<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    <p>Dear Colleagues,<br>
      <br>
      We still have a few seats available for our exciting upcoming
      course that enhances computational skills in the geographic
      domain:<br>
      <br>
      A Fall 2025 training Course: Geocomputation and Machine Learning
      for Environmental Applications (intermediate level)<br>
      <br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://spatial-ecology.net/course-geocomputation-machine-learning-for-environmental-applications-intermediate-level-2025/">https://spatial-ecology.net/course-geocomputation-machine-learning-for-environmental-applications-intermediate-level-2025/</a><br>
      <br>
      The course will be offered <b>online</b> with a supplementary
      5-day in-person segment at the University of Basilicata, in the
      magnificent town of Matera, Italy.<br>
      It’s a great opportunity for PhD students, Post-Docs, and
      professionals to advance their skills in geocomputation & ML
      using Linux-based tools and open-source Python frameworks.<br>
      <br>
      Note: The course requires an intermediate level of Python, which
      can be achieved in the coming months through self-paced learning.<br>
      <br>
      Please help us spread the word by forwarding this announcement
      within your networks.<br>
      Sincerely,<br>
      <br>
      Giuseppe Amatulli  & the Spatial Ecology Team<br>
      <br>
      <b>Geocomputation and Machine Learning for Environmental
        Applications  (intermediate level;  September, October,
        November, 2025)</b><br>
      <br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://spatial-ecology.net/course-geocomputation-machine-learning-for-environmental-applications-intermediate-level-2025/">https://spatial-ecology.net/course-geocomputation-machine-learning-for-environmental-applications-intermediate-level-2025/</a><br>
      On this course, students will be introduced to an array of
      powerful open-source geocomputation tools and machine learning
      methodologies in the Linux environment. Students who have never
      been exposed to programming in Linux will acquire confidence in
      using advanced open source data processing routines. Those with a
      programming background will find the course beneficial in
      improving their programming and modelling skills. We aim to equip
      attendees with powerful programming tools, as well as hone their
      abilities for independent development. This will be valuable not
      only for GIS related applications but also for general data
      processing and applied statistical computing in a number of
      fields. We strive to provide the best grounding for career
      development as a geographic data scientist.<br>
      <br>
      -- <br>
      ___________<br>
      Dr. Giuseppe Amatulli,<br>
      Director of Spatial Ecology<br>
      <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:g.amatulli@spatial-ecology.net">g.amatulli@spatial-ecology.net</a><br>
    </p>
    <br>
  </body>
</html>