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Visualisierung, Web Mapping und Cloud GIS

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Visualisierung, Web Mapping und Cloud GIS

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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Entwerfen Sie aussagekräftige und übersichtliche Karten

  • Erstellen Sie interaktive Webkarten mit Folium

  • Nutzen Sie Google Earth Engine für georäumliche Analysen

  • Einsatz von KI-Tools zur georäumlichen Visualisierung

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Farbenlehre
  • Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
  • Kategorie: Geografische Informationen und Technologie
  • Kategorie: Geospatial Mapping
  • Kategorie: Grafische und visuelle Gestaltung
  • Kategorie: Analyse räumlicher Daten
  • Kategorie: Umweltüberwachung
  • Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
  • Kategorie: Gestaltungselemente und -prinzipien

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
  • Kategorie: Geografische Informationssysteme

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Bewertungen

18 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Geospatial Data Science beherrschen: Vom Einsteiger zum Experten“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 11 Module

Dieses Modul vermittelt den Lernenden, wie die Wahl der Farben die Interpretation, Genauigkeit und das Vertrauen in Karten beeinflusst. Die Lernenden setzen sich mit sequenziellen, divergierenden und kategorialen Farbschemata auseinander und üben die Auswahl von Farbpaletten, die auf die jeweiligen Datentypen und Kommunikationsziele abgestimmt sind.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

Die Lernenden analysieren den Aufbau einer professionellen Karte und lernen, wo Titel, Legenden, Maßstabsbalken, Nordpfeile und Quellen anzubringen sind, damit die Karte übersichtlich und ohne Ablenkungen lesbar ist.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren2 Aufgaben

Dieses Modul fördert die Fähigkeit der Lernenden, Karten kritisch zu bewerten. Die Lernenden lernen, wie Kontrast, Ausrichtung, Größe und Abstände die Aufmerksamkeit des Betrachters lenken, und üben anhand von konkreten Beispielen, visuelle Probleme zu erkennen.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren2 Aufgaben

Sie lernen Folium kennen und entdecken, wie Choroplethenkarten geografische Muster in Daten veranschaulichen. Anhand von COVID-Fallzahlen erstellen die Lernenden ihre erste interaktive Choroplethenkarte und verstehen, wie Datenwerte in visuelle Farbverläufe umgesetzt werden.

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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe

Sie lernen, wie Sie Ihre Karten durch interaktive Funktionen aufwerten können, die es den Nutzern ermöglichen, Daten dynamisch zu erkunden. Im Mittelpunkt dieses Moduls stehen Benutzerfreundlichkeit, Übersichtlichkeit und ein auf die Bedürfnisse der Beteiligten zugeschnittenes Design.

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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe

Dieses Modul vervollständigt den Arbeitsablauf, indem es Karten aus einer lokalen Umgebung ins Internet überträgt. Sie werden Ihre interaktiven Karten online veröffentlichen, damit sie auch einem nicht-technisch versierten Publikum zugänglich gemacht werden können.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben

In diesem Modul erfahren Sie, wie Satellitendaten genutzt werden können, um Veränderungen der Vegetation zu verstehen, und warum der NDVI ein weithin anerkannter Indikator in der Umweltanalyse ist. Zunächst werden Sie sich damit befassen, wie NDVI-Trends die Umweltberichterstattung in der Praxis unterstützen, und anschließend erhalten Sie eine Einführung in Google Earth Engine als Plattform für die Arbeit mit großen Datensätzen. Anhand von angeleiteten Beispielen schreiben Sie Ihr erstes Earth Engine-Skript, um die MODIS-NDVI-Datensammlung zu laden und zu visualisieren. Am Ende des Moduls werden Sie sicher im Umgang mit Earth Engine sein und mit NDVI-Daten als Grundlage für tiefergehende Analysen arbeiten können.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Aufgabe

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie rohe NDVI-Zeitreihendaten in übersichtliche Zusammenfassungen umwandeln, die sich leichter interpretieren und vermitteln lassen. Sie werden darüber nachdenken, warum sich Rohdaten aus Satellitenbildern in Berichten oft nur schwer verwenden lassen, und untersuchen, wie eine zeitliche Reduktion dabei hilft, aussagekräftige Muster aufzudecken. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, jährliche Median-NDVI-Datensätze zu erstellen, die für Trendanalysen und Visualisierungen geeignet sind.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren2 Aufgaben

Im Mittelpunkt dieses Moduls steht die Umwandlung zusammengefasster NDVI-Daten in Erkenntnisse, die andere verstehen und als Handlungsgrundlage nutzen können. Sie werden sich damit auseinandersetzen, warum Diagramme in der Umweltkommunikation eine entscheidende Rolle spielen, und lernen, wie Sie NDVI-Zeitreihendiagramme in Google Earth Engine erstellen. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, NDVI-Trends zu interpretieren und zu beurteilen, ob Ihr Diagramm eine klare, fundierte Schlussfolgerung für einen Umweltbericht stützt.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren2 Aufgaben

In diesem Modul nutzen Sie generative KI, um georäumliche Arbeitsabläufe in den Bereichen Kartografie, Web-Mapping und Cloud-GIS zu optimieren. Sie lernen, wie KI Code generieren, Fehler beheben und das Kartendesign verbessern kann, wobei die Genauigkeit überprüft werden muss. Sie üben das Verfassen effektiver Eingabeaufforderungen mit räumlichem Kontext, um Ergebnisse von Folium und Earth Engine zu generieren und zu verfeinern. Im Rahmen einer praktischen Übung wenden Sie KI an, um einen Kartierungs-Workflow aufzubauen, zu verbessern und Fehler zu beheben. Außerdem bewerten Sie KI-generierte Ergebnisse, um festzustellen, wann diese zuverlässig sind und wann menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist.

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1 Video1 Lektüre2 Aufgaben

In diesem Projekt erstellen Sie ein interaktives Vegetations-Dashboard, das Analysen aus Google Earth Engine mit einer Folium-Webkarte kombiniert. Sie berechnen aktuelle und Referenzwerte für den NDVI, fassen Anomaliewerte nach Naturschutzgebieten zusammen und stellen die Ergebnisse in Form einer öffentlich zugänglichen Karte dar. Sie gestalten das Dashboard unter Verwendung klarer kartografischer Entscheidungen, fügen interaktive Popups und Ebenen-Steuerelemente hinzu und veröffentlichen die fertige Karte online. Dieses Projekt veranschaulicht, wie Cloud-GIS, Webkartografie und kartografisches Design in der georäumlichen Kommunikation in der Praxis zusammenwirken.

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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

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.