诺贝尔奖没有认识到数学的重要性
各大学建筑学院给了我们高数D
数学对于建筑学等人居环境学科到底重要么?
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如果说对于个人
数学这种抽象推理的底层逻辑
不像其他的学科过几年就答案翻转
具有很强的认知稳定性
是学习其他理论的基础
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即将进入到人工智能时代
更是衍生出了大数据等新生学科
并结合建筑学、城市规划等
发酵产生了学科变革趋势
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今天的周三福利日
堂哥用一篇文章带你站在时代的风口上
教你成为当今最性感的“数据”建筑师
先来看一些图：掌握数据能力对建筑师有什么用？
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1. 挖掘更多有助于设计的建筑数据BIM（城市数据CIM）
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2. 进行更多维度的信息数据分析
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3. 更加优质的信息交互和可视化呈现
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4.提供更有说服力的循证设计—基于数据证据的建筑设计（城市规划）
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以上部分展示的图
（来自网络，如有侵权，请联系删除）
是不是神秘又具有冲击力？
让设计既保证了表达的基础上又有理论支撑？
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那……好像各种数据分析方法层出不穷
该怎么万变不离其宗地学习建筑+数据交叉方向呢？
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本次素材一共有七大基础教程-免费送
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1.统计基础-PDFx3份
通过漫画轻松阅读的形式，教你梳理数据的整体和分类状态，学习各种“检验”
深入浅出地学习统计学，系统全面地掌握各种衍生的分析图背后的原理
以及以“数学之美”的视角，领略不输建筑效果图的感官体验
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2.EXCEL教程大全-PDFx8份
数据透视图表大全、数据分析等高级应用、VBA实用代码教程
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3.数据库程序语言SQL-PDFX3份
这部分可以感兴趣的自行深入了解
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4.R语言-PDFX9份
该语言是用来统计分析计算和绘图的工具，帮助你做出精美的可视化表达
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5. SPSS&SAS数据分析软件-PDFX5份
入门数据统计必学的两大统计分析软件
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6. Python数据挖掘-PDFX7份
做数据挖掘必学的程序语言，也是程序员欢迎的语言之一
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7. 数据分析&数据挖掘-PDFX6份
综合梳理各种应用思维，并迁移到人居环境学科
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以及200张经典数据分析图
你也可以照着这些图片
用PS作一些应急的分析图填充作业图面
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最后送你一些制作分析底图的网站
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1. 实现标准格式发布的地图数据访问, 可以对空间数据进行地理分析，例如缓冲区分析
传送门：//openlayers.org/
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2.移动设备友好的互动地图
传送门：//leafletjs.com/
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3.丰富的地图分析图库展示，用来制作建筑基地区位分析
传送门：https://carto.com
传送门2：https://carto.com/gallery/
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4.可以下载地图数据的网站
传送门：https://mangomap.com/
传送门2：https://business.mapquest.com/products/mapping-api/
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5.网站很精简，可以看一看
传送门：//kartograph.org/
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6.创建各种风格的地图样式
传送门：https://snazzymaps.com/
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7.超好的地图网站，有各种地图样式展示
传送门：//maps.stamen.com/#watercolor/12/37.7706/-122.3782
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?获取方式?
点击链接：https://pan.baidu.com/s/1dEL0Zeh密码：gjr5
备用链接：https://pan.baidu.com/s/1jIQWEwe?密码：ajib
即可免费领取以上福利素材
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人工智能时代越来越近了
你觉得建筑师会被机器人取代么？
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