气象局算法工程师告诉你，三天以后的天气预报是不是瞎猜
本文转载自和鲸社区公众号
作为一个数据科学社区的小编，我在留言区经常会被灵魂拷问：
“这个项目好棒，但是代码看不懂"
“写得太简单了，可以用这样这样那样那样的思路”
“有没有**（某知名APP）的数据分析项目啊”
每每看到这样的问题，我都会陷入沉思
“我也想给更多，但这也不是我写的啊”
所以哪里可以找到有实际意义、能由浅入深囊括大部分数据分析知识的系列项目呢？
嘿，当然是我司新涉足的气象领域咯。气象数据因其数字化程度高、数据量庞大，数据维度丰富、结构化、可挖掘性高、半公开的特性，被（至少我司同事）一致认为是学习数据分析的最好学习材料。
且听我娓娓道来：
可能是最丰富的数据分析材料
数据分析，最重要的基石是数据，没有优质稳定的数据来源，怕是要分析个寂寞。而气象领域的数据资料共享，做得尤其优秀。
举个例子
你仔细看看这个网站可以提供的数据内容以及颗粒细度
<国家气象科学数据中心 - 共享目录>
<国家气象科学数据中心 - 台站选取>
气象数据不仅仅是今天几度，明天下不下雨这么简单，它囊括了很多数据维度，包括气温、气压、空气湿度、风速、风向等，这些都被保存成了结构化数据，公布在公开网站上，供大家取用。
而以上网站，只是气象数据共享网站的其中一个
可视化制作
得时序&地理数据者得天下
做过可视化分析的同学都懂，如果只会画个条形图、折线图根本就不好意思说自己会数据分析。要显得高端有逼格，就一定要上时序数据以及地理数据。
你看看这图，以及这贴心的代码注释
再看看自己手上网上随便淘的，看了上篇没下篇的教程，这难道不酷吗？
预测目标真实可感
其实说到气象，与我们关系最密切的还是“这雨啥时候停”，业内将这个问题称作精确预报。
传统方法是每隔 6 分钟更新一次的气象雷达，雷达扫描云层，投影在地图上，可以直观地反映你头顶是不是在下雨。但是雷达中还存在大量干扰性信息，比如尘埃和折射率分布不均匀的空气，都可能被误判为降雨。
而使用人工智能的方法，可以用过去五年的降雨数据作为训练用数据集，训练后就可用来预测下一帧的雷达图像。
通过人工智能的方法降雨率预报准确率相比传统方法提升了80%。
也就是说，如果你愿意，不需要气象知识，也不需要会解空气动力学方程组，就可以试试预测自己头上的雨啥时候停。
好，铺垫了这么多，终于要开始进入正题了，请看此次活动海报
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给大家划一下重点
授课导师
冬青
南京信息工程大学大气科学专业毕业，曾就职于多家业内知名商业气象公司。现任上海眼控科技算法工程师，从事数值天气模式和AI气象方面研究。擅长气象数据处理、数值天气模式、气象与深度学习结合等领域。
时间安排
第一期大纲
Part1
气象数据初探：生活中的气象与气象数据行业应用
气象数据简介
气象数据的分类与常见气象数据的获取、可视化
站点数据：使用 AWOS 数据查看温度变化/分布
格点数据：使用某 ERA5 文件绘制全球平均气温分布
常见气象数据简介 气象数据分析工作流：如何准确定义问题并获取与处理气象数据
数据时空维度
数据时间类型
数据是否直接存在
作业练习：绘制 ERA5 资料中 2020 年 7 月 13 日 0 点全国降水分布图
第二期：快速上手气象数据处理：空间插值和天气学诊断（8.11-8.17）
第三期：以某赛事为例，体验数据挖掘全流程（8.17-8.24）
第四期：利用机器学习，对天气预报数据进行订正（8.25-8.31）
※ 正式课程时间暂定，扫描海报二维码报名活动，第一时间获取更新
课程优势
免费
相信大家都看烦了“一杯奶茶钱，报名试听课，就可以balabala”这类的说辞。在此，我们郑重地和大家承诺，此项课程全程免费，也无后续课程推销。我们仅仅是希望大家学好知识的同时，喜欢我们和鲸社区（最近还有气象专区上线，欢迎大家疯了一样点赞关注收藏转发）。
线上环境，摆脱装软件困扰
话都说到这里了，还是要自夸一下。市面上无论是教程、网课，都会花费大把时间用在安装软件，搭建环境上，且处理气象类数据时的各类库尤其难装，很容易在这个环节就被劝退了。
而我司的K-Lab，提供了开箱即用的编程环境，杜绝一切装环境劝退的可能；基于网页的交互甚至可以做到用手机就能写代码。
助教在线
虽然是免费课程，但该有的还是要有。为了防止“自从3年级的数学课捡了一支笔，从此再也没有听懂过老师在说什么”的类似情况发生，我们还为大家配备了助教老师，有问题欢迎骚扰。
报名方法
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