Языки программирования. Все мы о них слышали. Возможно, мы их даже знаем. И мы часто думаем: "почему их так много в списке требований к ГИС-специалисту?"
С какого языка начать? Каким продолжить? На чем остановиться? Неделя постов про языки программирования в сфере ГИС и вокруг нее. Здесь будет краткое описание распространенных языков, их особенностей, а еще полезные ссылки 💻🧭✨
С какого языка начать? Каким продолжить? На чем остановиться? Неделя постов про языки программирования в сфере ГИС и вокруг нее. Здесь будет краткое описание распространенных языков, их особенностей, а еще полезные ссылки 💻🧭✨
ГИС и R
R — это язык для статистических вычислений, науки о данных и геопространственного анализа. Если в работе нужна геостатистика, с ним легче посчитать сложные пространственные показатели. Есть множество пространственных расширений для R, что позволяет проводить в нем дата-анализ пространственных данных.
Это не самый популярный язык в сфере геотехнологий, но благодаря инициативе разработчиков R-сообщества он работает совместно с многими гео-инструментами: есть rgdal, rgeos, ggplot2, ggmap и даже leaflet для R.
Плюсы
- Много инструментов для работы с геоданными — целый раздел R Spatial.
- R упрощает геостатистику и дата-анализ.
- Основной синтаксис у него несложный. Если вы начинали с Python, то сможете освоить R.
- Имеет смысл для экологов, которые работают с прогностическими моделями. На R написано много готовых инструментов для экологического моделирования.
- Есть уникальные инструменты визуализации геоданных, такие как Rayshader.
Полезные ссылки:
- Бесплатные курсы на Степике "Основы программирования на R" и "Анализ данных в R".
- Визуализация и анализ географических данных на языке R.
- Data Visualization with R — курс от Coursera про пакет ggplot2 для визуализации данных и про то, как строить основные виды диаграмм. Есть субтитры на русском и других языках.