المقدمة
الدورة المتقدمة في حوكمة البيانات الجغرافية هي برنامج شامل يهدف إلى تزويد المشاركين بأحدث المعرفة والمهارات المتقدمة في إدارة وحكم البيانات الجغرافية. تستكشف هذه الدورة المبادئ والمنهجيات وأفضل الممارسات لإدارة البيانات الجغرافية بفعالية في المشهد الرقمي المتطور بسرعة في الوقت الحالي. من خلال مزيج من التعلم النظري والتمارين العملية ودراسات الحالة الحقيقية، سيكتسب المشاركون الخبرة اللازمة لإنشاء أطُر قوية لحوكمة البيانات الجغرافية وضمان جودة ونزاهة وإمكانية الوصول إلى البيانات.
أهداف الدورة
- توفير فهم شامل لحوكمة البيانات الجغرافية، أهميتها، ودورها في عمليات اتخاذ القرار.
- استكشاف تقنيات متقدمة لإدارة وحكم البيانات الجغرافية على مدار حياتها.
- تطوير المهارات اللازمة لإنشاء معايير البيانات والسياسات والإجراءات لإدارة البيانات الجغرافية.
- تعزيز قدرة المشاركين على ضمان جودة ونزاهة وتوافق البيانات الجغرافية.
- تعزيز فهم الاتجاهات والتقنيات الناشئة في حوكمة البيانات الجغرافية وتأثيراتها على المؤسسات.
- تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتحليل البيانات الجغرافية باستخدام بيئة Python لعلم البيانات، بما في ذلك GeoPandas وامتداداتها.
محتوى الدورة
اليوم الأول
مقدمة في حوكمة البيانات الجغرافية
- نظرة عامة على حوكمة البيانات الجغرافية وأهميتها في المشهد الرقمي الحديث.
- فهم التحديات والفرص في إدارة البيانات الجغرافية.
- استكشاف الاعتبارات القانونية والأخلاقية والتنظيمية في حوكمة البيانات الجغرافية.
اليوم الثاني
إدارة دورة حياة البيانات الجغرافية
- فهم دورة حياة البيانات الجغرافية من الحصول على البيانات إلى أرشفتها.
- إنشاء عمليات إدارة البيانات وسير العمل لمجموعات البيانات الجغرافية.
- وثائق البيانات، معايير البيانات الوصفية، وفهرسة البيانات في حوكمة البيانات الجغرافية.
اليوم الثالث
معايير البيانات والتوافق
- مقدمة في معايير البيانات الجغرافية ودورها في ضمان توافق البيانات.
- تنفيذ وصيانة معايير البيانات لمجموعات البيانات الجغرافية.
- التعامل مع تحديات التكامل البياني وتعزيز التوافق في حوكمة البيانات الجغرافية.
اليوم الرابع
جودة البيانات ونزاهتها في حوكمة البيانات الجغرافية
- فهم أبعاد الجودة والمقاييس لمجموعات البيانات الجغرافية.
- تقنيات التحقق من البيانات، التنظيف، وتحويل البيانات لضمان نزاهة البيانات.
- تنفيذ عمليات ضمان جودة البيانات في أطُر حوكمة البيانات الجغرافية.
اليوم الخامس
تحليل البيانات الجغرافية باستخدام Python
- نظرة عامة على بيئة برمجة Python لتحليل البيانات الجغرافية.
- الأساسيات في علم البيانات بلغة Python، بما في ذلك NumPy وPandas.
- أداء تحليل البيانات الجغرافية باستخدام GeoPandas.
- استخدام Jupyter لتوثيق سير العمل وإنشاء أمثلة تفاعلية للشيفرة.
- امتدادات البيانات الجغرافية لبيئة Python: Fiona، Shapely، GDAL، و GeoPandas.
