دوره کاربردی پایتون در مدل‌سازی منابع آب، محیط‌زیستی و سنجش از دور

 

🌍 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 هیدرولوژیکی، 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 و برای تحلیل‌های پیشرفته آماده‌سازی کنند.

این دوره کاملاً پروژه‌محور است و تمام مباحث با داده‌های واقعی  (بارش، دما، رواناب 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 مش منسجم از داده‌ها بسازند (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

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 )

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

ارائه گواهی‌نامه معتبر از دانشگاه تهران

🧩 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

📌 پیش‌نیاز

آشنایی اولیه با پایتون یا گذراندن دوره مقدماتی