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Je réaliserai une analyse avec Google Earth Engine et SIG en utilisant Python
Keith Mwega
Level 2
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À propos de ce service
Traduction automatique
Avez-vous des données spatiales mais ne savez pas comment les analyser ou en tirer des insights pertinents ?
Je réaliserai science des données géospatiales en utilisant Jupyter Notebook et Google Earth Engine pour vous aider à obtenir des réponses concrètes et basées sur les données à partir de vos cartes.
Voici les services que je propose :
- Analyse GIS et traitement des données spatiales
- Analyse avec Google Earth Engine
- Télédétection (Landsat, Sentinel, MODIS)
- Nettoyage et prétraitement des données géospatiales
- Scripts Python (Pandas, GeoPandas, NumPy)
- Apprentissage automatique spatial et modélisation de données
- Cartes, graphiques et rapports techniques
Vous recevrez un Jupyter Notebook propre avec tout le code documenté, ainsi que des sorties de cartes en PDF, PNG ou dans le format de votre choix.
Contactez-moi avec votre zone d’étude et votre objectif avant de commander. Je confirmerai la faisabilité et recommanderai le forfait adapté.
Cordialement,
Keith.
Découvrez Keith Mwega
Keith Mwega
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Level 2
- DeKenya
- Membre depuisnov. 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
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Langues
Anglais, Swahili
🎓 BSc Geomatics Engineering & GIS | 3+ Years Experience
Hi, I’m Keith — a GIS & Mapping Specialist who has worked with clients across 10+ countries delivering professional geospatial solutions.
🗺️ Skills: Custom Maps, Territory Mapping, Spatial Analysis, Land Survey Mapping, Web Maps & Data Visualization using ArcGIS, QGIS & Leaflet.
⭐ I focus on accuracy, fast delivery, clear communication, and creating maps that help businesses and organizations make better decisions.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quel type d'analyses géospatiales pouvez-vous réaliser ?
Je peux effectuer une large gamme d'analyses géospatiales, notamment la cartographie de l'utilisation des sols, l'analyse de séries temporelles NDVI, les tendances de précipitations et de températures, la corrélation spatiale, et la classification par apprentissage automatique en utilisant Google Earth Engine et Jupyter Notebook.
Quels outils et bibliothèques utilisez-vous ?
J'utilise principalement Python avec des bibliothèques telles que geopandas, rasterio, xarray, matplotlib et earthengine-api dans Jupyter Notebook — combiné avec Google Earth Engine pour des calculs géospatiaux à grande échelle.
Pouvez-vous travailler avec des données raster et vecteur ?
Oui ! Je gère efficacement à la fois les données raster (par exemple, images satellites, grilles climatiques) et vectorielles (par exemple, shapefiles, GeoJSON) pour l'analyse spatiale et la visualisation.
Quelles sources de données utilisez-vous pour l'analyse ?
J'utilise des ensembles de données open source comme NASA NEX-GDDP, MODIS, Landsat, Sentinel et CHIRPS — ou vous pouvez fournir vos propres données personnalisées.
Pouvez-vous personnaliser le notebook pour qu'il fonctionne avec ma propre région ou dataset ?
Absolument ! Partagez simplement votre région d'intérêt (ROI) ou dataset, et je personnaliserai le notebook spécifiquement pour les besoins de votre projet.
Proposez-vous des tableaux de bord de visualisation ou seulement des résultats statiques ?
Par défaut, je fournis des cartes et des graphiques dans Jupyter. Cependant, je peux également créer des visualisations interactives avec Folium, Plotly, ou exporter les résultats pour une utilisation dans des tableaux de bord web (disponible dans les packages premium).
Quels formats de fichiers livrez-vous ?
Vous recevrez des résultats dans des formats tels que .ipynb (notebook), .csv, .tif, .shp, .geojson, ou des cartes .png/.pdf selon votre demande.
Avis
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