Введение в Python

Основы синтаксиса и
пространственный анализ
Курс "Введение в Python"
продолжительность 16 часов
преподаватель из Санкт-Петербургского Государственного университета
практикуемся на реальном проекте
пройдём весь путь от синтаксиса до полного проекта
обучение с коллегами из сферы
GDAL/OGR, Rasterio, Rasterstat, Geopandas, Fiona, Shapely, Folium
индивидуальный подход к каждому
группы до 10 человек
Наш курс в цифрах
25
человек прошли обучение
5
раза запускали курс
96
часов преподавания
Основные навыки
Которыми вы овладеете после прохождения нашего курса
Синтаксис
Самые основы языка Python, минимальный уровень, необходимый для первых шагов
GDAL\OGR
Базовая библиотека работы с пространственными данными: открыть, итерировать объекты, обработать
Пространственный анализ
С помощью ogr освоите базовые инструменты обработки данных: буферы, пересечение, перепроецирование, наложения
Оптимизация работы
Больше библиотек - больше знаний о более оптимальных способах обработки данных, например, с помощью Fiona, Shapely, geopandas
Растры
Визуализация, анализ, сбор статистики с растровых данных
Визуализация
Графики, статичные карты, интерактивные карты
Ближайшая дата начала:
31 мая 2022 года

31 мая и 2, 7, 9, 14, 16, 21 и 23 июня
19:30 - 21:30 МСК онлайн
Программа курса
16 часов - каждое занятие длится 2 часа
1
Первое занятие
Познакомимся со средой разработки и основами написания кода. Изучим основные типы данных и возможные операции с ними.
2
Второе занятие
Изучим основы алгоритмизации. Разберем основные управляющие конструкции: условия и циклы
3
Третье занятие
Начнем знакомство с пространственными библиотеками. В первую очередь разберем работу с растрами. Узнаем, как устроены растровые форматы данных и как их можно открывать в python. Применим условные конструкции для классификации и циклы для реализации метода скользящего окна
4
Четвёртое занятие
Продолжим работать с растрами. Научимся считать по ним статистики. Узнаем, как считать статистики в заданных границах. Рассмотрим как можно перейти от растра к вектору и обратно
5
Пятое занятие
Переходим от растровых данных к векторным, знакомимся с библиотекой geopandas и её составляющими: учимся читать и записывать векторные файлы, просматривать атрибуты и делать различные выборки
6
Шестое занятие
Углубляемся в устройство геометрии в векторных данных. Рассматриваем какие операции можно выполнять с геометриями: поиск пересечений, наложений, построение буферных зон, перепроецирование и т.д.
7
Седьмое занятие
В заключении рассматриваем доступные способы визуализации данных: автоматическое создание статических картинок и интерактивных карт
8
Восьмое занятие
Закрепляем пройденный материал, реализовав небольшой проект по пространственному анализу ДТП в вашем городе
Анализ вакансий
Мы проанализировали свежие вакансии Разработчиков ГИС на Python на декабрь 2021 года в России, здесь короткая выжимка
Требования
Хорошее знание Python. Знание Linux (основные системные утилиты, работа в командной строке). Представление об организации реляционных БД и формировании SQL-запросов. Дополнительным плюсом будут: опыт работы с библиотеками геопространственных данных (GDAL/OGR, GEOS, Proj и т.п.). Опыт участия в разработке распределенных систем (Kubernetes, Hadoop). Навыки проектирования структур геоданных в базе PostgreSQL//PostGIS. Навыки веб-разработки на основе opensource библиотек работы с геоданными (OpenLayers или Leaflet или аналогичных)
Опыт
Требуются специалисты и без опыта, и с опытом от 3-6 лет. Больше опыт - выше зарплата, но и требований именно к навыкам программирования становится больше (знание распределенных систем, C/С++, знание Git, чтение чужого кода и так далее)
Заработная плата
В крупных городах от 110 000 до 300 000, в небольших городах от 40 000. Конечно, это средние значения, можно зарабатывать и больше, и меньше.
Отзывы о курсе
Преподаватель курса
Дмитрий Ефимов
Преподаватель курса "Введение в язык программирования Python"
Дмитрий с самого университета занимался программированием инструментов для пространственной обработки данных. Он занимается автоматизацией процессов обработки и отчётности, проектированием и администрированием пространственных баз
данных, основной стек - это Python, Django, PostgreSQL, JavaScript, React и Geoserver.

Дмитрий работает руководителем отдела геоинформационных технологий в крупной беспилотной компании и преподает курс по Программированию картографо-геодезических задач в Санкт-Петербургском Государственном университете

Введение в Python

В курсе рассматриваются основы языка python и возможности его использования для работы с пространственными данными. В процессе вы ознакомитесь с базовым синтаксисом языка. Также научитесь читать и записывать геоданные в различных форматах, выполнять над ними процессы геообработки, а также визуализировать результаты своей работы. Все пройденные темы закрепляются практическими заданиями.

Занятия записываются, всем ученикам доступны записи!

31 мая и 2, 7, 9, 14, 16, 21 и 23 июня
19:30 - 21:30 МСК онлайн

10 000
р.
р.
Формат участия
Click to order
Total: 
Имя
Фамилия
Электронная почта
Телефон
Промокод
Нажимая на кнопку, вы принимаете условия договора оферты и политики конфиденциальности. Вы будете переведены на страницу оплаты