Введение в Python
Основы синтаксиса и
пространственный анализ
пространственный анализ
Дата начала:
4 июля 2023 года
Курс "Введение в Python"
продолжительность 16 часов
и 3-5 часов на домашние задания
группы до 10 человек
практикуемся на реальном проекте
пройдём весь путь от синтаксиса до полного проекта
индивидуальный подход к каждому
Rasterio, Rasterstat, Geopandas, Fiona, Shapely, Folium- обучение с коллегами из сферы
- преподаватель из Санкт-Петербургского Государственного университета
Введение в Python
р.
р.
Формат участия
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! По окончании выдаем сертификат о прохождении курса.
Расписание занятий:
4, 6, 11, 13, 18, 20, 25, 27 июля 2023 года
19:30 - 21:30 по МСК
Занятия записываются, всем ученикам доступны записи! По окончании выдаем сертификат о прохождении курса.
Расписание занятий:
4, 6, 11, 13, 18, 20, 25, 27 июля 2023 года
19:30 - 21:30 по МСК
Набор закрыт
Оставьте свой email, мы направим вам приглашение, когда определим даты следующего набора
Интересует обучение от компании?
Оставьте ваш email и мы свяжемся с вами!
Наш курс в цифрах
93
человек прошли обучение
13
раз запускали курс
208
часов преподавания
Основные навыки
Которыми вы овладеете после прохождения нашего курса
Синтаксис
Самые основы языка Python, минимальный уровень, необходимый для первых шагов
Алгоритмизация
Условия, циклы, пользовательские функции
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
Группа сформирована
Оставьте свой email, и мы направим вам приглашение, когда определим даты следующего набора
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.
Дополнительно: материалы\конспекты для самостоятельного изучения по отдельным типам данных
Дополнительно: материалы\конспекты для самостоятельного изучения по отдельным типам данных
2
Второе занятие
Изучим основы алгоритмизации. Разберем основные управляющие конструкции: условия и циклы, а также пользовательские функции.
Дополнительно: материалы\конспекты для самостоятельного изучения про генераторы и включения
Дополнительно: материалы\конспекты для самостоятельного изучения про генераторы и включения
3
Третье занятие
Начнем знакомство с пространственными библиотеками. В первую очередь остановимся на работе с растрами. Узнаем, как устроены растровые форматы данных и как их можно открывать и визуализировать в python. Воспроизведем растровый калькулятор. Применим условные конструкции для классификаций и создания масок.
Дополнительно: материал для самостоятельного изучения про чтение файлов в целом
Дополнительно: материал для самостоятельного изучения про чтение файлов в целом
4
Четвёртое занятие
Продолжим работать с растрами. Разберем базовые алгоритмы обработки. Научимся считать по растрам 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 более подробно 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 Санкт-Петербурге
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
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
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
р.
р.
Формат участия
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! По окончании выдаем сертификат о прохождении курса.
4, 6, 11, 13, 18, 20, 25, 27 июля 2023 года
19:30 - 21:30 по МСК
Занятия записываются, всем ученикам доступны записи! По окончании выдаем сертификат о прохождении курса.
4, 6, 11, 13, 18, 20, 25, 27 июля 2023 года
19:30 - 21:30 по МСК
Набор закрыт
Оставьте свой email, мы направим вам приглашение, когда определим даты следующего набора
Click to order