Überblick
Die räumliche Datenwissenschaft nutzt geografische Informationen, um zu analysieren, wie Umweltfaktoren mit bestimmten Fragestellungen zusammenhängen, etwa dem Klimawandel oder der Ressourcenverteilung. Durch die Analyse räumlicher Beziehungen und Muster erfahren Sie, wo und warum bestimmte Phänomene auftreten. Dieser Leitfaden bietet E-Learning-Ressourcen zu den neuesten Werkzeugen und Techniken der räumlichen Datenwissenschaft mit ArcGIS-Technologie.
Dieser Leitfaden richtet sich an Lehrende, die maßgebliche webbasierte Lernressourcen von Esri in Lehrveranstaltungen an Hochschulen einsetzen möchten. Die aufgeführten Angebote sind verfügbar am 19. Oktober 2026, über die Esri Academy. Dieser Leitfaden wird voraussichtlich jährlich aktualisiert. Die in diesem Leitfaden bereitgestellten Informationen können ohne vorherige Ankündigung geändert werden. Neue Einträge sind orange markiert.
Alle aufgeführten Angebote sind Webkurse, sofern nicht anders angegeben. Ausführliche Beschreibungen finden Sie über die bereitgestellten Links. Den vollständigen Katalog der Esri Academy finden Sie unter esri.com/training/catalog. Bei Fragen zu Kursen schreiben Sie bitte eine E-Mail an GIStraining@esri.com oder rufen Sie unter (800) 447-9778, Durchwahl 5757, an.
Ein Lernplan ist eine Sammlung von Lerninhalten mit einer empfohlenen Reihenfolge. Sie können einen eigenen Plan erstellen oder einen vorhandenen Plan kopieren und bearbeiten. Sie können Ihren Plan Studierenden oder Kolleginnen und Kollegen zuweisen und deren Fortschritt verfolgen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite FAQ der Esri Academy (Filter: Lernpläne).
Sie und Ihre Studierenden haben möglicherweise Anspruch auf unbegrenzten Zugriff auf die gesamte Sammlung des selbstgesteuerten E-Learnings (Webkurse, Schulungsseminare und mehr), wenn Ihre Einrichtung über ein qualifizierendes Produkt mit einem aktiven Wartungsvertrag verfügt. Um herauszufinden, ob dies auf Sie zutrifft, wenden Sie sich an die für Ihre Esri-Softwarelizenzen zuständige Person, informieren Sie sich online oder schreiben Sie eine E-Mail an educationinfo@esri.com.
Technologie
Räumliche Datenwissenschaft
Die folgenden Ressourcen vermitteln Konzepte und Kompetenzen räumlicher Daten für Workflows der räumlichen Datenwissenschaft.
- Räumliche Datenwissenschaft: Die neue Grenze der Analytik: Untersucht, wie sich räumliche Datenwissenschaft einsetzen lässt, um Muster zu erkennen und Vorhersagemodelle zu verbessern. Zeigt, wie sich beliebte Open-Source-Pakete für Data Science in Analysen integrieren lassen. (MOOC, 6 Wochen; 23. September bis 4. November 2026.)
- Einführung in KI in ArcGIS: Stellt die Möglichkeiten der Geospatial AI in ArcGIS, Esris vertrauenswürdigen KI-Ansatz, Anwendungsfälle und Best Practices für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI vor. (1 Std. 5 Min.)
Zugehörige Lernpläne
Grundlagen von ArcGIS
Die folgenden Webkurse behandeln Kompetenzen und Konzepte zu GIS und ArcGIS Pro, die für Studierende der Datenwissenschaft hilfreich sein können.
- GIS-Grundlagen: Vermittelt die grundlegenden Komponenten und Funktionen von GIS und zeigt, wie ArcGIS Organisationen bei geschäftlichen Anforderungen unterstützen kann. (2 Std. 35 Min.)
- ArcGIS Pro – Grundlagen: Stellt Werkzeuge zur Integration, Visualisierung, Analyse und Freigabe von Daten vor. (50 Min.)
- Einführung in räumliche Daten: Vermittelt grundlegende Konzepte räumlicher Daten, darunter die beiden Modelle zur Kartierung räumlicher Daten: Vektor-Features und Raster. (1 Std. 30 Min.)
- Grundlagen geografischer Koordinatensysteme: Vermittelt grundlegende Konzepte der Koordinatensysteme, mit denen sich Positionen auf der Erde bestimmen lassen. (1 Std. 15 Min.)
- Einführung in die räumliche Analyse: Stellt die sechs Kategorien der räumlichen Analyse vor, mit denen sich geografische Fragestellungen beantworten lassen. (1 Std. 10 Min.)
- Einführung in die Geoverarbeitung: Vermittelt wichtige Konzepte und Geoverarbeitungstechniken für Analysen, einschließlich der Festlegung der Geoverarbeitungsumgebung. (1 Std. 30 Min.)
- Attributdatenintegrität mit ArcGIS Pro sicherstellen: Vermittelt grundlegende Konzepte und Workflows zur Sicherstellung der Integrität räumlicher Daten in ArcGIS Pro. Behandelt Datengenauigkeit, Konsistenz, Qualitätskontrolle und Topologie-basierte Werkzeuge zur Bearbeitung. (3 Std. 5 Min.)
- Integrität räumlicher Daten mit ArcGIS Pro sicherstellen: Stellt Workflows zur Überprüfung und Korrektur von Attribut- und Geometriefehlern in ArcGIS Pro vor. Erläutert den Umgang mit häufigen Dateninkonsistenzen, um genaue und zuverlässige räumliche Datensätze zu gewährleisten. (3 Std.)
- Karten-Layer symbolisieren: Vermittelt grundlegende Prinzipien der Kartensymbolisierung. (1 Std. 45 Min.)
Esri-Lernprogramm
Grundlagen von ArcGIS und Python-Skripting
Die folgenden Ressourcen stellen ArcGIS-Python-Bibliotheken und ArcGIS Notebooks vor und vermitteln die nötigen Grundlagen für den Einstieg in das Python-Skripting mit Geodaten. (Überblick über ArcGIS-Python-Bibliotheken.)
- ArcGIS Notebooks – Grundlagen: Stellt ArcGIS Notebooks in ArcGIS Pro vor. Erläutert die Benutzeroberfläche und Funktionen zum Erstellen von Python-Notebooks für die räumliche Datenanalyse. (1 Std.)
- Data-Science-Workflows mit ArcGIS Notebooks: Stellt den Ablauf für Data-Engineering-Aufgaben mit ArcGIS Notebooks in ArcGIS Pro vor. (2 Std.)
- Python für alle: Vermittelt grundlegende Python-Konzepte und die Python-Skripting-Umgebung in ArcGIS. (3 Std. 30 Min.)
- Python-Tipps und -Tricks für ArcGIS: Bietet Python-Tipps und Tastenkombinationen. Die Vortragenden erläutern, wie sie einen geeigneten Skripting-Ansatz auswählen sowie Skripte erstellen und debuggen. (Schulungsseminar: Live am 13. Juni 2024. Anschließend ist eine einstündige Aufzeichnung verfügbar.)
- Python 101 für ArcGIS: Stellt grundlegende Programmierkonzepte und Strukturen der Programmiersprache Python vor und zeigt, wie sich Codezeilen mit Logik ergänzen lassen, um Workflows für ArcGIS-Kartierung, Analyse und Datenmanagement zu automatisieren. (Schulungsseminar, 1 Std.)
Zugehöriger Lernplan
Esri-Lernprogramm
Skripting mit ArcGIS und Python
In den folgenden Kursen lernen Studierende, Python-Skripte für gängige Workflows mit räumlichen Daten zu erstellen. In den Beschreibungen ist angegeben, welche Lösung verwendet wird: ArcGIS Pro/ArcPy, ArcGIS API for Python oder beide.
- Skripting für Geoverarbeitungs-Workflows: Vermittelt, wie sich Python-Skripte mit Desktop-GIS und ArcPy erstellen lassen. Behandelt einen gängigen Skripting-Workflow sowie das Festlegen von Geoverarbeitungsumgebungen, den Datenzugriff für Automatisierungen, die Auswahl eines Cursors, das Abrufen von Parameterwerten und das Erstellen eines Werkzeugs. (3 Std. 30 Min.)
- Python-Skripte für die Rasteranalyse erstellen: Verwendet das Python-Fenster in ArcGIS Pro und die ArcPy-Rasterobjektklasse, um ein räumliches Problem zu lösen. (1 Std.)
- Echtzeitdaten mit ArcGIS-Python-Bibliotheken aktualisieren: Behandelt grundlegende und fortgeschrittene Python-Themen, um zwei Routinen für Datenfeeds zu erstellen: eine zur automatischen Aktualisierung von Feature-Classes und eine zur automatischen Aktualisierung von Feature-Services. Verwendet sowohl ArcPy als auch die ArcGIS API for Python. (ArcGIS-Lab, 1 Std. 55 Min.)
- Analysen mit der ArcGIS API for Python durchführen: Stellt die Analysefunktionen der ArcGIS API for Python vor und zeigt, wie sie in Apps integriert werden. (1 Std. 35 Min.)
- Daten mit der ArcGIS API for Python visualisieren: Stellt wichtige Visualisierungsmethoden und Anpassungsmöglichkeiten für die Erstellung von Karten und Diagrammen mit der ArcGIS API for Python vor. (3 Std. 10 Min.)
Zugehörige Lernpläne
R-ArcGIS Bridge
ArcGIS bietet eine Reihe statistischer Werkzeuge zur Clusteranalyse, mit denen Sie jeden Parameter Ihrer Analyse festlegen können. Die folgenden Kurse vermitteln die nötigen Konzepte und Kompetenzen für die Verwendung der verschiedenen Werkzeuge. (Überblick über R-ArcGIS Bridge.)
- Einführung in R-ArcGIS Bridge: Stellt vor, wie sich die Funktionen von R mit ArcGIS integrieren lassen und welche Möglichkeiten sich dadurch ergeben, etwa der Zugriff auf ArcGIS-Location-Services und deren Nutzung in einer R-Umgebung sowie die Erstellung von Skriptwerkzeugen in ArcGIS Pro, die R-Code verwenden. (1 Std. 55 Min.)
Esri-Lernprogramm
Funktionen
Mustererkennung
ArcGIS bietet eine Reihe statistischer Werkzeuge zur Clusteranalyse, mit denen Sie feststellen können, wo Cluster auftreten. Die folgenden Kurse vermitteln die nötigen Konzepte und Kompetenzen für die Verwendung dieser Werkzeuge. Weitere Kurse finden Sie im Leitfaden für Hochschulen zum Esri-E-Learning für Geospatial AI.
Zugehöriger Lernplan
Esri-Lernprogramm
Raum-Zeit-Analysen
Die folgenden Angebote vermitteln Methoden, mit denen sich die statistische Clusteranalyse erweitern lässt, um Muster in Raum und Zeit zu erkennen.
Zugehöriger Lernplan
Esri-Lernprogramme
Prädiktive Analysen und maschinelles Lernen
Diese Angebote vermitteln Interpolation, Regression, Klassifikation und Modellierung und zeigen, wie maschinelles Lernen räumliche Vorhersagen, das Erkennen von Mustern, Umweltanalysen, Bildverarbeitungs-Workflows und die Entscheidungsfindung unterstützt.
- Geostatistische Interpolation: Einführung: Erläutert wichtige Konzepte der geostatistischen Interpolation. Zeigt, wie Sie mit ArcGIS Pro die Annahmen zu den zugehörigen Daten überprüfen. (1 Std. 40 Min.)
- Geostatistische Interpolation: Empirisches Bayes-Kriging und EBK-Regressionsvorhersage: Erläutert, wie ArcGIS Pro die schwierigsten Aspekte beim Erstellen eines gültigen Kriging-Modells automatisiert. Zeigt, wie Sie explorative räumliche Datenanalysen durchführen. Vermittelt, wie Sie Vorhersageoberflächen erstellen und die Ergebnisse kreuzvalidieren. (3 Std. 45 Min.)
- Geostatistische Interpolation: Daten mithilfe der Flächeninterpolation neu aggregieren: Vermittelt die beiden wichtigsten Anwendungsfälle der Flächeninterpolation, bei der die Kriging-Theorie auf Daten angewendet wird, die innerhalb von Polygonen gemittelt oder aggregiert wurden: die Herunterskalierung eines Quell-Polygon-Datasets und das Auffüllen fehlender Polygon-Daten mithilfe der Vorhersageoberfläche. (3 Std. 45 Min.)
- Geostatistische Interpolation: Eine 3D-Vorhersageoberfläche erstellen: Vermittelt, wie 3D-Punkt-Datasets mithilfe des empirischen Bayes-Krigings in 3D (EBK 3D) interpoliert werden. (3 Std. 20 Min.)
- Regressionsanalyse: Ein Regressionsmodell mit ArcGIS Pro erstellen: Vermittelt, wie Sie eine explorative Datenanalyse durchführen und ein generalisiertes lineares Regressionsmodell erstellen, um die monatliche Temperatur an Wetterstationen vorherzusagen. (ArcGIS-Lab, 1 Std. 40 Min.)
- Regressionsanalyse: Random-Forest-Regression mit ArcGIS Pro durchführen: Vermittelt, wie Sie ein Regressionsmodell trainieren und anschließend mit den wichtigsten unabhängigen Variablen ein neues Modell erstellen. Mithilfe statistischer Herunterskalierung wird die monatliche Temperatur vorhergesagt. (ArcGIS-Lab, 1 Std. 25 Min.)
- Einführung in die Regressionsanalyse: Vermittelt grundlegende Konzepte der Regressionsanalyse und gibt einen Überblick über gängige Regressionstechniken, die in ArcGIS Pro angewendet werden können. (1 Std. 15 Min.)
- Räumliche Interpolation mit ArcGIS Pro: Gibt einen Überblick über die verschiedenen räumlichen Interpolationsmethoden, die mit der Erweiterung Geostatistical Analyst in ArcGIS Pro verfügbar sind, und vermittelt, wie Sie die passenden Methoden zur Erstellung einer Vorhersageoberfläche auswählen. (Schulungsseminar, 1 Std.)
- Wald-basierte Klassifikation und Regressionsanalyse mit ArcGIS Pro: Vermittelt, wie Sie in ArcGIS Pro wald-basierte Regressionsmodelle erstellen, bewerten, interpretieren und anwenden, um unbekannte Werte vorherzusagen und komplexe Zusammenhänge zu modellieren. (1 Std. 50 Min.)
- Deep Learning mit ArcGIS Pro: Zeigt, wie vortrainierte Deep-Learning-Modelle aus dem ArcGIS Living Atlas GIS-Analysen und die Entscheidungsfindung unterstützen können. (2 Std. 15 Min.)
- Deep Learning mit ArcGIS Online: Vermittelt, wie Sie vortrainierte Deep-Learning-Modelle in ArcGIS Online anwenden, um Analysen und operative Entscheidungen zu unterstützen. (1 Std. 40 Min.)
- Einführung in KI in ArcGIS: Stellt die Möglichkeiten der Geospatial AI in ArcGIS, den vertrauenswürdigen KI-Ansatz von Esri, Anwendungsfälle und bewährte Methoden für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI vor. (1 Std. 5 Min.)
- Räumliche Datenwissenschaft: Die neue Grenze der Analytik: Erkundet, wie räumliche Datenwissenschaft eingesetzt werden kann, um Muster zu erkennen und prädiktive Modellierung zu verbessern. Zeigt, wie gängige Open-Source-Pakete für die Datenwissenschaft in Analysen integriert werden. (MOOC, 6 Wochen; 23. September–4. November 2026.)
- Einführung in die Bildklassifikation: Stellt Techniken zur Erstellung thematischer klassifizierter Raster in ArcGIS vor. Ein Vorbereitungskurs oder Brückenkurs für alle, die von der räumlichen Analyse zu Workflows für maschinelles Lernen und Deep Learning mit Bilddaten wechseln. (1 Std. 15 Min.)
- Überwachte pixelbasierte Bildklassifikation durchführen: Stellt die überwachte pixelbasierte Bildklassifikation zur Erstellung thematischer klassifizierter Raster vor. (1 Std. 20 Min.)
- Unüberwachte pixelbasierte Bildklassifikation durchführen: Vermittelt, wie Sie von einem Computer erstellte Pixelgruppen identifizieren, um thematische klassifizierte Raster in ArcGIS zu erstellen. (55 Min.)
- Überwachte objektbasierte Bildklassifikation durchführen: Stellt die Klassifizierung von Bildern anhand von durch Benutzer identifizierten Objekten oder Segmenten in Verbindung mit maschinellem Lernen vor. (1 Std. 15 Min.)
Zugehöriger Lernplan
Esri-Tutorials
Eignungsmodellierung
Diese Angebote vermitteln räumliche Werkzeuge und Methoden, mit denen sich Eignungsprobleme lösen lassen, etwa den besten Standort zu finden, Ressourcen effizient einzusetzen oder Kosten zu minimieren. Vielleicht interessiert Sie auch die Seite Ressourcen zu räumlichen Statistikendes Esri-Teams für räumliche Statistiken.
Zugehöriger Lernplan
Esri-Tutorials
Multidimensionale Daten
Diese Angebote vermitteln den Umgang mit Voxeln, einem Datentyp zur Visualisierung multidimensionaler Daten, und zeigen Anwendungen in den Atmosphären-, Meeres- und Geowissenschaften.
- Rasterdaten in ArcGIS darstellen: Vermittelt Techniken zur Darstellung und Symbolisierung von Rastern und Bilddaten, zum Ändern von Rastereigenschaften und zur Anwendung von Darstellungsfunktionen. (3 Std. 15 Min.)
- Vorhersagen aus multidimensionalen Daten mit ArcGIS Online erstellen: Vermittelt, wie Sie aus einer NetCDF-Datei mit multidimensionalen Meeresoberflächentemperaturdaten einen gekachelten Bilddaten-Layer erstellen und die Daten analysieren, um Korallenbleiche vorherzusagen. (ArcGIS-Lab, 2 Std. 20 Min.)
- Mit NetCDF-Daten in ArcGIS Pro arbeiten: Vermittelt, wie Sie aus NetCDF abgeleitete Daten nutzen, um wissenschaftliche Daten und Modelle in gängige GIS-Workflows einzubinden. (2 Std.)
- Einführung in Voxel-Layer: Vermittelt wichtige Konzepte multidimensionaler Daten sowie das Erstellen und Visualisieren von Voxel-Layern in ArcGIS Pro. (1 Std. 50 Min.)
Esri-Tutorials
Abschließende Gedanken für Lehrkräfte
Listen mit neuen Schulungen, Schulungen, deren Einstellung bevorsteht, und eingestellten Schulungen finden Sie auf der Seite Neue und eingestellte Schulungen. Sie erhalten eine Nachricht, sobald eine Einstellung angekündigt wird. (Klicken Sie auf die Schaltfläche „Benachrichtigungen anzeigen“, während Sie bei Training angemeldet sind.)
Wenn Sie einen MOOC einer Gruppe von Studierenden oder einer ganzen Klasse zuweisen möchten, lesen Sie bitte die folgenden Ressourcen:
Um den Übertrag des Schulungsverlaufs von einem institutionellen Konto auf ein anderes Konto zu beantragen, sollten sich Studierende an den Esri-Kundendienst wenden: service@esri.com oder (888) 377-4575.
* Hinweis: Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Leitfadens standen die MOOC-Termine für 2027 noch nicht fest. Die neuesten MOOC-Angebote und -Termine finden Sie unter www.esri.com/training/mooc.
URL des Leitfadens zu räumlicher Datenwissenschaft
Der veröffentlichte Leitfaden ist über folgenden Link abrufbar:
https://trainingassets.esri.com/assets/downloads/Higher_Ed_Guide_Esri_Spatial_Data_Science.pdf
