Magellan: Geospatial Analytics on Spark 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Arc에서 데이터 공간 프로젝트를 생성하려는 현장 생태학자 및 보존 관리자를 대상으로 합니다GIS.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 공간 데이터를 시각화로 출력합니다.
• 실제 데이터에 대해 지리학을 수행합니다.
• ArcGIS를 사용하여 공간 데이터 분석, 데이터 처리 및 매핑을 구현합니다.
• ArcGIS에서 프로젝트의 공간 데이터를 분석합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GIS 프로세스에서 반복적인 작업을 자동화하려는 GIS 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 ArcGIS 도구를 사용하여 GIS 애플리케이션을 구축합니다.
• Python를 사용하여 ArcGIS 패키지 ArcPy로 개발합니다.
• Python의 객체 클래스를 사용하여 지도 자동화를 위한 ArcGIS 모듈을 적용합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

• 최신 버전 2.3을 사용하여 GIS 개념과 공간 데이터 유형을 이해합니다.
• 사용자 인터페이스를 조사하고 사용을 평가하십시오.
• ArcGIS* Pro를 탐색하고 온라인 콘텐츠를 사용하는 방법
• 자신의 데이터를 관리, 조작 및 분석
• 귀하의 데이터를 의미 있고 창의적인 방식으로 표시하고 공유합니다.

참고: 우리는 최신 버전을 사용할 것입니다 - 2.3 ArcGIS Pro.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ArcMap in ArcGIS를 사용하여 지리 정보를 수집, 구성, 관리 및 분석하는 방법을 배우려는 중급 수준의 환경 과학자 및 고고학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

ArcMap과 ArcGIS의 기본 사항을 이해합니다. 사회적, 고고학적 요소에 대한 지리정보를 수집, 정리, 관리, 분석합니다. 영향 평가를 위해 공간 쿼리를 수행합니다.

지리 정보 시스템 ( GIS )은 공간 또는 지리 데이터를 캡처, 저장, 조작, 분석, 관리 및 제시하도록 설계된 시스템입니다. 약어 GIS 는 지리 정보 시스템 ( GIS cience)에 지리 정보 시스템을 연구하는 학문 분야를 지칭하는 데 사용되며, 지리 정보학의 광범위한 학문 분야 내에서 큰 영역입니다.

Q GIS 는 지리 정보 시스템 ( GIS ) 소프트웨어의 기능을 수행하여 사용자가 그래픽 맵을 작성하고 내보내는 것 외에도 공간 정보를 분석하고 편집 할 수 있습니다. Q GIS 는 래스터 및 벡터 레이어를 모두 지원합니다. 벡터 데이터는 점, 선 또는 다각형 피처로 저장됩니다. 여러 형식의 래스터 이미지가 지원되며 소프트웨어는 이미지를 지리 참조 할 수 있습니다. 요약하면 사용자는 Windows, Mac, Linux , BSD에서 지리 공간 정보를 작성, 편집, 시각화, 분석 및 게시 할 수 있습니다.

이 프로그램은 첫 단계에서 일반적인 사용법을위한 Q GIS 인터페이스를 소개합니다. 두 번째 단계에서는 PyQ GIS Q GIS 의 파이썬 라이브러리)를 소개합니다.이 라이브러리는 Python 코드 또는 Python 응용 프로그램에서 GIS 기능을 통합 할 수 있도록하여 특정 GIS 기능을 중심으로 고유 한 Python 플러그인을 만들 수도 있습니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 실시간 교육은 Pix4D을(를) 사용하여 토지 조사 및 드론 지도를 원하는 현장 생태학자 및 보존 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 엔드투엔드 드론 매핑 프로세스 및 기술을 사용합니다.
• 높은 측량 정확도를 달성하세요.
• 지구 좌표계와 GPS의 기본을 이해합니다.
• Pix4D의 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 측량 출력을 생성하고 분석합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 드론 데이터 Pix4D를 후처리하려는 현장 생태학자 및 보존 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• UAV 매핑을 향상시키기 위해 Google Earth를 구현합니다.
• 이미지 출력을 사용하여 보고서를 생성합니다.
• 고급 드론 데이터 모델링을 위해 GIS 및 CAD 소프트웨어를 사용한 후처리.

GIS (지리 정보 시스템)는 공간 또는 지리 데이터를 캡처, 저장, 조작, 분석, 관리 및 표시하도록 설계된 시스템입니다. 약어 GIS 는 지리 정보 시스템을 연구하고 지리 정보학의 광범위한 학문 분야에서 큰 영역 인 학문 분야를 지칭하기 위해 지리 정보 과학 ( GIS 과학)에 사용되기도합니다.

지난 20 년간 Python 과 GIS 의 사용이 크게 증가했습니다. 특히 2000 년에 Python 2.0 시리즈가 도입되었습니다. Python 2.0 시리즈에는 언어를 훨씬 쉽게 배포 할 수있게 해주는 많은 새로운 프로그래밍 기능이 포함되었습니다. 그 이후로 Python 은 Esri의 제품과 같은 상용 GIS 뿐만 아니라 Q GIS 및 GRASS의 일부로 포함 된 오픈 소스 플랫폼에서도 활용되었습니다. 사실 Python 오늘날 GIS 사용자와 프로그래머들에 의해 가장 널리 사용되는 언어입니다.

이 프로그램은 Python 과 geopandas, pysal, bokeh 및 osmnx와 같은 사전 라이브러리를 사용하여 사용자 고유의 GIS 기능을 구현합니다. 이 프로그램은 또한 Arc GIS API 및 Q GIS 툴 보크 (toolboox)와 관련된 입문 모듈을 다루고 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google 지도를 통해 지리적 위치 기능을 추가하여 웹사이트 또는 웹 애플리케이션을 향상시키려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신규 또는 기존 웹사이트나 웹 애플리케이션에 지도를 삽입하세요.
• 현재 위치와 동기화되는 실시간 데이터를 표시합니다.
• Google 지도를 포함하는 매시업을 만듭니다.
• 좋은 CSS 및 JavaScript 코딩 방법 적용
• 애플리케이션에 대한 사용자 정의 지도를 만듭니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 공간 분석, 데이터 관리 및 GIS 응용 분야에 대한 전문 지식을 심화시키려는 중급 지리학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 복잡한 지리적 문제를 해결하기 위해 고급 공간 분석 기술을 적용합니다.
• 대규모 공간 데이터베이스를 관리하고 데이터 품질 관리를 수행합니다.
• 다양한 애플리케이션을 위한 동적 및 대화형 지도와 시각화를 만듭니다.
• 프로그래밍과 자동화를 활용하여 GIS 워크플로를 간소화합니다.

이 강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 실습을 하면서 Python와 Spark를 함께 사용하여 빅 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python와 함께 Spark를 사용하여 빅 데이터를 분석하는 방법을 알아보세요.
• 실제 사례를 모방한 연습을 해보세요.
• PySpark를 사용하여 빅데이터 분석을 위한 다양한 도구와 기술을 사용하세요.

대한민국의 강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 그래프 데이터 처리를 위한 기술 제공 및 구현 접근 방식에 대해 배우게 됩니다. 목표는 실제 개체와 그 특성 및 관계를 식별한 다음 이러한 관계를 모델링하고 Graph Computing(그래프 분석이라고도 함) 접근 방식을 사용하여 데이터로 처리하는 것입니다. 광범위한 개요부터 시작하여 일련의 사례 연구, 실습 및 라이브 배포를 단계별로 진행하면서 특정 도구에 대한 범위를 좁힙니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 그래프 데이터가 유지되고 탐색되는 방식을 이해합니다.
• 주어진 작업에 가장 적합한 프레임워크를 선택하세요(그래프 데이터베이스부터 일괄 처리 프레임워크까지).
• Hadoop, Spark, GraphX 및 Pregel을 구현하여 여러 시스템에서 병렬로 그래프 컴퓨팅을 수행합니다.
• 그래프, 프로세스, 순회 측면에서 실제 빅데이터 문제를 확인하세요.

MLlib는 Spark의 기계 학습 (ML) 라이브러리입니다. 그 목표는 실용적인 기계 학습을 확장 가능하고 쉽게 만들어주는 것입니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 협업 필터링, 차원 감소, 하위 레벨 최적화 프리미티브 및 상위 레벨 파이프 라인 API 등 일반적인 학습 알고리즘과 유틸리티로 구성됩니다.

두 개의 패키지로 나뉩니다.

• spark.mllib는 RDD 위에 구축 된 원래 API를 포함합니다.

• spark.ml은 ML 파이프 라인을 구성하기 위해 DataFrames 위에 구축 된 고급 API를 제공합니다.

청중

이 과정은 Apache Spark 용 내장 라이브러리를 활용하고자하는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.

코스의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.