Urban and Geospatial Big Data Analytics

课程简介

• 城市和地理空间大数据介绍 • 城市和城市区域的定义和演变 • 城市规划、灾害管理、经济、贸易和交通/移动发展 • 城市大数据的获取 • 城市定位技术（例如，GPS/GNSS） • 卫星和航空遥感技术。 • 城市感知技术及用户生成内容（例如，VGI（志愿地理信息）、带有地理标签的社交媒体、出租车GPS轨迹、智能卡交易记录、移动电话数据、街景图像、物联网设备）。 • 城市大数据挖掘与知识发现 • 知识发现的过程 • 可以挖掘的数据类型 • 城市大数据挖掘的主要问题 • 算法和分析解决方案 • 机器学习和人工智能在城市和地理空间分析中的应用 • 监督、无监督和半监督分类 • 对象检测/计数 • 交通拥堵预测 • 人工智能重塑城市配置和规划 • 语义和情感分析（自然语言处理） • 城市和地理空间大数据的应用 • 城市经济学和社会不平等 • 城市环境暴露评估 • 城市交通 • 城市空间结构 • 城市规划 • 城市物流 • 商业智能 • 城市韧性与灾害减缓 • 疾病控制与公共卫生 • 城市和地理空间大数据可视化 • 城市数据可视化的工具和平台 • 不同类型城市大数据的可视化

学习目标

本课程旨在为学生提供城市和地理空间大数据的获取、处理、分析和可视化基础知识，以及这些数据在城市规划、交通发展、城市韧性、灾害减缓、环境评估、商业智能、城市社会经济和社会不平等等方面的应用。学生将有机会从批判性视角探讨各种城市问题，并研究如何将城市大数据与算法和工具集结合以解决这些问题。课程还将涵盖伦理、安全和隐私问题，以及城市数据分析中开放数据的使用和实践。

先修要求

本课程建议学生具备基本的计算机编程知识或在城市和地理空间大数据分析方面的相关经验。

教学模式

1. 讲授城市和地理空间数据的关键理论以及城市应用的分析解决方案 2. 作业以强化讲授的理论和方法，使学生能够更深入地理解原理和技术，培养批判性思维能力 3. 设计团队项目以增强批判性思维、团队精神、解决问题能力、领导力和演讲技巧