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Python Perfectionnement

Python - Perfectionnement : analyse geospatiale avancee et IA

Traiter de gros volumes, analyser vecteur et raster, et augmenter vos analyses spatiales avec le machine learning et l'IA generative.

Overview

Pour ceux qui maitrisent les bases et veulent aller vers l'analyse professionnelle. Vous abordez le traitement de volumes importants, l'analyse raster, les jointures spatiales complexes, l'appel a des API, puis la modelisation et l'usage de l'IA pour enrichir vos analyses territoriales.

What you will be able to do

  • Structurer et optimiser des traitements sur de gros volumes
  • Realiser des analyses spatiales avancees en vecteur et raster
  • Consommer des API et des services de donnees geographiques
  • Appliquer des methodes de machine learning a des donnees spatiales
  • Exploiter l'IA generative pour accelerer analyse et documentation
  • Produire des restitutions cartographiques de qualite

Day-by-day programme

  1. 1

    Jour 1 - Analyses vectorielles avancees

    GeoPandas en profondeur : operations spatiales, jointures complexes, agregations. Shapely et manipulation fine des geometries. Validation et correction geometrique. Performance et gestion memoire.

  2. 2

    Jour 2 - Raster et donnees massives

    Rasterio : lecture, decoupage, reechantillonnage. Calculs d'indices et statistiques zonales. Traitement par blocs de gros fichiers. Formats cloud-optimises.

  3. 3

    Jour 3 - APIs et machine learning

    Consommer des API geographiques (geocodage, flux OGC, donnees ouvertes). Introduction au machine learning spatial : classification supervisee, clustering, evaluation des resultats.

  4. 4

    Jour 4 - IA generative et restitution

    Integrer un modele de langage dans une chaine de traitement. Automatiser documentation et controle qualite. Cartographie avancee et export. Projet fil rouge complet.

Audience and prerequisites

Who is it for?

Geomaticiens, data analysts, developpeurs et chercheurs pratiquant deja Python et souhaitant monter en competence sur l'analyse spatiale.

Prerequisites

Bases de Python acquises (niveau Initiation ou pratique equivalente) et notions SIG.

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