Погружение в Python
Базы данных, GEE
Создание, наполнение, анализ
Создание, наполнение, анализ
Дата начала:
13 марта 2023 года
Курс "Погружение в Python"
продолжительность 16 часов
преподаватель из Санкт-Петербургского Государственного университета
практикуемся на реальном проекте
пройдём весь путь от синтаксиса до полного проекта
распараллеливание процессов обработки
базы данных, GEE- индивидуальный подход к каждому
- группы до 10 человек
Новая программа - новый курс
Требование к учащимся
Обязательно иметь знания о языке программирования Python в целом, его особенностях и базовых библиотеках для работы с пространственными данными
Введение в Python
Познакомиться с Python и получить базовые знания о работе с пространственными данными можно на нашем курсе
Погружение в Python
р.
р.
Курс предполагает наличие знаний базового синтаксиса и общего представления по работе с геоданными. В рамках курса рассматривается автоматизация процессов геоанализа, включающая обработку растровых и векторных данных. В процессе рассматриваются варианты оптимального хранения данных и способы доступа к ним (базы данных, s3 хранилища), варианты распараллеливания процессов обработки.
Занятия записываются, всем ученикам доступны записи! По окончании выдаем сертификат о прохождении курса.
13, 16, 20, 23, 27, 30 марта и 3, 6 апреля (пн-чт)
19:30 - 21:30 по МСК
Занятия записываются, всем ученикам доступны записи! По окончании выдаем сертификат о прохождении курса.
13, 16, 20, 23, 27, 30 марта и 3, 6 апреля (пн-чт)
19:30 - 21:30 по МСК
Группа сформирована
Оставьте свой email, мы направим вам приглашение, когда определим даты следующего набора
Интересует обучение от компании?
Оставьте ваш email и мы свяжемся с вами!
Основные навыки
Которыми вы овладеете после прохождения нашего курса
Среда разработки
Управление зависимостями, pyenv, poetry, conda
Базы данных
Работа с базами данных на основе psycopg2 и sqlite
Растровые данные
Разберем продвинутые операции и подходы к работе с растровыми данными
GEE
Научимся работать с растрами через Google Earth Engine
ORM
Создание баз данных с помощью geoalchemy2
Продвинутая разработка
Распараллеливание процессов, выполнение скриптов на нескольких компьютерах
Программа курса
16 часов - каждое занятие длится 2 часа
1
Первое занятие
Поговорим о подготовке к работе с новым проектом: настройке среды разработки, управлении зависимостями. Познакомимся с такими пакетами, как pyenv, poetry, conda. Обсудим основные проблемы установки пространственных библиотек на разных системах
2
Второе занятие
Начнем с разговора о том, как и в каком виде могут храниться данные, в каких случаях, какие инструменты будет лучше использовать для работы с ними. В первую очередь остановимся на растрах. Подробно рассмотрим внутреннюю организацию растра и способы доступа к его отдельным составляющим.
3
Третье занятие
Более подробно поговорим о "продвинутых" операциях с растрами:
работе с виртуальными растрами, создании пирамид, перепроецировании и др. Посмотрим на скорость работы с растрами в файловых хранилищах и в БД
работе с виртуальными растрами, создании пирамид, перепроецировании и др. Посмотрим на скорость работы с растрами в файловых хранилищах и в БД
4
Четвёртое занятие
Рассмотрим, какие библиотеки есть для взаимодействиями с данными, хранящимися в БД (на примере psycopg2 и sqlite), научимся выполнять запросы для растровых и векторных данных.
5
Пятое занятие
Продолжим работу с базами данных. В этот раз ознакомимся с возможностью создания своих БД и установки связи между элементами БД и объектами в python - освоим ORM на примере библиотеки geoalchemy2.
6
Шестое занятие
Посмотрим, как время выполнения сложных операций можно уменьшить, а именно научимся распараллеливать процессы и ознакомимся с возможностью выполнения написанных скриптов на нескольких компьютерах одновременно
7
Седьмое занятие
Разберем пример реального проекта, связанного с анализом ДТП: от автоматического скачивания данных до получения отчетных материалов.
Остановимся на моментах, связанных с тестированием реализованного функционала.
Остановимся на моментах, связанных с тестированием реализованного функционала.
8
Восьмое занятие
Дополнительно посмотрим, как анализ можно производить не только своими силами, но и с помощью Google Earth Engine. Изучим его основной функционал и особенности работы с ним.
Расписание занятий:
13, 16, 20, 23, 27, 30 марта
и 3, 6 апреля
19:30 - 21:30 по МСК
13, 16, 20, 23, 27, 30 марта
и 3, 6 апреля
19:30 - 21:30 по МСК
Анализ вакансий
Мы проанализировали вакансии
Разработчиков ГИС на Python на декабрь 2021 года в России, здесь короткая выжимка
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.
Преподаватель курса
Дмитрий Ефимов
Преподаватель курсов введение и погружение в 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
Отзывы
Погружение в Python
р.
р.
Курс предполагает наличие знаний базового синтаксиса и общего представления по работе с геоданными. В рамках курса рассматривается автоматизация процессов геоанализа, включающая обработку растровых и векторных данных. В процессе рассматриваются варианты оптимального хранения данных и способы доступа к ним (базы данных, s3 хранилища), варианты распараллеливания процессов обработки.
Занятия записываются, всем ученикам доступны записи! По окончании выдаем сертификат о прохождении курса.
13, 16, 20, 23, 27, 30 марта и 3, 6 апреля (пн-чт)
19:30 - 21:30 по МСК
Занятия записываются, всем ученикам доступны записи! По окончании выдаем сертификат о прохождении курса.
13, 16, 20, 23, 27, 30 марта и 3, 6 апреля (пн-чт)
19:30 - 21:30 по МСК
Группа сформирована
Оставьте свой email, мы направим вам приглашение, когда определим даты следующего набора