大数据可视化第3期
（不限制专业︱建筑、景观、规划都可报名）
本期加量不加价
讲师介绍
小姨
大米营造studio创始人
北京林业大学研究生毕业
课程定位
如今，数据可视化已经成为了各个行业竞相追逐的一个词汇。从阿里巴巴的阿里云到百度的百度图说项目的前期数据分析已经成为了市场经济下不可或缺的一环，同样互联网的大数据背景也为景观设计带来了新的契机。如何能让你的分析图通过数据的支持变得更加具有说服力，这是我们本次课程所希望达到的目的。以此，设计数据可视化 | 大数据背景下的设计分析图课程。
课程介绍
课程旨在通过对数据的获取方式和应用实操的学习，能够使大家更好的利用网信息来为设计提供理论依据和指导。通过将多层信息整合为一个复杂系统的设计过程，将环境的，基础设施的，社会的，经济的因素纳入考虑，为最终设计的导向开拓思路。
软件：犀牛5，GH+插件，ArcGIS，Global Mapper，Excel
难度：不需要有犀牛和GH基础，即学即用。
本次线上课程主要分为两个模块：
一.数据获取基础技能
教学知识点：
1. 各类数据的特点
2. 互联网开源数据的获取方法
3. 数据的清洗和应用方式
教学内容：
1. OSM开源地图数据爬取
2. DEM高程数据爬取
3. 城市POI数据爬取
4. 火车头网页信息爬取
扩展应用：
发现互联网城市数据源，主动探索开放api，理解城市研究的api应用。
二.可视化分析图
教学知识点：
1. 有关图表类的可视化分析
2. 有关地形的可视化分析
3. 有关城市空间的可视化分析
教学内容：
1. Excel插件Power map与POI等数据的结合应用
2. GIS与POI等数据的结合应用
3. 地形可视化：地形创建，高程，坡度，日照，道路坡度，可视区域，雨水径流等
4. 城市空间可视化：日照，排水，人口密度，城市容积率，城市用地价值，最短路径等
扩展应用：
通过动态数据获得动态的分析图，结合三维空间的矢量变化，对设计做出正向反馈。
课程架构
课程日程
第1节课
犀牛入门（基本操作），GH入门（数据结构及基本操作）
第2节课
数据爬取（一）：OSM开源地图数据，DEM高程数据
第3节课
数据爬取（二）：城市POI数据爬取，火车头网页信息爬取
第4节课
可视化分析（一）：图表类可视化——Power Map制作动态图表应用
第5节课
可视化分析（二）：地形可视化——地形创建，高程分析，坡度分析，日照分析
第6节课
可视化分析（三）：地形可视化——道路坡度分析，可视区域分析，雨水径流分析
第7节课
可视化分析（四）：城市空间可视化——日照分析，城市排水分析，人口密度
第8节课
可视化分析（五）：城市空间可视化——（空间句法）最短路径分析，城市容积率
第9节课（福利课）
由韩锐给大家讲解图表数据可视化经验分享及案例
课程案例
-POI数据信息爬取分析图-
-火车头网页信息爬取数据分析图-
-OSM格式数据爬取分析图-
- 天气数据可视化图表 -
-DEM高程数据爬取分析图-
-DEM高程数据爬取分析图-
-DEM高程数据爬取分析图-
-Power Map图表类可视化-
-Power Map图表类可视化-
-Power Map图表类可视化-
-基于时间轴的分析-
2015 AA Bejing Visiting School
-基于时间轴的分析-
2015 AA Bejing Visiting School
-基于时间轴的分析-
2015 AA Bejing Visiting School
-地形类分析-
2015 AA Bejing Visiting School
-城市空间类分析-
2015 AA Bejing Visiting School
另外，由我们嘉宾讲师带来额外的福利课
韩锐
微课堂创办人，现就职于RSAA建筑事务所
致力于建筑图解及数据可视化的研究
本期福利课讲师
- 图表数据可视化案例（韩锐） -
开课时间与授课方式
时间：11月21日开课，每周二，周六晚上8：00—10：00+
授课：本页面直播+录播+课后辅导（2个月）
软件：犀牛5，GH+插件，ArcGIS，Global Mapper，Excel
难度：不需要有犀牛和GH基础，即学即用。
课程目标
如今，数据可视化已经成为了各个行业竞相追逐的一个词汇。从阿里巴巴的阿里云到百度的百度图说项目的前期数据分析已经成为了市场经济下不可或缺的一环，同样互联网的大数据背景也为设计带来了新的契机。如何能让你的分析图通过数据的支持变得更加具有说服力，这是我们本次课程所希望达到的目的。以此，设计数据可视化
适合人群
-
建筑、景观、规划设计专业学生 在职设计师
课程费用
课程原价899元/人
前20位报名学员699元/人
20-50位报名学员799元/人
（附赠：课程高清录屏 + 全套素材 + 课程相关配套辅导资料+2个月辅导期）
报名方式
欢迎咨询，咨询时请备注“大数据第3期”
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