规划问道

城市大数据实战应用:人工智能与API调用进阶丨城市数据派

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国土空间规划与城市大数据建设发展:

  • 2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。大数据的前提是数据标准统一。

  • 2018年,为提高行政效率,打破“信息孤岛”,中央进行机构改革、统一数据标准。进一步打破数据壁垒的痼疾。

  • 2018年3月自然资源部成立时要求一张底图,一张蓝图,将进一步加速大数据在城市规划、监管等方面的应用。


国家层面的密集发文,正快速推动大数据与人工智能相关领域的实践应用:

  • 2020年3月,自然资源部印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》。《意见》指出要加快培育数据要素市场。


  • 2020年8月,自然资源部印发《市级国土空间总体规划编制指南(征求意见稿)》。《指南》明确大数据、人工智能应成为国土空间规划的技术手段


  • 2020年10月,国务院办公厅印发《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案(2020-2025年)》。《方案》指出深圳将加快培育数据要素市场。


国土空间规划正在不断推进城市大数据的建设发展!

自然资源部《市级国土空间总体规划编制指南(试行)》中六项大数据相关规划指标


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自然资源部现状评估中的十五项大数据指标项:
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基于大数据的学术研究也在逐年增加:
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大数据为关键词的历年学术文章发文量

多样化的数据获取获取形式,可以极大的丰富城市管理者、规划师、市民对城市的感知能力,助力城市规划。

那如何获取大数据?
未来智慧城市研究需要计算机语言的基础逻辑。未必需要精通计算机语言,但是需要我们在已有知识体系下,能够进行基础的使用,享受大数据体系带来的数据“红利”。大数据时代,如果你再不入门Python神器,会错失这个时代的风口!

已经工作的规划师有必要尝试新技术吗?
Python+现有的大数据发展基础,可以比喻成是城市规划管理领域的蒸汽机。越是有丰富、完善的基础知识体系,加上这个“蒸汽机”,或许会产生“汽车”、“火车”、“飞机”。传统经验模型加大数据分析,会碰撞出完全不一样的科研成果,新的视角能看到不同的破题角度。所以越是有丰富经验的规划师,越是需要这样的跨界融合。

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进阶班主要内容是什么
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课程将结合国土空间规划、城市体检等规划项目的大数据需求为切入点,嵌入python编程语言,形成符合规划逻辑的国土空间规划大数据应用教程。课程将通过拟合虚拟项目进行实操演练,提高学员的城市大数据获取的能力、增强城市大数据的应用能力、培养大数据分析解决城市空间问题的思维能力。

本节课程偏向提升学员数据获取能力、基本实现个人空间大数据库的建设与初步掌握一种人工智能算法应用。课程为城市大数据实战应用(一)的进阶版,在ARCGIS、Python的课程展开中难度会有一定提升。将围绕POI数据的循序展开人工智能项目应用,(1)基于API接口获取POI数据;(2)基于逆地址编码,转化本地数据为空间数据。(3)初识人工智能算法,基于POI数据开展人工智能算法在城市空间大数据中的实例应用。

课程将结合国土空间规划中的大数据获取需求与人工智能AI探索案例,进行分解教学,从数据获取方法、数据分析逻辑、数据实例应用,逐步过渡到解决城市规划问题。适合对python感兴趣的国土空间规划相关的设计人员、学生等,适合国土空间规划大数据方向相关的兴趣爱好者及初级研究人员等。


授课老师是谁?
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进阶班课程有什么特色?
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特色1:零数据储备基础
特色2:python进阶学习
特色3:紧密联系时空大数据研究
特色4:紧密联系国土空间规划
特色5:基本形成个人空间大数据库


进阶班授课时间与大纲
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授课时间:

  • 3月24日晚学员微信群开营仪式,发放课程资料。

  • 3月25日-4月28日:

    (1)学习录播教学视频总共约15个课时,录播教学视频可永久本机观看但仅限电脑端播放且需要我们提供的学员专属授权码,要求电脑装有64位Windows10系统,并且课程视频等材料仅限在1-2台电脑上播放。如果您是苹果OS系统,则需要电脑上安装虚拟 Windows系统。

    (2)学员提交作业和问题,邮件回复作业点评和答疑;同时学员微信群交流答疑;

  • 4月29日 颁发电子结业证书,课程答疑服务结束,但课程视频可以永久本机观看。


授课大纲:

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进阶班能学到的知识和技能
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第1章:讲解大数据分析工作在国土空间规划及相关领域中的项目应用。本章节将分别从手机信令大数据分析、交通态势大数据分析和街景图大数据分析等多个维度讲述城市大数据诊断城市问题的实战案例。


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第2章:学习poi相关知识,实现覆盖全国的20余个门类的poi数据的获取技巧。可实现python技能的零基础入门,相关api调用技巧与arcgis中的poi数据的常见分析方法。

 

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第3章:学习地址编码。可进一步加强python技能,并掌握文本地址信息转经纬度的地理编码能力。


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第4章的:学习KNN人工智能算法,及在城市空间中的实战应用方法。可掌握 KNN 算法的逻辑、程序编写及基于人工智能算法的城市空间研究应用的方法。

 

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第5章:展望未来城市空间大数据的发展方向,及应对未来的发展建议。

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原文始发于微信公众号(城市数据派):城市大数据实战应用:人工智能与API调用进阶丨城市数据派

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