ArcGIS Living Atlas ile Kullanıma Hazır Derin Öğrenme Modelleri

ArcGIS Living Atlas ile Kullanıma Hazır Derin Öğrenme Modelleri

Çok çeşitli sensörlerden ve kaynaklardan elde edilen görüntü verileri gün geçtikçe artmaya devam ediyor, bunları anlamlandırmak, sınıflandırmak, analiz etmek ya da bütün bu işlemleri otomatize etmek için Yapay Zeka’ya olan ihtiyaç ve talep de aynı hızda artıyor. Kuruluşunuzun da büyük boyutlarda ve hızlarda veri işlemeye hazır olabilmesi için Esri, yapay zeka işleriniz için ArcGIS Living Atlas of The World ile kullanımınıza hazır yapay zeka modellerini kullanıma sürdü. Bunlara bu bağlantıdan ulaşabilirsiniz.

Coğrafi veri kümelerinize uygulayabileceğiniz yapay zeka yeteneklerden daha önceden bahsettiğimiz, ArcGIS’te bulunan bir çok derin öğrenme modeli hakkındaki bilgilere buradan ulaşabilirsiniz.

Esri’nin Yapay Zeka ekibi buradaki modellerine sürekli olarak yenilerini eklemeye devam ediyor.

Yeni Derin Öğrenme Modelleri kullanılarak otomatik olarak çıkarılmış bina taban sınırları.

 

Yeni çıkan Kullanıma hazır modellerle ise siz ve kurumlarınızın derin öğrenme iş akışlarınızı çok daha kolay ve ölçeklendirilebilir hale getiriyor. Bu kullanıma hazır modeller yani eğitime gerek duymayan modeller, Esri tarafından çok büyük veri kümelerinden önceden eğitilmiştir ve nokta bulutu verilerinizden ya da uydu görüntülerinden sayısallaştırma yoluyla çıkaracağınız detayları otomatikleştirme için kolayca kullanılabilirler. Dahası yapay zeka ve derin öğrenmenin gücüne erişebilmek için ArcGIS Online hesabınız olması yeterlidir.

Modelleri Kullanma

Bu modelleri kullanmak oldukça kolaydır. ArcGIS Pro’daki coğrafi işlem araçlarını kullanarak verilerinize uygulayabilirsiniz. Örneğin Detect Objects Using Deep Learning aracı için araca girdi olarak görüntüleri ve yukarıdaki bağlantıdan indirdiğiniz modeli göstermeniz yeterli. Derin öğrenme işlemleri daha önce hiç olmadığı kadar kolay bir hal aldı. Tabi iyi bir grafik işlemci biriminizin olması işleri hızlandırmak için iyi olabilir ama gerekli değildir, modelinizi CPU ile de çalıştırabilirsiniz. Ya da işleri daha hızlı bir hale getirmek için ArcGIS Enterprise ile Image Server kullanabilirsiniz.

Bina taban sınırlarını çıkartma işleminin yapıldığı örnek video’yu buradan izleyebilirsiniz.

Bu derin öğrenme modellerinden nasıl yararlanabilirsiniz?

Muhtemelen, ayak izlerini sayısallaştırmak veya arazi örtüsü haritaları oluşturmak gibi görüntülerden detayları manuel olarak çıkarmanın zaman alıcı olduğunu söylemeye gerek yoktur. Derin öğrenme, bu süreci otomatikleştirir ve bu çıktıları elde etmek için gereken manuel etkileşimi önemli ölçüde aza indirir. Bununla birlikte, kendi derin öğrenme modelinizi eğitmek karmaşık olabilir, çok fazla veriye, kapsamlı bilgi işleme kaynağına ve derin öğrenmenin nasıl çalıştığına dair bilgiye ihtiyaç duyar.

Kaliforniya’dan örnek bina taban sınırları.

 

Kullanıma hazır modellerle, detayları manuel olarak çıkarmak veya kendi derin öğrenme modelinizi eğitmek için artık zaman ve enerji harcamanıza gerek kalmıyor. Bu modeller, çeşitli coğrafyalardan gelen çok büyük veri setleriyle eğitilmiştir. Siz kendi görüntülerinizle, bir düğmeye tıklayarak detayları kolayca çıkarabilir ve haritalama, görselleştirme ve analiz için CBS veri kümesi katmanlarınızı oluşturabilirsiniz.

Dubai’deki Palmiye Adalarından çıkarılmış örnek bina taban sınırları.

 

Kullanımınıza Hazır Yayınlanmış Birkaç Modeli Tanıyalım

ArcGIS Online’da sürekli olarak yenilerinin eklendiği derin öğrenme modelli mevcuttur. Bu modeller, ArcGIS Pro, Image Server veya ArcGIS for Python ile kullanabileceğiniz Derin Öğrenme Paketleri yani DLPK dosyaları şeklinde bulunmaktadır.

  1. Bina Taban İzini Çıkarma modeli, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden bina taban izlerini çıkarmak için kullanılır. Amerika Birleşik Devletleri verileriyle tasarlanmış ve eğitilmiş olsa da, dünyanın diğer bölgelerinde oldukça iyi performans gösteriyor.

    Bu model Dünya’nın farklı bölgelerindeki veri kümeleriyle de çalışmaktadır. İsveç’ten örnek sonuçlar.

     

    Bina taban izi katmanları, şehir bölge planlama, sigortacılık, vergilendirme, değişim tespiti ve altyapı planlaması gibi CBS işlerinde kullanılabilen verilerdir. Bazı sonuçlara ulaşabileceğiniz bir hikaye haritasına buradan erişebilir ve ArcGIS Pro’da nasıl uygulanabileceğine ilişkin bir videoya da buradan erişebilirsiniz.

  2. Arazi Örtüsü Sınıflandırma modeli, Landsat 8 görüntüleri kullanılarak bir arazi örtüsü ürünü oluşturmak için kullanılır. Ortaya çıkan arazi örtüsü haritaları, kentsel planlama, kaynak yönetimi, değişim tespiti ve tarım için kullanılabilir.

    Landsat 8 görüntülerinden sınıflandırılmış arazi örtüsü haritası.

     

    Bu jenerik model, Landsat 8 verileri ile Amerikan Ulusal Arazi Örtüsü Veritabanı (NLCD) 2016 üzerinde eğitilmiştir. Arazi örtüsü sınıflandırması karmaşık bir uygulamadır ve geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi zordur. Derin öğrenme modelleri, bu karmaşık semantikleri öğrenme ve çok iyi sonuçlar verme konusunda yüksek kapasiteye sahiptir.

  3. Ağaç Nokta Sınıflandırma modeli, nokta bulutu veri kümelerinde ağaçları temsil eden noktaları sınıflandırmak için kullanılabilir.

    Ağaç nokta sınıflandırmalarıyla yapılmış 3 Boyutlu bir sahne.

     

    Ağaçlara ait noktalarının sınıflandırılması, yüksek kaliteli 3B altlık haritaları, kentsel planlama ve ormancılık iş akışları oluşturmak için faydalı olabilir. Bu derin öğrenme modeli 3B Altlık Harita Çözümü‘nde lidar verilerinden ağaçları sınıflandırmak ve ayıklamak için geliştirilmiştir.

Sonraki Adım

ArcGIS’te derin öğrenme modellerini kullanmak için buradaki ayrıntılı talimatları okuyarak, ArcGIS Living Atlas’taki derin öğrenme modellerini kendiniz deneyin.

Kaynaklar:

Living Atlas of the World | ArcGIS
Introducing ready-to-use geospatial deep learning models (esri.com)
Building Footprint Extraction (arcgis.com)
How-to: Extracting Building Footprints using Esri’s Deep Learning Model – YouTube

Esri Türkiye, Aralık 2020

Webhooks – Biz size dönüş yaparız

Webhooks ile ArcGIS Enterprise üzerinde yapmış olduğunuz faaliyetleri başka uygulama, sunucu vb bildirerek interaktif entegrasyonlar sağlayabilirsiniz. Portal üzerinde gerçekleştirmiş olduğunuz oluşturma, yönetme ve konfigure etme işlemlerini webhooks ile tetikleyerek başka bir sunucuya istekler gönderebilirsiniz. Ufak bir örnek vermek gerekecek olursa, bir katmana veri girişi olduğu zaman bu veri girişini bir uygulamaya veya kendinizin geliştirmiş olduğu uygulamaya bildiri yapabilirsiniz. Bu şekilde aktivite odaklı iş akışlarınızı otomatikleştirebilirsiniz.  Webhooks özelliğinin ArcGIS Enterprise 10.7 ile kullanıma sunulduğunu hatırlatmakta fayda var.

Webhooks için bilmeniz gereken temel terimler;
Trigger Event (Tetkileyici olay): Webhook tetiklemek için ayarladığınız işlem. Örneğin, webhook’unuzu kuruluşunuzda belirli bir grup güncellendiğinde veya bir öge paylaşıldığında tetiklenecek şekilde yapılandırabilirsiniz. Bir webhook’un birden fazla tetikleme olayı olabilir.

Payload (Yük): Belirtilen etkinlik gerçekleştikten sonra webhook tarafından gönderilen tetikleyici etkinlik verileri.

Payload URL: Payload verisinin gönderildiği url adresidir. Yükünüzün nereye teslim edileceği konusunda tüm kontrole sahipsiniz. Microsoft Flow , Zapier , Integromat vb. birçok web servislerden birini kullanabilirsiniz . Bu servisler , otomatikleştirilmiş iş akışları oluşturmanıza ve Outlook, Slack, Power BI ve çok daha fazlası gibi birçok farklı uygulamayla yerleşik olarak gelmesine olanak tanır. Örneğin, organizasyona yeni bir öge eklendiğinde bir e-posta veya Slack mesajı gönderen bir iş akışı oluşturmak için Zapier’i kullanabilirsiniz .

Desteklenen Tetikleyiciler

Ögelere Bağlı Tetikleyiciler;

Portal üzerinde yapmış olduğunuz nesne ekleme çıkarma, veri ekleme vb. işlemler için aşağıdaki tetikleyiciler kullanılır.

Olaylar URL
Tüm ögeler için tüm tetikleyici olaylar /items
Portala bir öge eklenir /items/add
Herhangi bir öge silinir /items/delete
Herhangi bir öge güncellenir /items/update
Herhangi bir öge taşınır veya mülkiyeti değişir /items/move
Herhangi bir öge yayınlandı /items/publish
Herhangi bir öge paylaşılır /items/share
Herhangi bir öge paylaşılmamış /items/unshare
Herhangi bir ögenin sahipliği yeniden atandı /items/reassign
Belirli bir öge için tüm tetikleyici olaylar /items/<itemID>
Belirli bir öge silinir /items/<itemID>/delete
Belirli bir ögenin özellikleri güncellenir /items/<itemID>/update
Belirli bir ögenin sahipliği değiştirilir veya öge taşınır /items/<itemID>/move
Belirli bir öge yayınlandı /items/<itemID>/publish
Belirli bir öge paylaşılıyor /items/<itemID>/share
Belirli bir öge paylaşılmamış /items/<itemID>/unshare
Belirli bir ögenin yetki ataması yapılır /items/<itemID>/reassign

 

Gruplara Bağlı Tetikleyiciler;

Grup ayarlarında yapılan değişikliler için aşağıdaki tetikleyiciler kullanılır.

Olaylar URL
Tüm gruplar için tüm tetikleyici olaylar /groups
Bir grup eklendi /groups/add
Herhangi bir grup güncellenir /groups/update
Herhangi bir grup silinir /groups/delete
Silme Koruması herhangi bir grup için etkindir /groups/protect
Silme Koruması herhangi bir grup için devre dışı bırakılır /groups/unprotect
Herhangi bir gruba bir kullanıcı davet edildi /groups/invite
Herhangi bir gruba bir kullanıcı eklenir /groups/addUsers
Herhangi bir gruptan bir kullanıcı çıkarılır /groups/removeUsers
Herhangi bir grupta bir kullanıcının rolü güncellenir /groups/updateUsers
Herhangi bir grubun sahipliği yeniden atandı /groups/reassign
Belirli bir grup için tüm tetikleyici olaylar /groups/<groupID>
Belirli bir grup güncellenir /groups/<groupID>/update
Belirli bir grup silinir /groups/<groupID>/delete
Silme Koruması belirli bir grup için etkinleştirildi /groups/<groupID>/protect
Silme Koruması belirli bir grup için devre dışı bırakıldı /groups/<groupID>/unprotect
Bir kullanıcı belirli bir gruba davet edildi /groups/<groupID>/invite
Belirli bir gruba bir kullanıcı eklenir /groups/<groupID>/addUsers
Bir kullanıcı belirli bir gruptan çıkarılır /groups/<groupID>/removeUsers
Bir kullanıcının rolü belirli bir grupta güncellenir /groups/<groupID>/updateUsers
Belirli bir grubun sahipliği yeniden atandı /groups/<groupID>/reassign

 

Kullanıcılara Bağlı Tetikleyiciler;

Kullanıcılarla ilişkili bir değişiklik olması durumunda aşağıdaki tetikleyiciler kullanılır.

Olaylar URL
Portaldaki tüm kullanıcılar için tüm tetikleyici olaylar /users
Kuruluşa bir kullanıcı eklendi /users/add
Portala herhangi bir kullanıcı giriş yaptı /users/signIn
Herhangi bir kullanıcı portaldan çıkış yaptı /users/singOut
Herhangi bir kullanıcı silinir /users/delete
Herhangi bir kullanıcının profili güncellenir /users/update
Herhangi bir kullanıcının hesabı devre dışı bırakılır /users/disable
Herhangi bir kullanıcının hesabı etkinleştirildi /users/enable
Herhangi bir kullanıcıya yeni bir rol atandı /users/updateUserRole
Herhangi bir kullanıcıya yeni bir kullanıcı türü atandı /users/updateUserLicenseType
Belirli bir kullanıcıyla ilişkili tüm tetikleyici olaylar /users/<username>
Portalda belirli bir kullanıcı oturum açtı /users/<username>/signIn
Portalda belirli bir kullanıcı oturumu kapatıldı /users/<username>/signOut
Belirli bir kullanıcı silinir /users/<username>/delete
Belirli bir kullanıcının profili güncellenir /users/<username>/update
Belirli bir kullanıcının hesabı devre dışı bırakılır /users/<username>/disable
Belirli bir kullanıcının hesabı etkinleştirildi /users/<username>/enable
Belirli bir kullanıcıya yeni bir rol atandı /users/<username>/updateUserRole
Belirli bir kullanıcıya yeni bir kullanıcı türü atandı /users/<username>/updateUserLicenseType

 

Rollere Bağlı Tetikleyiciler;

Organizasyon üzerinde rollerde bir değişiklik yapılması durumunda aşağıdaki tetikleyiciler kullanılabilir.

Olaylar URL
Portaldaki tüm roller için tüm tetikleyici olaylar /roles
Yeni bir rol oluşturulur /roles/add
Mevcut bir rol güncellenir /roles/updated
Mevcut bir rol silinir /roles/delete

 

Payload için Kullanılacak Parametreler

Payload verisi json formatında olup aşağıdaki parametreleri içerebilmektedir.

Parametre Veri Tipi Açıklama
webhookName string Payload ileten webhook adı.
webhookId string Payload ileten webhook kimliği.
portalURL string Webhook’un kayıtlı olduğu portalın URL’si.
when timestamp Payload teslim edildiği zaman.
username string Etkinliği tetikleyen kullanıcı.
userId string Etkinliği tetikleyen kullanıcının kimliği.
when timestamp Olayın meydana geldiği saat.
operation string Kullanıcı tarafından gerçekleştirilen işlem:

  • add
  • addUsers
  • delete
  • disable
  • enable
  • invite
  • move
  • protect
  • publish
  • removeUsers
  • share
  • unprotect
  • unshare
  • update
  • updateUsers
source string İşlemin gerçekleştirildiği öge türü. Bu türler item, group ve user olabilir.
id string İşlemin gerçekleştirildiği kaynak ögenin id verisi
properties object Ek özellikler

  • sharedToGroups — Item paylaşıldığında (groupID, Organization, or Everyone)
  • unsharedFromGroups — Item paylaşımdan kaldırıldığında (groupID, Organization, or Everyone)
  • removeUserNames — Bir gruptan kaldırılan kullanıcıların kullanıcı adları
  • updateUserNames — Grup rolleri güncellenen kullanıcıların kullanıcı adları
  • invitedUserNames — Gruba davet edilen kullanıcıların kullanıcı adları
  • addedUserNames — Gruba eklenen kullanıcıların kullanıcı adları
  • userRoleUpdatedTo — Kullanıcıların atandığı yeni rol
  • reassignedTo — Yeni bir kullanıcıya item veya grup ataması yapıldığında
  • userLicenseTypeUpdatedTo — Bir kullanıcının atandığı yeni kullanıcı türü
  • name — Oluşturulan, silinen veya güncellenen rolün adı

 

Özel çözümler ve profesyonel destek için Esri Türkiye Profesyonel Hizmet birimi ile iletişim kurabilirsiniz.

Ücretsiz Mekansal Veri Bilimi Kursumuz Yayında!

Ücretsiz Mekansal Veri Bilimi Kursumuz Yayında!

Esri Türkiye eğitim ekibi olarak konumun gücünü ve iş dünyasında konum analizlerini nasıl kullanabileceğinizi ele alan “Konumun Gücü” adlı ilk ücretsiz kursumuzu Udemy platformu üzerinden 2019 yılı ağustos ayında yayınlamıştık. Bu kursumuza henüz katılmadıysanız “Esri Türkiye’nin Ücretsiz Konumun Gücü Kursu Başladı!” adlı blog yazımızı inceleyerek bilgi alabilir ve kursumuza katılmak için bu bağlantıyı kullanabilirsiniz.

Bu yıl ise 2020 yılının Esri tarafında içeriği ve popüler konusu ile en çok ses getiren kursu olan “MOOC – Spatial Data Science: The New Frontier in Analytics”; “Mekansal Veri Bilimi” isimi ile ikinci ücretsiz kursumuz olarak Udemy ortamında yayın hayatına geçmiştir. Bu kurs; ArcGIS Pro, ArcGIS Online, ArcGIS Notebooks, ArcGIS Spatial Analyst ve ArcGIS Image Analyst yazılımlarındaki güçlü analitik araçlar ile çalışarak, popüler açık veri bilimi paketlerini analizlere nasıl dahil edileceğini öğretmektedir.

Mekansal veri bilimi; analistlerin, makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri dahil olmak üzere kapsamlı bir dizi analitik yöntem ve mekansal algoritmalar kullanarak verilerden bilgi çıkartılmasına, yorumlanmasına ve paylaşılmasına olanak tanır. Bu kurs, gizli örüntüleri ortaya çıkarmak ve tahmine dayalı modellemeyi geliştirmek için mekansal veri biliminin uygulanmasını keşfeder. Kurs sonunda, Esri’nin ArcGIS yazılımında güçlü analitik araçlarla çalışabilmeniz ve popüler açık veri bilimi paketlerini analizlerinize nasıl entegre edeceğinizi öğrenmeniz temel hedefimizdir. Bu hedef doğrultusunda kurstan elde edeceğiniz kazanımlar şunlardır:

  • Mekansal veri biliminin gizli örüntüleri ortaya çıkarmaya nasıl yardımcı olduğunu anlamak,
  • Mekansal analize veri hazırlamak için ArcGIS veri mühendisliği yöntemlerini ve görselleştirme araçlarını kullanmak,
  • Uygunluk analizi, tahmine dayalı modelleme, uzay-zaman örüntü madenciliği ve nesne tespiti yaparak uygulamalı deneyim kazanmak,
  • İlgi çekici ArcGIS StoryMaps kullanarak analiz sonuçlarını ve içgörüleri iletmek.

Mekansal veri bilimi temel olarak problem çözme ile ilgilidir. Bu kurs size örüntüleri bulmak, daha iyi modeller oluşturmak ve sorunları çözmek için konumu nasıl kullanacağınızı göstermektedir. Bu sayede tahmin, kümelenme, uzay-zaman kümelenmeleri, uygunluk modellemesi ve derin öğrenme gibi birçok kavram hakkında bilgi sahibi olacaksınız. Kursumuza katılmadan önce derin öğrenme hakkında bilgil almak isterseniz “ArcGIS ile Derin Öğrenme Modelleri” adlı blog yazımızı da inceleyebilirsiniz.

Katılacağınız bu kurstan en iyi şekilde yaralanabilmeniz için sizlerle birkaç ipucunu paylaşmak isteriz:

  1. Teknik yeterliliklerinizi kontrol edin:
  • Kurs süresince kullanmanız gereken Esri yazılımları ücretsiz olarak sağlanmaktadır.
  • Sisteminizin tüm gerekli donanım özelliklerini karşıladığından emin olmalısınız. (Sistem gereksinimlerine sık sorulan sorular bölümünden ulaşabilirsiniz.)
  • Bir masaüstü bilgisayar, dizüstü bilgisayar veya tablet kullanmalısınız.
  • Geniş bantlı internet bağlantısı gerekmektedir.
  • PDF okuyucu eklentisinin kurulu olduğu bir tarayıcı kullanmalısınız. Google Chrome, Mozilla Firefox, Apple Safari veya Microsoft Edge’in en son sürümünü tercih edebilirsiniz.
  • Güvenlik duvarı ve tarayıcı ayarlarınızın gömülü video dosyalarını görüntülemenize izin verdiğinden emin olmalısınız.
  • Sıkıştırılmış dosyaları açmak için uygulamalarınızın olması gerekmektedir.

 

  1. Kurs içeriğini dikkatle takip edin:
  • Kurs içeriği video anlatımları, uygulamalı alıştırmalar ve kısa sınavlar gibi bölümlere ayrılmıştır. Tüm bu bölümleri sırasıyla takip etmelisiniz.
  • Adım adım kolaylıkla takip edilebilen uygulamalı alıştırmaları özenle tamamlamanız tavsiye edilir.
  • Bu alıştırmaları tamamlamak için talimatların çıktısını almanız, çift ekran kullanmanız ya da ayrı bir cihazdan açmanız en iyi alıştırma deneyimini sunacaktır.

 

  1. Zamanınızı iyi yönetin:
  • Her bölüm için en az 3 saat zamanınızı ayırmanızı tavsiye ederiz.
  • Her bölümü ayrı bir haftada bitirmek üzere programlama yapmanız da bu kurstan en yüksek verimi almanızı sağlayacaktır. Bölümler arasındaki zamanda eksiklerinizi araştırmak için Esri bilgilendirme sayfalarını, yardım dokümanlarını ve topluklarını kullanmanız konu hakkında kendinizi geliştirme fırsatı sunacaktır.

 

Daha fazla bilgi edinmek için sık sorulan soruları inceleyebilirsiniz:

  1. Mekansal Veri Bilimi kursuna nasıl erişebilirim?
    com üzerinden yayınlanan bu kursumuza https://www.udemy.com/course/esri-turkiye-mekansal-veri-bilimi/ bağlantısı aracılığıyla erişebilirsiniz. İstediğiniz zaman kursa kayıt yaptırabilirsiniz.
  2. Bu kursun konusu hakkında hangi bilgilere sahip olmam beklenmektedir?
    Bu kurs herhangi bir ön koşul gerektirmemektedir. Fakat istatistiki kavramlara ve Python’a aşina olmanız kurstan elde edeceğiniz deneyimlerinizi arttıracaktır.
  3. Bu kursa katılmak için herhangi bir ArcGIS yazılımına sahip olmama gerek var mıdır?
    Kursa katılım sağlayan tüm kullanıcılara, kurs alıştırmalarını tamamlamaları için ihtiyaç olan ArcGIS Pro, ArcGIS Online, ArcGIS Notebooks, ArcGIS Spatial Analyst ve ArcGIS Image Analyst yazılımlarına erişimi 60 gün süresince ücretsiz olarak sağlanmaktadır. Bu erişimin nasıl gerçekleştirileceği hakkında detaylı bilgi kursun içerisinde yer almaktadır. Yukarıda belirtilen ArcGIS yazılımlarının tamamına zaten erişiminiz varsa kursu tamamlamak için bu erişimi kullanabilirsiniz.
  4. Bu kursa katılabilmem için donanım gereksinimleri nelerdir?
    Bu kurs boyunca alıştırmaları yapabilmeniz için ArcGIS Pro ürününü yükleyeceksiniz. Bu nedenle bilgisayarınızın ArcGIS Pro için sistem gereksinimlerini karşılıyor olması gerekmektedir. ArcGIS Pro 2.6. sistem gereksinimlerini buradan inceleyeblirsiniz.
  5. Bu kursa ne zaman katılabilirim?
    Kurs Udemy platformunda açık olduğu sürece kendi çalışma hızınıza ve saatlerinize göre kursa katılabilirsiniz. İstediğiniz zaman kursa ara verip devam edebilirsiniz.
  6. Kurs tamamlandığında sertifika alacak mıyım?
    Bu kurs, daha geniş kitlelere ulaşabilmesi için ücretsiz olarak Udemy platformu aracılığıyla sunulmaktadır. Udemy’nin çalışma politikaları gereği Mart 2020 tarihi itibari yayınlanan ücretsiz kurslar için bitirme sertifikası özelliği kaldırılmıştır. Bu nedenle kursu tamamladığınızda bir sertifika sağlanamamaktadır.

Veri bilimine, makine öğrenmesi ve yapay zekaya meraklı, teknolojinin gündemdeki konularını keşfetmek ve ArcGIS yazılımının en son analitik yeteneklerini öğrenmek isteyen herkesi kursumuza bekliyoruz.

 

Esri Türkiye, 2020