liệu bằng QGIS & R
Hiểu biết cơ bản về các loại dữ liệu không gian và phép chiếu bản đồ khác nhau
Khóa học sẽ được minh họa bằng máy tính chạy Windows. Người dùng Mac và Linux sẽ cần điều chỉnh hướng dẫn cho hệ điều hành của họ
Đã cài đặt các phiên bản mới nhất của GRASS GIS và Google Earth trên máy tính
Hầu hết phần phân tích dựa trên R sẽ được minh họa trong R Studio (nhưng có thể thực hiện được trong cả R hoặc R Studio)

Đối tượng phù hợp

Những người đã có hiểu biết cơ bản về phân tích dữ liệu không gian và muốn tìm hiểu sâu hơn
Học viên quan tâm đến việc nâng cao kỹ năng đã đạt được từ khóa học trước của tôi: Phân Tích Dữ Liệu Không Gian Cốt Lõi: GIS Nhập Môn với R và QGIS
Nhà nghiên cứu/Giảng viên
Nhà quản lý bảo tồn
Kỹ thuật viên GIS

Nội dung khóa học

7 phần • 60 bài giảng
1 Giới thiệu: Chào mừng đến với Khóa học
2 Giới thiệu ngắn gọn về Các Khái niệm Phân tích Dữ liệu Không gian
3 Bắt đầu với R và QGIS
4 Bắt đầu với GRASS
5 Kết luận Phần 1
1 Giới thiệu về shapefile và khám phá thuộc tính của chúng trong QGIS
2 Trực quan hóa Shapefile Sử dụng Thuộc tính Định tính trong QGIS
3 Trực quan hóa Shapefile Sử dụng Thuộc tính Định lượng trong QGIS
4 Giới thiệu về Lập bản đồ Shapefile trong R
5 Thêm về Lập bản đồ Shapefile trong R
6 Lập bản đồ Dữ liệu Không gian với ggplot2 và Google Earth trong R
7 Kết luận Phần 2
1 Kết nối không gian (Spatial joins) trong QGIS
2 Kết nối không gian (Spatial joins) trong R
3 Thống kê Shapefile cơ bản trong QGIS & R
4 Thêm Vùng Đệm (Buffer) vào Shapefile trong QGIS
5 Thêm Vùng Đệm (Buffer) vào Shapefile trong R
6 Tạo Vùng Đệm Ngoài (Outer Buffers) trong R và QGIS
7 Dữ liệu sử dụng trong Clip, Union và Intersection trong QGIS
8 Phép Hợp (Union) của Hai Shapefile trong QGIS
9 Cắt (Clip) Dữ liệu Vector trong QGIS
10 Phép Giao (Intersection) của hai vector trong QGIS
11 Thao tác Cắt (Clipping) và Giao (Intersection) trong R
12 Kết luận Phần 3
1 Bản đồ nhiệt (Heat maps) trong QGIS
2 Lập bản đồ Phân bố Không gian của Dữ liệu Điểm - Giới thiệu Ngắn gọn
3 Lập bản đồ Phân bố Không gian của Dữ liệu Điểm trong R
4 Vẽ Bản đồ Nhiệt trên Google Earth bằng R
5 Giới thiệu Ngắn gọn về Các Khái niệm Nội suy (Interpolation)
6 Nội suy dữ liệu điểm trong QGIS
7 Nội suy dữ liệu điểm trong R - Nội suy Spline Mỏng (Thin Spline Interpolation)
8 Nội suy dữ liệu điểm trong R - Phương pháp Trọng số Nghịch đảo Khoảng cách (IDW)
9 Nội suy dữ liệu điểm trong R - Phương pháp Kriging
10 Nội suy dữ liệu điểm trong GRASS
11 Kết luận Phần 4
1 Hiển thị Dữ liệu Raster trong QGIS
2 Hiển thị Dữ liệu Raster trong R
3 Thống kê Vùng (Zonal Statistics) trong QGIS
4 Ghép nối (Merge) Raster trong QGIS
5 Ghép nối (Merge) Raster trong R
6 Cắt (Clip) Raster bằng Shapefile trong QGIS & R
7 Cắt (Clip) Raster bằng Shapefile trong GRASS GIS
8 Phân tích địa hình (Terrain analysis) trong GRASS GIS
9 Định vị địa lý (Geo-referencing) trong QGIS
10 Kết luận Phần 5
1 Lý do cho Phần này
2 Trình Tạo Mô hình Đồ họa (Graphical Modeler) trong QGIS: Tự động hóa Phân tích bằng Mô hình Xử lý
3 Ra quyết định đa tiêu chí/Phân tích phù hợp - Lý thuyết
4 Ra quyết định đa tiêu chí/Phân tích phù hợp trong QGIS
5 Lập bản đồ Web trong QGIS - Giới thiệu Ngắn gọn
6 Lập bản đồ Web trong R - Xây dựng Bản đồ Tương tác Cơ bản
7 KẾT LUẬN
1 Làm việc với Dữ liệu Địa không gian Tích hợp sẵn của R
2 Sử dụng ggplot2 để trực quan hóa dữ liệu địa lý
3 Github
4 Chuỗi thời gian Brazil (Brazil Time Lapse)
5 Gán Chú giải (Legends) trong QGIS
6 Posit On POSIT
7 Điện toán phân tán (Distributed Computing)
8 Ôn tập lại các Khái niệm Không gian

Giới thiệu khóa học

PRACTICAL TRAINING WITH REAL SPATIAL DATA FROM DIFFERENT SOURCES.

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

DEVELOP MAD GIS SKILLS AND PERFORM SPATIAL DATA ANALYSIS USING FREE KICKASS TOOLS SUCH AS QGIS, R, GRASS AND GOOGLE EARTH.

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

This course is designed to take users who use R and QGIS for basic spatial data/GIS analysis to perform more advanced GIS tasks (including automated workflows and geo-referencing) using a variety of different data. In addition to making you proficient in R and QGIS for spatial data analysis, you will be introduced to another powerful free GIS software.. GRASS.

This course takes a completely practical approach to spatial data analysis and mapping- Each lecture will teach you a practical application/processing technique which you can apply easily.

The course is taught by Minerva Singh, A PhD graduate from Cambridge University, UK, who has several years of research experience in Quantitative Ecology and an MPhil in Geography and Environment from Oxford University. Minerva has published papers in international peer reviewed journals and given talks at international conferences.  

The underlying motivation for the course is to ensure you can put spatial data analysis into practice today and develop sound GIS analysis skills. You’ll be able to start analyzing spatial data for your own projects, and IMPRESS YOUR FUTURE EMPLOYERS with examples of your PRACTICAL spatial data analysis abilities. This course is different from other training resources. Each lecture seeks to enhance your GIS skills in a demonstrable and tangible manner and provide you with practically implementable GIS solutions.

This is an intermediate course in spatial data analysis, i.e. we will build on on basic spatial data analysis tasks (such as those covered in the beginner version course: Core Spatial Data Analysis: Introductory GIS with R and QGIS) and teach users how to practically implement more complex GIS tasks such as interpolation, mapping spatial data, geo-referencing and detailed vector processing. Additionally you will be introduced to preliminary geo-statistics and mapping/visualizing spatial data.

This course covers complex GIS techniques, and by completing this course, you will be implementing these PRACTICALLY in freely-available software, thus making you MORE ATTRACTIVE TO EMPLOYERS.  

It is a practical, hands-on course, i.e. we will spend a tiny amount of time dealing with some of the theoretical concepts pertaining to the different spatial data analysis techniques demonstrated in the course. However, majority of the course will focus on working with real spatial data from different sources. After each video you will learn how to practically implement a new concept or technique in the different softwares used for the course.

During the course of my research I have discovered that R is a powerful tool for collating and analyzing spatial data acquired from different sources.  Proficiency in spatial data analysis in R and QGIS has helped me publish more peer reviewed papers faster. Feel free to check out my profile on ResearchGate.

FREE BONUS: You will have access to all the data used in the course, along with the R code files. You will also have access to future lectures, resources and R code files. Enroll in the course today & take advantage of this special bonus!

I don’t have to remind you that we have a RISK-FREE GUARANTEE in the case of you not being satisfied with the course. Take action now!



Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Gis Geospatial Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Qgis
Hiển thị tất cả khoá học R Programming
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊