Wat kun je ontdekken als je geospatial data combineert met de kracht van machine learning in Python? In deze 1-op-1 cursus duik je in locatiegebonden datasets, bouw je je eerste modellen en leer je hoe je verborgen patronen zichtbaar maakt. Je werkt zelfstandig én met persoonlijke begeleiding aan opdrachten die je direct kunt toepassen in de praktijk.
Machine Learning in Python met Geodata
Studielast: 24 uur
Ruimtelijke Datavisualisatie en Machine Learning in Python
Machine learning speelt een steeds grotere rol in hoe we data analyseren, voorspellen en interpreteren. Binnen dit vakgebied is Python uitgegroeid tot de standaardtaal vanwege de flexibiliteit en het enorme aanbod aan bibliotheken. Steeds vaker worden deze technieken toegepast op geospatial data — gegevens met een locatiecomponent — om inzichten te verkrijgen die verder gaan dan klassieke analysemethoden.
Geospatial data is overal: van satellietbeelden en sensordata tot interactieve kaarten en stedelijke planningsmodellen. Door deze datasets te combineren met machine learning ontstaan nieuwe mogelijkheden in domeinen zoals milieubeheer, infrastructuur, mobiliteit en ruimtelijke ordening.
Deze blended learning cursus speelt in op die ontwikkeling en biedt een stevige basis voor wie actief is in de wereld van geo-informatie en de stap wil maken naar datagedreven besluitvorming.
Wat leer je in deze Blended Learning cursus?
Tijdens deze blended learning cursus ontdek je hoe je Python gebruikt voor data-analyse op geospatial data. Je krijgt een helder beeld van hoe machine learning werkt en hoe je deze technieken toepast op geografische datasets die vaak afkomstig zijn uit GIS-systemen of openbare databronnen.
De cursus start met de basisprincipes van machine learning. Je leert werken met populaire Python-bibliotheken zoals scikit-learn, pandas en geopandas, die essentieel zijn voor het verwerken en analyseren van geografische informatie. Van daaruit ontwikkel je steeds complexere toepassingen, zoals het herkennen van patronen, het maken van voorspellingen en het segmenteren van data op basis van locatie.
Je leert ruwe geospatial data om te zetten in bruikbare informatie, hoe je modellen traint die gebaseerd zijn op geografische kenmerken, en hoe je deze inzichten visualiseert op kaarten en in grafieken. Al deze onderdelen worden gekoppeld aan realistische vraagstukken uit het werkveld, zoals mobiliteit, ruimtelijke ordening en milieubeheer, zodat je niet alleen de techniek leert, maar ook hoe je deze gericht inzet.
Waarom kiezen voor deze cursus Machine Learning in Python met Geodata?
Blended learning combineert zelfstandig online leren met praktijkgerichte, interactieve sessies. Zo doe je zowel theoretische kennis op als praktijkervaring met machine learning en Python-toepassingen op geospatial data. De online modules bieden je de vrijheid om in je eigen tempo te leren. Ze bevatten interactieve lessen over data-analyse, Python-programmeren en het verwerken van geospatial datasets. Je ontdekt hoe je met Python-bibliotheken zoals scikit-learn, pandas en geopandas data voorbereidt, modellen traint en inzichten visueel maakt.
Tijdens de praktijkgerichte online sessies pas je je kennis meteen toe. Je werkt met realistische geodata. Onder begeleiding van ervaren specialisten in geo-informatie en data science oefen je met opdrachten die aansluiten op de praktijk. Je leert hoe je geospatial data gestructureerd verwerkt. Hoe je machine learning toepast op locatiegebonden gegevens. En hoe je resultaten helder presenteert in kaarten en grafieken. Door te werken met herkenbare voorbeelden bouw je praktische vaardigheden op die je direct kunt inzetten.
De combinatie van flexibel online leren en gerichte praktijktraining zorgt voor verdieping én toepasbaarheid. Je leert niet alleen werken met Python en machine learning, maar ook hoe je deze effectief inzet voor realistische geospatial projecten. Na deze cursus kun je zelfstandig geografische datasets analyseren, modellen bouwen en inzichten vertalen naar goed onderbouwde beslissingen in jouw vakgebied.
Is blended learning niet jouw stijl? Geen probleem — volg de cursus Machine Learning met Python bij Geo-ICT, klassikaal of online met docent.
Inschrijven Blended Learning
Leerdoelen
Na deze cursus kun jij:
- Visualiseren van geospatial data in kaarten en grafieken.
- Analyseren van geografische datasets met Jupyter Notebook.
- Manipuleren, opschonen en transformeren van ruwe data in Python.
- Bouwen van interactieve visualisaties met de Bokeh-bibliotheek.
- Toepassen van machine learning op geospatial data.
- Uitvoeren van elementaire geomapping met Python.
- Maken van dashboards voor ruimtelijke datavisualisatie.
Meer informatie?
Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.
Veelgestelde vragen
Na de cursus mag je nog 2 weken vragen stellen aan de docent. De docent geeft al weer andere cursussen dus het best kun je je vragen mailen naar info@geo-ict.nl. Je vraag wordt voorgelegd aan de docent en binnen 24 uur krijg je antwoord op je vraag.
Als je al wat verder bent en je loopt in de praktijk tegen problemen op waar je zelf niet uit komt dan kun je het best gebruik gaan maken van een Online Support. Je gaat dan één dag online met de docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.
- Blended learning, ook wel hybride leren genoemd, is een onderwijsmethode die traditionele face-to-face lessen combineert met online leermaterialen en interactieve sessies. Deze benadering biedt studenten flexibiliteit en controle over aspecten als tijd, plaats en tempo van leren, terwijl ze profiteren van directe interactie met docenten en medestudenten.
- Bij het Geo-ICT Training Center in Nederland wordt blended learning toegepast door cursisten grotendeels zelfstandig te laten studeren, aangevuld met geplande interactieve sessies met een docent. Tijdens deze sessies kunnen studenten vragen stellen en complexe onderwerpen bespreken, wat zorgt voor een diepgaander begrip van de lesstof. Alle Blended Learnings beginnen met een online sessie van 2 uur. De docent geeft presentaties en geeft diverse oefeningen en opdrachten aan de cursist. Daar kan de cursist zelf mee aan de slag. Na enkele weken volgt nog een online sessie van een uur.
Als je in de praktijk tegen problemen op loopt waar je zelf niet uit komt dan kun je 2 dingen doen. Je schrijft je in voor een basis of gevorderde cursus of je schrijft je in voor Online Support.
Je gaat dan één dag online met een docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.
Alle cursussen worden in contact les gegeven. De cursustijden zijn van 9.00 tot 16.00 uur. Voor koffie, thee, lunch en laptop wordt gezorgd. Online mee doen kan ook altijd. Je zit dan thuis op je eigen laptop en volgt de cursus in Google Meet mee. De lunch, koffie en thee moet je dan wel zorg voor zorgen.
Je kunt per cursusdag beslissen of je naar onze locatie komt of dat je het online wil doen. Geef dit dan wel op tijd door aan de cursuscoördinator.
Ja, dit doen we regelmatig. Onze docent komt dan naar uw locatie toe. Hij heeft laptops voor de cursisten bij zich. U hoeft alleen maar een lokaal bij u op locatie te regelen.
U kunt uw wensen doormailen naar info@geo-ict.nl dan mailen we u een offerte. Na opdrachtverlening neemt onze cursuscoördinator contact met u op om de lesdagen in te plannen.
Na iedere cursus krijgen de cursisten een link naar ons evaluatieportaal. Daar kunt u melden wat je wel en niet goed vond aan de cursus. We doen altijd ons uiterste best maar toch kan het natuurlijk voorkomen dat u een klacht heeft. Klik op Klachtenregeling. Daarin staat beschreven wat u kunt doen. Geo-ICT Training Center, Nederland is lid van de Nederlandse Raad voor Trainen en Opleiden ( NRTO ).
Na de cursus mailen we u een link naar ons evaluatieportaal. Daar kun u inloggen en een evaluatieformulier in vullen en daar kunt u ook uw deelname certificaat downloaden.