GIS是什么，初学GIS学习哪种软件？

一、GIS是什么，初学GIS学习哪种软件？

GIS的概念

GIS就是地理信息系统（Geographic Information System或 Geo－Information system，GIS）有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

地理信息系统学科介绍

地理信息系统（GIS，Geographic Information System）是一门综合性学科，结合地理学与地图学以及遥感和计算机科学，已经广泛的应用在不同的领域，是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统，随着GIS的发展，也有称GIS为“地理信息科学”（Geographic Information Science），近年来，也有称GIS为"地理信息服务"（Geographic Information service）。GIS是一种基于计算机的工具，它可以对空间信息进行分析和处理（简而言之，是对地球上存在的现象和发生的事件进行成图和分析）。 GIS 技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作（例如查询和统计分析等）集成在一起。

GIS类软件

GIS类软件还是比较多的，如ESRI的ArcGIS、超图的SuperMap，中地的MapGIS等，初学建议学习两种软件，首先ArcGIS

1、ArcGIS是国际上地理信息类的主流软件，使用范围比较广，他的数据格式shp格式也能够被大多数主流软件兼容，是学习GIS必须要用到的软件。

2、SuperMap，这是北京超图公司的地理信息类桌面软件，有免费的使用需课（目前可以无限期续期），使用范围也比较广，中文界面，容易上手，并且在官网上有许多学习资料和操作视频，方便自学和新手。

二、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

三、初学者如何学习GIS？

本回答针对GIS本科生，讲述GIS本科生在大学里怎么有效地进行专业知识学习。

第一件应该做的事情是快速了解GIS是什么（大一上~大二上）。

最直接有效的学习途径是认真学习学校开设的专业课程，包括《地理信息系统概论》、《地图学》、《遥感原理与技术应用》、《GPS理论与应用》等带有“概论”及“导论”字样的课程，这些课程虽然不能让你熟练掌握GIS技能但是能够让你知道GIS是什么、能够干什么、有哪些研究方向。

另外，你也可以通过知乎、小红书、微信公众号等自媒体去了解GIS，下面这些回答和文章可能对了解GIS有帮助。

1. 学了地理信息的你们，现在过的怎么样？
2. 地理信息科学就业前景如何？
3. 说一说你们在用GIS干什么？
4. 考研，关于地图学与地理信息系统专业有什么建议，发展前景如何？
5. 时空大数据及GIS在商业化选址中的探索应用
6. 人人都在说GIS，究竟什么才是GIS
7. 什么是GIS，GIS能干什么？
8. GIS在哪些方面有怎样的用处?

第二件应该做的事情是学习GIS的基础知识和技能（大一下~大二下）。

GIS的基础知识和技能包括：

1. 专业原理知识，包括地理信息原理、遥感原理、地图学原理、GPS原理、摄影测量原理。这些原理知识可以通过学校开设的相关课程进行学习，能够以70分以上的成绩通过课程考试即可。
2. 专业软件使用，包括GIS制图软件(ArcGIS、QGIS、SuperMap、MapGIS，推荐ArcGIS)、遥感制图软件(Evnvi、Erdas)。这些专业软件的使用学校会开设相关课程进行教学，学生需要认真上课并独立完成课程的小作业及课程设计，尽量多用多接触这些专业软件。
3. 编程开发技能，包括数据结构知识、编程语言(C++、C#、Java、Python)、数据库知识与SQL语言(MySql、Oracle、PostGIS，初学者推荐MySql)。编程对于GIS很重要，因此大部分学校会开设编程相关的课程，但是大部分同学通过课程是不能入门编程的，我个人认为仅仅通过学校课程或者书本学习是不能提高编程技能的，在了解编程基础知识的前提下需要以实际项目为载体去提高编程技能。

通过下面这篇文章，你可以知道GIS专业学生对编程技能要掌握到什么程度。

第三件应该做的事情是参与专业相关的项目以及学科竞赛（大二下~大三下）。

参与项目和竞赛一方面可以在实践中提高GIS基础知识和技能，另一方面可以给未来找工作以及考研复试增加砝码。如果学生有参加项目和学科竞赛的想法，可以直接和专业课导师联系，老师会根据你的专业水平把你安排到合适的团队中。

专业相关的项目分为大创项目以及横向项目两类。大创项目全称是大学生创新创业训练计划项目，学生自行组队并在导师指导下自主完成项目设计、项目实施、研究报告撰写、成果交流等工作。大创项目分为国家级、省市级、校级三个档次，每个档次都有对应的资助金额以及学分（大创项目可以在评奖学金中加分）。横向项目指的是导师通过个人关系从校外企业接的盈利性项目，这类项目通常接近真实工作环境对学生工作技能提升有很大的提高，一般老师也会给参与的学生些许补助，毕竟老师通过横向课题赚也赚了不少钱。

GIS学科竞赛主要有以下几个：

1. 易智瑞杯中国大学生GIS软件开发竞赛，Esri举办的面向大学生的GIS学科竞赛，算是国内含金量最高的大学生GIS竞赛，分为地图故事组、地图设计组、GIS应用开发组、遥感应用组4个不同的专项组
2. SuperMap杯高校GIS大赛，超图举办的面向大学生的GIS学科竞赛，难度适中，分为制图组、分析组、论文组、命题开发组、开发组5个不同的专项组
3. 全国高校GIS技能大赛，中地数码举办的面向大学生的GIS学科竞赛，难度较为简单，分为操作技能组（矢量制图组、遥感处理组、三维建模组）、论文组、二次开发组（初级开发组、高级开发组）3个不同的专项组
4. “北斗杯”全国青少年科技创新大赛，由教育部科技司主办，含金量高，分为北斗科技创新类比赛（北斗科技创意类比赛、实物类创新产品研发制作）、时空智能类专项比赛（无人机比赛项目、北斗教学课件及教具创新比赛项目、北斗时空智能主机创新应用比赛项目、北斗模块化机器人比赛项目）2个大项以及6个小项
5. “挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛，由教育部、共青团中央、中国科协、全国学联共同举办的全国性的大学生课外学术实践竞赛，含金量极高，分为创业计划竞赛、课外学术科技作品竞赛2个不同的专项组，有成熟项目的学生团队可以尝试一下
6. 各种开放数据应用大赛，包括上海开放数据创新应用大赛、上海新能源汽车大数据竞赛等。这类比赛虽然级别不高但是能够提供大量有价值的地理大数据，学生可以通过这类比赛获得研究数据并应用于其他学科竞赛。

对上面竞赛有兴趣的同学可以私聊我，我可以提供数据、思路和渠道

下面文章是我本科、研究生以及工作的经历和感想，可能对你有帮助~

回答到这边就结束了，如果对您有帮助，请不要吝啬您的赞以及关注~

四、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

五、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

六、学习GIS专业必读的专业书籍？

开发基础（面向对象思想得清楚，为以后二次开发做理论准备）：《C#入门经典》（美）沃森，清华大学出版社（现在都流行C#）二次开发（毕业后就业方向除了搞销售的，都需要二次开发经验）：《ArcObjects开发基础与技巧》蒋波涛，武大出版《地理信息系统开发——ArcObjects方法》韩鹏等，武大出版专业书籍：《地图学》符号化、投影、坐标系《数字测图原理与方法》直接找老师（本校、外校均可）或单位实习做一次外业即可《自然地理学》咱地理专业必读综合（关注行业应用，启发自己对GIS的构想）：《地理与地理信息科学》、《地理空间信息》等杂志现在的GIS公司都招实习生。

如果是大二学生，编程不错，也可能被招；即使编程并不太牛，也可以去试试。

七、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

八、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。

九、机器学习就业待遇？

机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。

此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。

十、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。