Cursos de Magellan: Análisis Geoespacial con Spark

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a ecólogos de campo y administradores de conservación que deseen crear proyectos espaciales de datos en ArcGIS.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Genere datos espaciales como visualizaciones.
• Realizar geostáticas con datos reales.
• Implemente el análisis de datos espaciales, el procesamiento de datos y la representación cartográfica con ArcGIS.
• Analice datos espaciales para proyectos en ArcGIS.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos ambientales y arqueólogos de nivel intermedio que deseen aprender a usar ArcMap in ArcGIS para recopilar, organizar, administrar y analizar información geográfica.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Comprender los fundamentos de ArcMap y ArcGIS. Recopilar, organizar, gestionar y analizar información geográfica sobre los elementos sociales y arqueológicos. Realizar consultas espaciales para la evaluación del impacto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender GIS conceptos y tipos de datos espaciales utilizando la última versión de ArcGIS Pro.
• Investigar la interfaz de usuario y evaluar los usos.
• Explore ArcGIS* Pro y cómo utilizar el contenido en línea
• Gestiona, manipula y analiza tus propios datos
• Muestre y comparta sus datos de una manera significativa y creativa

Nota: Usaremos la última versión de ArcGIS Pro.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a GIS analistas que desean automatizar tareas repetitivas en GIS procesos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Cree aplicaciones SIG con Python y herramientas de ArcGIS.
• Desarrolle con el paquete ArcPy de ArcPy, utilizando Python.
• Aplique los módulos de ArcGIS para la automatización de mapas utilizando clases de objetos en Python.

Un sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG se utiliza para la ciencia de la información geográfica veces (Ciencia IG) para referirse a los estudios académicos que la disciplina sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dans le amplio disciplina académica de Geoinformática.

QGIS funciona como un software de sistema de información geográfica (GIS), que permite a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas ráster y vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como entidades de punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes de mapa de bits, y el software puede georreferenciar imágenes. Para resumir, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux, BSD.

Este programa, en su primera fase, presenta la interfaz QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS: las bibliotecas de python de QGIS que le permiten integrar su propio complemento de Python en torno a una funcionalidad de SIG en particular.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a ecólogos de campo y gerentes de conservación que deseen posprocesar Pix4D datos de drones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar Google Earth para mejorar el mapeo de UAV.
• Utilice las salidas de las imágenes para generar informes.
• Post-proceso con software GIS y CAD para el modelado avanzado de datos de drones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a ecólogos de campo y administradores de conservación que deseen realizar estudios topográficos y mapas con drones con Pix4D.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilice procesos y técnicas de mapeo de drones de extremo a extremo.
• Logre una alta precisión topográfica.
• Comprender los fundamentos de los sistemas de coordenadas globales y GPS.
• Genere y analice los resultados de la encuesta con el software de procesamiento de imágenes de Pix4D.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a geógrafos de nivel intermedio que deseen profundizar su experiencia en análisis espacial, gestión de datos y GIS aplicaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas avanzadas de análisis espacial para resolver problemas geográficos complejos.
• Gestione grandes bases de datos espaciales y realice un control de calidad de los datos.
• Cree mapas y visualizaciones dinámicos e interactivos para diversas aplicaciones.
• Utilice la programación y la automatización para optimizar GIS los flujos de trabajo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean mejorar su sitio web o aplicación web agregando funcionalidad de ubicación geográfica a través de Google Maps.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Incrustar un mapa en un sitio web o aplicación web nuevo o existente.
• Muestra datos en tiempo real que se sincronizan con la ubicación actual.
• Crea un mashup que incluya Google Maps.
• Aplicar buenas prácticas de codificación y CSS y JavaScript
• Cree un mapa personalizado para una aplicación.

Un sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG se utiliza para la ciencia de la información geográfica veces (Ciencia IG) para referirse a los estudios académicos que la disciplina sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dans le amplio disciplina académica de Geoinformática.

El uso de Python con el SIG tiene sustancialmente aumentado durante las últimas dos décadas, en particular con la introducción de la serie Python 2.0 en 2000 incluyó qui Muchas de las características nuevas de programación que hizo que el lenguaje mucho más fácil de implementar. Desde ese momento, Python también ha sido utilizado por otras compañías, incluidas QGIS y GRASS. De hecho, Python hoy es, de lejos, el idioma más utilizado por los usuarios y programadores de SIG.

Este programa cubre el uso de bibliotecas de Python y su avance como geopandas, bokeh pysal y osmnx para implementar sus propias entidades SIG. El programa también cubre módulos introductorios en torno a ArcGIS API y QGIS toolboox.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar big data mientras trabajan en ejercicios prácticos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabaja en ejercicios que imiten casos del mundo real.
• Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data utilizando PySpark.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos, los participantes aprenderán sobre las ofertas tecnológicas y los enfoques de implementación para el procesamiento de datos de gráficos. El objetivo es identificar objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando un enfoque Graph Computing (también conocido como Graph Analytics). Comenzamos con una visión general amplia y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos a través de una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda cómo se conservan y recorren los datos de los gráficos.
• Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de grafos hasta marcos de procesamiento por lotes).
• Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo el cálculo de grafos en muchas máquinas en paralelo.
• Vea problemas de big data del mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.

MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje práctico de la máquina sea escalable y fácil. Consiste en algoritmos comunes de aprendizaje y utilidades, incluyendo clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel más bajo y API de oleoducto de nivel superior.

Se divide en dos paquetes:

• spark.mllib contiene la API original construida sobre RDDs.
• spark.ml proporciona una API de nivel superior construida en la parte superior de DataFrames para la construcción de tuberías de ML.
   

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas construida para Apache Spark