Skip to content
Data Science mit OpenStreetMap (fossgis2019) episode artwork

EPISODE · Mar 13, 2019 · 22 MIN

Data Science mit OpenStreetMap (fossgis2019)

from Chaos Computer Club - archive feed (high quality) · host Nikolai Janakiev

Data Science ist ein populäres Schlagwort, das schon vielerlei Bereiche befallen hat, nicht zuletzt die Welt der Geoinformatik. Hier geht es darum, wie man gängige Methoden von Data Science auf OpenStreetMap Daten mithilfe von Open-Source-Werkzeugen anwenden kann und daraus neue Einblicke erzeugen kann. In diesem Vortrag geht es um Methoden und Möglichkeiten wie man verschiedene Data Science Methoden auf OpenStreetMap Daten anwenden kann. Der Fokus liegt auf [Amenity](https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:amenity) Elementen in OSM und deren Verteilung im europäischen Raum. Die Werkzeuge dazu sind exklusiv Open Source. Der Talk wird grob in vier Teile aufgeteilt: * Datenakquise: Wie bekomme ich Daten von OSM? (Taginfo, Overpass-API, Osmium) * Datentransformation: Wie bereite ich die Daten vor? (PostGIS, GeoPandas, Shapely) * Datenanalyse: Was sind gängige Methoden zum Analysiseren der Daten? (Scikit-Learn) * Datenvisualisierung: Wie kann ich die Daten visualisieren? (Leaflet, Folium) about this event: https://pretalx.com/fossgis2019/talk/WSALG8/

Episode metadata supplied by the publisher feed · Published Mar 13, 2019

Embed this episode

Ready to play

Data Science mit OpenStreetMap (fossgis2019)

0:00 22:22

No transcript for this episode yet

We transcribe on demand. Request one and we'll notify you when it's ready — usually under 10 minutes.

No similar episodes found.

No similar podcasts found.

Frequently Asked Questions

How long is this episode of Chaos Computer Club - archive feed (high quality)?

This episode is 22 minutes long.

When was this Chaos Computer Club - archive feed (high quality) episode published?

This episode was published on March 13, 2019.

Can I download this Chaos Computer Club - archive feed (high quality) episode?

Yes. Use the download control on the episode player to save the publisher-provided media file.
URL copied to clipboard!