Magellan: Geospatial Analytics on Spark Kurzusok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon terepi ökológusoknak és természetvédelmi menedzsereknek szól, akik adattérbeli projekteket szeretnének létrehozni az Arc-banGIS.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Térbeli adatok megjelenítése vizualizációként.
• Végezzen geosztatikát a tényleges adatokon.
• Téradatelemzés, adatfeldolgozás és leképezés az ArcGIS segítségével.
• Az ArcGIS projektek térbeli adatainak elemzése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az elemzőknek szól GIS, akik szeretnék automatizálni az ismétlődő feladatokat GIS folyamatokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Építsen térinformatikai alkalmazásokat Python és ArcGIS eszközökkel.
• Fejlesztés az ArcPy ArcGIS csomaggal a Python használatával.
• Alkalmazza az ArcGIS modulokat a térképautomatizáláshoz objektumosztályokkal a Python-ben.

E képzés végéig a résztvevők tudnak:

A GIS koncepciók és a területek adattípusok megértékelése a legújabb verziót  f ArcGIS Pro. A felhasználó szolgáltatását és értékelni az alkalmazásokat Vizsgálja ArcGIS* Pro és hogyan használni a online tartalom Kezelés, manipulálni és ellenőrizni a saját adatok megjelenítése és megosztott adatokat jelentősen és kreatív módon

Jelentés:  A ArcGIS Pro legújabb verziója használjuk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű környezettudósoknak és régészeknek szól, akik szeretnék megtanulni a ArcMap in ArcGIS használatát földrajzi információk gyűjtésére, rendszerezésére, kezelésére és elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg az ArcMap és az ArcGIS alapjait. A társadalmi és régészeti elemekre vonatkozó földrajzi információk gyűjtése, rendszerezése, kezelése és elemzése. Végezzen térbeli lekérdezéseket a hatásértékeléshez.

A földrajzi információs rendszer ( GIS ) egy térbeli vagy földrajzi adatok rögzítésére, tárolására, manipulálására, elemzésére, kezelésére és bemutatására szolgáló rendszer. A GIS rövidítést néha a földrajzi információs tudományhoz ( GIS cience) használják annak a tudományos tudományágnak a megjelölésére, amely a földrajzi információs rendszereket tanulmányozza, és amely a geoinformatika tágabb tudományos tudományágának nagy területe.

A Q GIS földrajzi információs rendszer ( GIS ) szoftverként működik, lehetővé téve a felhasználók számára a térbeli információk elemzését és szerkesztését a grafikus térképek összeállítása és exportálása mellett. A Q GIS mind a raszteres, mind a vektorrétegeket támogatja; a vektordatokat pont, vonal vagy sokszög jellemzőként tárolja. A raszteres képek több formátumát támogatja, és a szoftver georeferencia-képeket képes létrehozni. Összefoglalva lehetővé teszi a felhasználók számára a térinformatikai információk létrehozását, szerkesztését, megjelenítését, elemzését és közzétételét Windows, Mac, Linux , BSD rendszereken.

Ez a program az első szakaszában bevezeti a Q GIS felületet az általános használatra. A második szakaszban bemutatjuk a PyQ GIS - a Q GIS python könyvtárait, amelyek lehetővé teszik a GIS funkciók integrálását a python-kódba vagy a python-alkalmazásba, így akár létrehozhatunk saját Python plugin-ot egy adott GIS funkció körül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) terepi ökológusoknak és természetvédelmi menedzsereknek szól, akik földmérést és dróntérképet szeretnének készíteni a Pix4D segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használjon végpontok közötti dróntérképezési folyamatokat és technikákat.
• Érjen el nagy mérési pontosságot.
• Ismerje meg a globális koordinátarendszerek és a GPS alapjait.
• A Pix4D képfeldolgozó szoftverével felmérési eredményeket generál és elemez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) terepi ökológusoknak és természetvédelmi menedzsereknek szól, akik szeretnék utólag feldolgozni Pix4D drónadatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Google Earth megvalósítása az UAV-leképezés javítása érdekében.
• Használja a képek kimeneteit jelentések készítéséhez.
• Utófeldolgozás GIS és CAD szoftverrel a fejlett drónadatok modellezéséhez.

A földrajzi információs rendszer ( GIS ) egy térbeli vagy földrajzi adatok rögzítésére, tárolására, manipulálására, elemzésére, kezelésére és bemutatására szolgáló rendszer. A GIS rövidítést néha a földrajzi információs tudományhoz ( GIS cience) használják annak a tudományos tudományágnak a megjelölésére, amely a földrajzi információs rendszereket tanulmányozza, és amely a geoinformatika tágabb tudományos tudományágának nagy területe.

A Python használata a GIS sel az utóbbi két évtizedben jelentősen megnőtt, különösen a Python 2.0-s sorozat 2000-es bevezetésekor, amely számos új programozási funkciót tartalmazott, amelyek sokkal könnyebbé tették a nyelv telepítését. Azóta a Python -ot nem csak a kereskedelmi GIS ben használják, például az Esri termékein, hanem a nyílt forrású platformokat is, ideértve a Q GIS és a GRASS részét is. Valójában a Python manapság messze a legszélesebb körben használt nyelv a GIS felhasználók és programozók számára.

Ez a program fedezi a Python és az előző könyvtárak, például a geopandas, a pysal, a bokeh és az osmnx használatát a saját GIS szolgáltatásai megvalósításához. A program az Arc GIS API és a Q GIS toolboox körüli bevezető modulokra is kiterjed.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék továbbfejleszteni webhelyüket vagy webes alkalmazásukat azáltal, hogy a Google Térképen keresztül hozzáadják a földrajzi helymeghatározási funkciókat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beágyazhat egy térképet egy új vagy meglévő webhelybe vagy webes alkalmazásba.
• Az aktuális hellyel szinkronizált élő adatok megjelenítése.
• Hozzon létre egy összeállítást, amely tartalmazza a Google Térképet.
• Alkalmazzon jó CSS- és JavaScript kódolási gyakorlatokat
• Hozzon létre egyéni térképet egy alkalmazáshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű geográfusoknak szól, akik szeretnék elmélyíteni szakértelmüket a térelemzés, adatkezelés és GIS alkalmazások terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazzon fejlett térelemzési technikákat összetett földrajzi problémák megoldására.
• Nagy térbeli adatbázisok kezelése és adatminőség-ellenőrzés.
• Hozzon létre dinamikus és interaktív térképeket és vizualizációkat különféle alkalmazásokhoz.
• Használja a programozást és az automatizálást a GIS munkafolyamatok egyszerűsítésére.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Python-t és a Spark-ot a nagy adatok elemzésére, miközben gyakorlati gyakorlatokon dolgoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg, hogyan használhatja a Sparkot a Python-vel a Big Data elemzésére.
• Dolgozz olyan gyakorlatokon, amelyek a valós eseteket utánozzák.
• Használjon különféle eszközöket és technikákat a PySpark használatával végzett nagy adatelemzéshez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megismerkedhetnek a technológiai kínálatokkal és a grafikonadatok feldolgozásának megvalósítási módszereivel. A cél a valós objektumok, jellemzőik és kapcsolataik azonosítása, majd a kapcsolatok modellezése és adatként való feldolgozása Graph Computing (más néven Graph Analytics) megközelítéssel. Kezdjük egy átfogó áttekintéssel, és leszűkítjük a konkrét eszközöket, miközben esettanulmányok, gyakorlati gyakorlatok és élő telepítések sorozatán lépkedünk végig.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a grafikonadatok megőrzését és bejárását.
• Válassza ki a legjobb keretrendszert egy adott feladathoz (a gráfadatbázisoktól a kötegelt feldolgozási keretrendszerekig).
• A Hadoop, a Spark, a GraphX és a Pregel megvalósítása számos gépen párhuzamosan végezhet gráfszámítást.
• Tekintse meg a valós big data problémákat grafikonok, folyamatok és bejárások formájában.

Az MLlib a Spark gépi tanulási (ML) könyvtára. Célja, hogy a gyakorlati gépi tanulás méretezhető és egyszerű legyen. Közös tanulási algoritmusokból és segédprogramokból áll, beleértve a besorolást, a regressziót, a klaszterezést, az együttműködő szűrést, a dimenziócsökkentést, valamint az alacsonyabb szintű optimalizálási primitíveket és a magasabb szintű csővezeték API-kat.

Ez két csomagra oszlik:

• A spark.mllib tartalmazza az RDD-re épített eredeti API-t.

• A spark.ml magasabb szintű API-t kínál, amely a DataFrames tetején épült ML-csővezetékek építéséhez.

Közönség

Ez a tanfolyam olyan mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik egy beépített gépkönyvtárat kívánnak használni az Apache Spark

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.