Dino se specijalizirao za korištenje GIS-a (geografskih informacijskih sustava) i programskog jezika R u naprednim prostornim analizama. Njegov rad uključuje analizu prostornih obrazaca i modeliranje pomoću ovih alata kako bi se bolje razumjeli i analizirali prostorni procesi. Izlagao je na više domaćih i međunarodnih konferencija, uključujući teme kao što su:

• The Role and Use of Big Data in Spatial Analysis of Touristification: Example of the Historic Core of Dubrovnik,
• Spatial Patterns and Housing Inequalities – An Exploratory Analysis in the City of Zagreb,
• Application of Spatial Autocorrelation in the Analysis of Fertility Distribution in Croatia

Kao vanjski suradnik na Fakultetu Hrvatskih studija, na Odsjeku za demografiju i hrvatsko iseljeništvo, sudjeluje u nastavi na četiri kolegija, uključujući i kolegij “Računalni programi u demografiji”, gdje naglasak stavlja na primjenu R-a u demografskim istraživanjima. Trenutno je doktorand na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu, na geografskom odsjeku na doktorskom studiju “Prostor, regija, okoliš, pejzaž”, s istraživačkim fokusom na napredne prostorne analize u procesu turistifikacije.

Ova dvodnevna radionica dizajnirana je kako bi pružila sveobuhvatan uvod u primjenu GIS-a i programskog jezika R u prostornim istraživanjima, s fokusom na prostorne podatke, projekcije i vrste podataka koje se koriste u GIS-u. Radionica je prilagođena istraživačima na svim razinama koji su zainteresirani za metodološke i praktične aspekte prostorne analize. Cilj je opremiti sudionike znanjem i alatima potrebnim za implementaciju analize prostornih podataka u njihovom radu, uz poseban fokus na korištenje R-a u tom procesu.

Iako radionica ne zahtijeva poznavanje programiranja u R-u, analitičke vještine i osnovno razumijevanje koncepta GIS-a znatno će poboljšati početničko znanje, a iskusnim korisnicima produbiti razumijevanje prostorne analize u ekonomskom kontekstu. 

Prvi dan | Uvod u GIS i osnove prostornih podataka u R-u

Sudionici će dobiti uvid u različite strukture prostornih podataka, analiza, kao i u važnost projekcija u modeliranju prostornih podataka. Ova sesija ima za cilj postaviti čvrstu osnovu o principima GIS-a, različitim vrstama prostornih podataka koji su dostupni, te uobičajenim izazovima povezanim s upravljanjem i analizom tih podataka u GIS i R okruženju.

Drugi dan | Napredne tehnike prostorne analize u R-u

Fokus se prebacuje na naprednije tehnike prostorne analize, što uključuje detaljnije primjere o prostornim ovisnostima, autokorelaciji, prostornim težinama, lag-ovima i kako integrirati prostorne podatke u ekonometrijske modele i metode. Praktične sesije vodit će sudionike kroz proces rukovanja složenim skupovima prostornih podataka, upravljanje nedostajućim podacima i primjenu ovih tehnika za poboljšanje prostorne ekonometrijske analize.

An expert in quantitative methods applied to economics, she develops a methodology of spatial statistics, spatial econometrics and spatial machine learning. She conducts research on spatial economic and social phenomena such as business location, house prices or spatial distribution of population. She has published more than 20 papers in high-impact journals (e.g. Scandinavian Journal of Statistics, Spatial Statistics, Spatial Economic Analysis, Papers in Regional Science, Annals of Regional Science, Economic Modelling, PlosONE, Land Use Policy), co-authored 9 books (e.g. in Routledge, Edward Elgar, Springer Nature) and many other publications.

She is a member of the EOC of the European Regional Science Association (ERSA) and Councillor-at-Large of the Regional Science Association International (RSAI), and served as secretary of ERSA’s EPAINOS award. She is a co-editor of the journals Regional Science Policy and Practice and Networks and Spatial Economics. She is based at the University of Warsaw, where she was Dean of Students for eight years. She teaches in the Data Science MA, Computer Science and Econometrics MA and PhD programmes.

This workshop has three parts, each dealing with different approaches to spatial modelling. It addresses the challenges that arise with low granularity spatial data (geolocated points, grids, pixels, rasters). Social data (population, business location) will be used as an example, with the possibility of extending the methods to broader applications. The workshops will focus on the design and use of quantitative concepts and will be accompanied by R software codes.

Day 1

State of the art and challenges in spatial analysis: how new data sources are forcing progress in methodology

Day 2

Spatial statistics: what’s beyond Moran’s I? Solutions based on entropy, rings, kernels, nearest neighbours and unsupervised learning to deal with spatial density, heterogeneity, autocorrelation and agglomeration.

Day 3

Spatial econometrics: are we condemned to the spatial weight matrix? Alternative approaches using local coefficients, radial neighbourhood data and machine learning models.

The workshop is aimed at researchers at all stages of their career who need a methodological and practical overview of what is currently happening in the field of spatial quantitative methods. The workshops do not require fluency in mathematical notation and R programming, although analytical skills are highly desirable.