Case Studies in Geostatistical Modeling

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Case Studies in Geostatistical Modeling

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Practical Geospatial Geostatistical Modeling

Dozent: Jeffrey Yarus

Bei enthalten

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7 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

7 Module

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Geospatial Mapping
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Geographic Information Systems
Kategorie: Spatial Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Geostatistics
Kategorie: Statistical Reporting
Kategorie: Estimation
Kategorie: Geospatial Information and Technology
Kategorie: Oil and Gas
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Simulation and Simulation Software

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6 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Practical Geospatial Geostatistical Modeling

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 7 Module

Case Studies in Geostatistical Modeling is the third course in a series of three, designed to teach you the art and science of geostatistical geospatial modeling. In this course, studentspresent their final geostatistical analyses to faculty, demonstrating practical applications and undergoing critique. This course builds on Course One’s foundational principles and Course Two’s structured workflow, emphasizing execution, interpretation, and evaluation.

Students apply geostatistics across five diverse projects: Environmental, Oil and Gas, Photo-Voltaics, Material Sciences, and Mining. This capstone course provides hands-on experience, reinforcing geostatistical adaptability across disciplines. By presenting and defending their work, participants refine their technical communication skills and gain insights into real-world geostatistical applications.

Das ist alles enthalten

9 Videos3 Lektüren

9 VideosInsgesamt 36 Minuten

Introduction: MODIS Satellite Data2 Minuten
Introduction: West Texas Data Set2 Minuten
Introduction: Photovoltaics, Backsheet Degradation and Data-Driven Modeling4 Minuten
Introduction: Modeling of Subsurface Temperatures for the Contiguous United States2 Minuten
Introduction: Klovan Data Mining Set4 Minuten
Group Introduction1 Minute
Geospatio-temporal Modeling (Subsurface Temperature and MODIS Satellite Data)3 Minuten
Geospatio-temporal Modeling (Photovoltaics)9 Minuten
Geospatio-temporal Modeling (West Texas Data Set and Kolvan Data Mining Set)6 Minuten

3 LektürenInsgesamt 15 Minuten

Course Introduction and Overview 5 Minuten
Meet Your Instructors 5 Minuten
Additional Resources 5 Minuten

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

8 VideosInsgesamt 45 Minuten

Data Loading (Soil Nitrogen Data)5 Minuten
Data Loading (West Texas Data Set)4 Minuten
Data Acquisition and Preprocessing (Photovoltaics)5 Minuten
Data Loading: Geospatial Well Data (Subsurface Temperature)3 Minuten
Data Loading (Klovan Data Mining Set)1 Minute
Overcoming Hurdles in Data Loading (West Texas Data Set and Kolvan Data Mining Set)8 Minuten
Overcoming Hurdles in Data Loading (Photovoltaics)7 Minuten
Overcoming Hurdles in Data Loading (Subsurface Temperature, MODIS Satellite Data)7 Minuten

3 LektürenInsgesamt 125 Minuten

Module Introduction5 Minuten
Tidy Data 90 Minuten
Data Structures for Statistical Computing in Python 30 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Quiz: Data Loading30 Minuten

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

10 VideosInsgesamt 54 Minuten

EDA (Soil Nitrogen Data)2 Minuten
EDA (West Texas Data Set)2 Minuten
Exploratory Data Analysis (Photovoltaics)9 Minuten
EDA: Data and Data Integration (Subsurface Temperature)3 Minuten
Data Preparation and Normalization (Klovan Data Mining Set)2 Minuten
Challenges of EDA with Large Datasets (MODIS Satellite Data)10 Minuten
Key Objectives in EDA (West Texas Dataset)3 Minuten
EDA Aspects Unique to PV (Photovoltaics)11 Minuten
Potential Issues and Errors without EDA (Subsurface Temperature)6 Minuten
Benefits and Most Valuable Outcome of EDA (Klovan Data Mining Set)2 Minuten

1 LektüreInsgesamt 5 Minuten

Module Introduction5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Quiz: EDA30 Minuten

Das ist alles enthalten

9 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

9 VideosInsgesamt 44 Minuten

Spatial Modeling (Soil Nitrogen Data)2 Minuten
Spatial Modeling, Interpolation, and Simulation (West Texas Data Set)7 Minuten
Spatial Temporal Modeling (Photovoltaics)8 Minuten
Spatial Modeling: Geospatial Modeling Parameter (Subsurface Temperature)1 Minute
Spatial Modeling: Grid Setup and Variogram Analysis for Factor Score Mapping (Klovan Data Mining Set)2 Minuten
Challenges Integrating Data (Subsurface Temperature, MODIS Satellite Data)5 Minuten
Omnidirectional vs Directional Variograms (West Texas Data Set)5 Minuten
Maximum and Minimum Directions of Continuity in PV (Photovoltaics)5 Minuten
Non-Stationary Variables (Klovan Data Mining Set)4 Minuten

2 LektürenInsgesamt 45 Minuten

Module Introduction5 Minuten
Practical Geostatistics- An Armchair Overview for Petroleum Reservoir Engineers40 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Quiz: Spatial Modeling 30 Minuten

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

7 VideosInsgesamt 36 Minuten

Interpolation (Soil Nitrogen Data)3 Minuten
Geostatistical Modeling (Photovoltaics)8 Minuten
Interpolation: Contiguous US Maps (Subsurface Temperature)3 Minuten
Interpolation: Mapping Rotated Factor Scores (Klovan Data Mining Set)3 Minuten
Comparing Gaussian Process Modeling and Geostatistics (Subsurface Temperature)3 Minuten
Quantitative Maps: Kriging vs. Conditional Simulation (Klovan Data Mining Set)6 Minuten
Quantitative Maps: Kriging or Conditional Simulation (Photovoltaics)8 Minuten

2 LektürenInsgesamt 65 Minuten

Module Introduction5 Minuten
Interpolation and Estimation with Spatially Located Data60 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Quiz: Interpolation30 Minuten

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

3 VideosInsgesamt 21 Minuten

Simulation (Soil Nitrogen Data)7 Minuten
Simulation: US States Analysis (Subsurface Temperature)2 Minuten
Quantitative Maps: Kriging vs. Conditional Simulation (MODIS Satellite Data, West Texas Data Set)11 Minuten

2 LektürenInsgesamt 45 Minuten

Module Introduction5 Minuten
Comparing Sequential Gaussian and Turning Bands Algorithms for Cosimulating Grades in Multi-Element Deposits40 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Quiz: Simulation30 Minuten

Das ist alles enthalten

10 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

10 VideosInsgesamt 43 Minuten

Conclusion (Soil Nitrogen Data)2 Minuten
Conclusion (West Texas Data Set)1 Minute
Conclusion (Photovoltaics)2 Minuten
Conclusion: Modeling of Subsurface Temperatures for the Contiguous United States1 Minute
Conclusion (Klovan Data Mining Set)0 Minuten
Quantitative Geospatio-Geotemporal Modeling of the MODIS Satellite Data 11 Minuten
Understanding the Space of Uncertainty (West Texas Data Set)7 Minuten
Quantitative Geospatio-Geotemporal Modeling in Photovoltaics8 Minuten
Quantitative Geospatio-Geotemporal Modeling in Subsurface Temperature2 Minuten
Choosing not to use Conditional Simulation (Klovan Data Mining Set)4 Minuten

2 LektürenInsgesamt 15 Minuten

Module Introduction10 Minuten
Course Conclusion 5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Quiz: Common Geostatistical Workflows30 Minuten

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Dozent

Jeffrey Yarus

Case Western Reserve University

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Using R for Geostatistical Geospatial Modeling
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Status: Kostenloser Testzeitraum
University of California, Davis
Geospatial Analysis with ArcGIS
Kurs

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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