University · Agricultural Sciences · Research Methods and Professional Practice in Agriculture
Data Science and Digital Tools in Agricultural Research
R and Python for agricultural data analysis (tidyverse, pandas, scikit-learn), databases for agricultural research (ICRISAT, CIMMYT genotyping databases, FAO FAOSTAT), geographic information systems (QGIS, ArcGIS) for spatial analysis, machine learning applications in crop research (random forests for trait prediction, deep learning for image phenotyping), open data principles and FAIR data in agriculture, digital phenotyping platforms (Field Hub, FieldBook app).
Inhaltsübersicht
- R and Python for Agricultural Data Analysis
- GIS and Spatial Analysis in Agriculture
- Machine Learning Applications in Crop Research
- FAIR Data, Phenotyping Platforms, and Research Data Management
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