主讲专家：李渊，副教授
从事环境污染与控制方面的研究近十年。以第一作者发表论文10余篇，其中在Journal of Hazardous Materials、Environmental Pollution、Science of the To tal Environment、Chemosphere、Ecotoxicology and Environmental Safety、Environme ntal Science and Pollution Research 等国际知名期刊发表SCI论文。
教程内容介绍：
1.采样示意图需要包含哪些信息
2.空间数据的准备和整理
3.比例尺、指北针、经纬度信息和图例的添加
4.图片导出和拼接
5.实例分析
编程类教程
一、Python编程基础与实践技术应用教程1. Python编程入门2. Python基本绘图3. Python科学计算模块库
二、MATLAB编程基础与进阶实践技术应用
Excel实战
Excel科研应用：科研利器Excel实战技术应用
遥感影像
基于深度学习遥感影像分类/检测/分割问题解析及应用技巧
1、遥感图像的应用与特性2、遥感图像与深度学习3、深度学习的学习范式4、TensorFlow，Keras和pytorch等深度学习框架对比5、深度学习在遥感图像场景分类中的应用6、深度学习在遥感图像目标检测中的应用7、深度学习在遥感图像语义分割中的应用8、深度学习的特征9、深度学习应用中的技巧与运用10、深度学习主机的配置和选择
统计学
一、工科研究应用视角下的应用统计学实践技术与R语言基础与进阶方法应用应用统计学基础∶1. 正确认识统计学的根本研究目的2. 统计学中的数据类型3. 统计学建模的基本流程4. 什么是条件概率，条件概率函数的意义5. 显著性检验到底在检验什么6. 什么是相关7. 重新认识线性回归，包括∶a.常用的估计方法（极大似然法基本思想，最小二乘法）b.点估计与区间估计（置信区间在说什么）c.为什么需要统计学检验d.线性回归的优点与缺点8. 概率的频率观点与贝叶斯观点9. 常见应用统计学谬误归纳
R语言基础，包括∶1. R语言中的数据类型2. R语言数据操作3. R语言编程初步（循环，假设，函数）4. R语言中的描述性统计量5. R语言中的方差分析6. 线性回归与自助法（Bootstrap）7. R语言画图的基本流程8. 怎样寻找R语言资料和帮助
二、熟练掌握统计模型点估计与区间估计方法及实践应用1. 点估计与区间估计的定义2. 矩估计及其推广（高斯分布，极值理论与Copula中的的矩估计）3. 极大似然法（以线性回归，Copula等为例）4. 区间估计∶枢轴统计量，置信区间与置信系数的解释5. 常见统计量的置信区间6. 贝叶斯估计举例（贝叶斯估计的基本思想，二项式分布的贝叶斯估计）7. 进一步的问题∶计算及稳定性
三、统计建模与参数检验技术应用1、统计模型建模的流程及方法∶（以线性回归，相关分析等为例）2、统计检验的必要性∶（以空间自回归，Copula理论等为例说明）3、零假设与备择假设∶（零假设与备择假设的方法）4、I型与II型错误∶（显著性系数到底是什么，有什么意义）5、参数检验∶T检验，F检验；单侧与双侧检验∶（常见统计检验方法，背后思想、渐近理论、实现方法）6、非参数检验（Wilcox，K-S Test）∶（选择合适的检验方法）
origin
origin科研绘图快速上手实践技术
1、Origin窗口结构与布局
2、建立数据文件、导入数据文件3、Origin二维图形绘制4、坐标轴设置5、图例文本设置6、多图层图形的绘制7、图层管理8、主题绘图与模板绘图9、Origin三维图形绘制10、页面布局与出图11、数学运算∶插值、线性与多项式拟合、非线性拟合、自定义函数拟合、峰值拟合、指数拟合与反曲拟合12、信号处理∶平滑、滤波13、假设检验∶期望检验、方差检验14、方差分析15、非参数检验
Linux
面向科研的Linux基础实践应用技术
1、系统的安装、虚拟机演示2、软件的安装与卸载
- Debian/Ubuntu
- Centos/RedHat
- 软件编译
- 案例∶安装netcdf库
3、Linux文件基本属性4、用户与用户组案例创建用户，创建密码5、vim编辑器使用6、磁盘管理
- 磁盘挂载与卸除
- 磁盘格式化
7、shell脚本
- 变量
- 逻辑语句
- 循环语句
- 重定向
- 案例∶循环创建目录；作业调度
8、文本文件的处理
- sed
- awk
- cat
- grep
- 案例∶站点信息的重建
9、数据下载与传输
- ftp/sftp使用
- curl/wget使用
- scp
- 案例∶GFS数据下载