موسسه آب

🌍 دوره پایتون پیشرفته در مهندسی منابع آب و محیط‌زیست

تحلیل داده، یادگیری ماشین و پردازش داده‌های سنجش از دور به‌صورت کاربردی

📘 معرفی دوره

این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند از پایتون به‌عنوان یک ابزار عملی برای تحلیل داده‌های محیطی، مدل‌سازی هیدرولویکی، یادگیری ماشین و پردازش داده‌های سنجش از دور استفاده کنند.

شرکت‌کنندگان در این دوره با مهم‌ترین کتابخانه‌های علمی پایتون شامل NumPy، Pandas، Scikit-learn، Xarray، Rasterio و NetCDF4 آشنا می‌شوند و می‌آموزند چگونه داده‌های محیطی و هیدرولوژیکی را از منابع معتبر جهانی دریافت، پردازش، بازنمونه‌برداری و برای تحلیل‌های پیشرفته آماده‌سازی کنند.

این دوره کاملاً پروژه‌محور است و تمام مباحث با داده‌های واقعی (بارش، دما، رواناب، NDVI، IMERG، ERA5 و …) آموزش داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان بتوانند پس از پایان دوره، پروژه‌های محیطی و اقلیمی خود را به‌طور مستقل اجرا کنند.

🎯 اهداف آموزشی

پس از پایان دوره، فراگیران قادر خواهند بود:

• داده‌های محیطی، منطقه‌ای و هیدرولوژیکی را با پایتون بخوانند، پاک‌سازی کنند و تحلیل نمایند
• فایل‌های NetCDF، Raster و داده‌های سنجش از دور را پردازش و مدیریت کنند
• انواع بازنمونه‌برداری زمانی و مکانی را انجام دهند (Temporal & Spatial Resampling)
• داده‌ها را بر اساس مرز حوضه یا منطقه دلخواه کلیپ و ماسک کنند
• یک طرح منسجم از داده‌ها بسازند (Data Consistency Scheme و Regridding)
• مدل‌های یادگیری ماشین را برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌های محیطی اجرا کنند
• ویژگی‌های مؤثر (Feature Selection) را از میان داده‌های محیطی انتخاب کنند
• از روش‌های بهینه‌سازی سراسری برای کالیبراسیون یا مدل‌سازی استفاده کنند
• از نتایج تحلیل داده‌ها، گراف‌ها و نقشه‌ها خروجی استاندارد تهیه کنند
• پروژه‌های واقعی محیطی را از صفر تا نتیجه اجرا کنند

📚 سرفصل‌های آموزشی

• مروری بر چرخه تحلیل داده در پروژه‌های محیطی و هیدرولوژیکی
• کار با داده‌ها در NumPy، Pandas، Xarray و سایر کتابخانه‌های علمی
• خواندن و پردازش فایل‌های CSV، Excel، Raster، GeoTIFF و NetCDF
• پاک‌سازی داده‌ها، مدیریت مقادیر گمشده و یکپارچه‌سازی زمانی
• انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection) و تحلیل همبستگی
• آموزش یادگیری ماشین برای داده‌های محیطی (Regression, Classification)
• بهینه‌سازی سراسری برای تنظیم پارامترها و مدل‌ها
• آشنایی با منابع معتبر داده‌های سنجش از دور (NASA, Copernicus, USGS EarthExplorer و …)
• کلیپ و ماسک کردن داده‌ها با shapefile یا مرز حوضه
• بازنمونه‌برداری زمانی–مکانی و Regridding
• پروژه نهایی با داده‌های واقعی حوضه آبریز

💡 ویژگی‌های دوره

• آموزش کاملاً کاربردی با تمرکز بر مثال‌های واقعی
• مناسب برای پایان‌نامه، پروژه‌های پژوهشی و تحلیل‌های محیطی
• ارائه کدهای آماده برای استفاده در پروژه‌های شخصی
• پشتیبانی و رفع اشکال در طول دوره
• امکان برگزاری جلسات پیگیری پس از پایان دوره

🧩 مخاطبان دوره

• دانشجویان کارشناسی، ارشد و دکتری مهندسی منابع آب
• دانشجویان محیط‌زیست، انرژی، اقلیم‌شناسی و GIS
• پژوهشگران و متخصصانی که با داده‌های محیطی و سنجش از دور کار می‌کنند
• علاقه‌مندان به یادگیری کاربردی پایتون در حوزه داده‌های محیطی