<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">This is the first announcement for the OpenGeoHub Summer School 2020 <br></div>
that will be held at the Wageningen Int. Conference Centre (Hotel and <br>
Conference centre) in the period Aug 16–23, 2020. The registrations are <br>
now open. For more info see:<br>
<br>
<a href="https://opengeohub.org/summer_school_2020" rel="noreferrer" target="_blank">https://opengeohub.org/summer_school_2020</a><br>
<br>
The special theme of the Summer School 2020 is:<br>
<br>
"Developing Machine Learning Algorithms for spatial and spatiotemporal <br>
data science problems"<br>
<br>
Lecturers/topics (sorted alphabetically):<br>
- Christian Knoth: "Introduction to Deep Learning in R for the analysis <br>
of UAV-based remote sensing data"               <br>
- Dainius Masiliunas: "Global-scale land cover mapping using FOSS4G"<br>
- Dainius Masiliunas: "OpenEO demo (R client)"<br>
- Dainius Masiliunas: "Detection of breaks in time series using the <br>
'bfast' package in R"<br>
- Dylan Beaudette: "Algorithms for Quantitative Pedology: R packages for <br>
working with soils data at scale"<br>
- Dylan Beaudette: "High performance vector data analysis delivery with <br>
PostGIS"<br>
- Dylan Beaudette: "Credible metrics for determining similarity, <br>
accuracy, and precision in the context of soil type mapping"<br>
- Edzer Pebesma: "Handling and analysing vector and raster data cubes <br>
with R"         <br>
- Giuseppe Amatulli: "GDAL/OGR and PKTOOLS for massive raster/vector <br>
operations"             <br>
- Hanna Meyer: "Machine learning in remote sensing applications"                <br>
- John E. Lewis: "Spatial mixed models & semiparametric regression"<br>
- John E. Lewis: "Working with and the modelling of temporal data"<br>
- John E. Lewis: "Using R for machine learning modelling - a coding <br>
introduction"<br>
- Julia Wagemann: "Analysis of Big Earth Data with Jupyter Notebooks"<br>
- Julia Wagemann: "Dashboarding with Jupyter Notebooks and Voila"       <br>
- Longzhu Shen: "Predictive modeling of nitrogen distributions in US <br>
streams in a machine learning framework"                <br>
- Madlene Nussbaum: "Mastering machine learning for spatial prediction I <br>
- overview and introduction in methods"<br>
- Madlene Nussbaum: "Mastering machine learning for spatial prediction <br>
II - model selection and interpretation, uncertainty"   <br>
- Marius Appel: "Creating and Analyzing Multi-Variable Earth Observation <br>
Data Cubes in R"                <br>
- Meng Lu: "Assessment of global air pollution exposure"                <br>
- Paula Moraga: "Spatial modeling and interactive visualization with the <br>
R-INLA package"         <br>
- Richard Barnes: "High-performance geocomputing for hydrological / <br>
terrain modeling"<br>
- Richard Barnes: "Leveraging Python, clusters, and GPUs for geocomputation"<br>
- Richard Barnes: "Reproducible scientific analysis"<br>
- Tim Appelhans: "mapview package tutorial"             <br>
- Tomislav Hengl: "Automated predictive mapping using Ensemble Machine <br>
Learning"<br>
- Tomislav Hengl: "A step-by-step tutorial to optimization of <br>
geocomputing (tiling and parallelization) with R"<br>
<br>
Important dates:<br>
- 26th of November 2019 — registrations open,<br>
- 1st of February 2020 — registrations close,<br>
- 16th of February 2020 — selection of candidates and invitation letters <br>
sent,<br>
- 12th of April 2020 — course fee payment deadline,<br>
- 1st of May 2020 — official programme published,<br>
- 16 August to 22 August 2020 — Summer School,<br>
<br>
The Summer School is limited to 70 participants. In the case of higher <br>
number of applications, candidates will be selected based on a ranking <br>
system, which is based on: time of registration, solidarity, academic <br>
output and contributions to the open source projects. The final <br>
programme of the Summer School will shaped interactively.<br>
<br>
Course fees:<br>
The registrations fees for this Summer School full course fee will be in <br>
the range 400–500 EUR (exact number will be provided in the invitation <br>
letter). Participants from ODA countries (employed by an organization or <br>
company in ODA-listed country) and/or full-time students (not under work <br>
contract as University assistant or similar) have a right on reduced fee <br>
(usually 40% lower than the full registration fee).<br>
<br>
Summer School is organized on a cost-recovery basis. OpenGeoHub <br>
foundation is a not-for-profit research foundation located in the <br>
Netherlands. All lecturers are volunteers. None of the lecturers <br>
receives any honorarium payment or is contracted by the local organizers.<br>
<br>
Come to Wageningen the town of Life Science and improve your coding / <br>
geocomputing skills!<br>
<br>
Follow us:<br>
<a href="https://twitter.com/opengeohub" rel="noreferrer" target="_blank">https://twitter.com/opengeohub</a><br>
<a href="https://www.youtube.com/c/OpenGeoHubFoundation" rel="noreferrer" target="_blank">https://www.youtube.com/c/OpenGeoHubFoundation</a><br>
<a href="https://business.facebook.com/Opengeohub-foundation-274552396602535/" rel="noreferrer" target="_blank">https://business.facebook.com/Opengeohub-foundation-274552396602535/</a><br>
<br>
-- <br>
T. (Tom) Hengl<br>
Technical support / Vice Chair<br>
The OpenGeoHub Foundation</div></div>