Data Science ist ein populäres Schlagwort, das schon vielerlei Bereiche befallen hat, nicht zuletzt die Welt der Geoinformatik. Hier geht es darum, wie man gängige Methoden von Data Science auf OpenStreetMap Daten mithilfe von Open-Source-Werkzeugen anwenden kann und daraus neue Einblicke erzeugen kann.
In diesem Vortrag geht es um Methoden und Möglichkeiten wie man verschiedene Data Science Methoden auf OpenStreetMap Daten anwenden kann. Der Fokus liegt auf [Amenity](https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:amenity) Elementen in OSM und deren Verteilung im europäischen Raum. Die Werkzeuge dazu sind exklusiv Open Source.
Der Talk wird grob in vier Teile aufgeteilt:
* Datenakquise: Wie bekomme ich Daten von OSM? (Taginfo, Overpass-API, Osmium)
* Datentransformation: Wie bereite ich die Daten vor? (PostGIS, GeoPandas, Shapely)
* Datenanalyse: Was sind gängige Methoden zum Analysiseren der Daten? (Scikit-Learn)
* Datenvisualisierung: Wie kann ich die Daten visualisieren? (Leaflet, Folium)
