Curso introdutório sobre a biblioteca Geopandas(veja: https://github.com/geopandas/geopandas). Com ela você pode fazer análise de dados georeferenciados bem como aplicar modelos de machine learning (para previsões de preços de imóveis, por exemplo).
Exemplo do que foi visto, mapa censitário da cidade de Rio de Janeiro:
jupyter notebook 6.0.3 ou superior- ambiente computacional comum na comunidade de ciência de dados e aprendizado de máquina para vizualização de resultados em pequenos pedaços de código chamados de células ou notebooks.geopanas 0.7.0 ou superior- biblioteca em python que contém ferramentas para tratamento de dados georeferênciados (veja o que o é georeferenciamento: encurtador.com.br/jqwB6).matplotlib 3.2.1 ou superior- biblioteca em python para visualização de gráficos e dados em geral.pandas 1.0.4- biblioteca para manipulação de dados de várias extensões( .csv, .txt, .xls, etc.)folium 0.11.0 ou superior- biblioteca em python para vizualização de mapas de forma interativa
Tive dificuldades em instalar a biblioteca geopandas no windows, então o projeto foi feito em uma distro linux. Sendo assim, foi apenas
pip install geopandas
junto com o folium para gráficos interativos:
pip install folium
Para executar esse projeto é apenas no ir terminal do seu sistema operacional na pasta deste projeto e executar o comando:
jupyter-notebook
código aberto, pois é apenas para intuito de aprendizagem.
Faz parte de um curso da plataforma alura ministrada pelo instrutor Rodrigo Fernando Dias(https://bityli.com/KJ8ey) onde eu coloco alguns comentários neste código para me guiar futuramente.