🤔 А с чего начать? (Ч.1)
Сегодня поговорим о базовых навыках и знаниях, которые необходимы, чтобы начать свой путь в геоаналитике и геоинформатике. Разделим материал на два блока техническая часть и теоретическая.
Техническая база:
Основными инструментами для работы с пространственными данными являются QGIS, ArcGIS, MapInfo. Для начала, необходимо изучить простые навыки (на примере QGIS):
📍 Оверлейные операции (Clip, Difference), Dissolve, Merge Select/Join by location
📍 Построение буфферов
📍 Базовое владение выражениями и знание мест их применения: математические и логические операторы, взаимодействие с атрибутами объектов и их геометрическими характеристиками ($area, $length, $perimeter, $x, $y)
📍 Владение базовыми плагинами, например: QuickOSM, QuickMapServices, autosave
📍 Знание типов визуализации: Single Symbol, Graduated, Categorized
Single Symbol - одинаково показываются все объекты
Categorized - визуализация по какому-то категорийному значению. Это может быть и число, но у каждого уникального числа свой стиль
Graduated - отображает какой-то количественный параметр, и для каждого интервала значений указывается свой стиль
📍 Добавление подписей
📍 Создание макетов и экспорт карты
📍 Картографические проекции
Что такое картографические проекции, системы координат и сами координаты. В чём отличие СК слоя от СК проекта
Программирование:
Python:
🔸 Базовое владение языком программирования
🔸 Знакомство с такими библиотеками, как NumPy, Pandas, Matplotlib, для манипулирования данными и визуализации
🔸 Знание геопространственных библиотек, таких как Geopandas, Fiona и Shapely
🔸 Понимание работы с API и запросами, используя библиотеку requests
🔸 Навыки работы с JSON и GeoJSON, CSV и другими форматами данных, обычно используемыми в геоаналитике
Иногда в геоаналитике используют язык программирования R и язык запросов SQL, второй в основном с точки зрения получения выгрузок из базы данных на начальном этапе работы.
В комплекте с ЯП стоит познакомится с тем, что такое GitHub и JupyterNotebooks, которые сильно упрощают разработку и взаимодействие с коллегами.
Дополнительно:
Веб-картографирование:
- Знакомство с веб-картографическими библиотеками и API-интерфейсами (например, Leaflet, Mapbox, Google Engine).
- Возможность создания интерактивных веб-карт, используя HTML и JavaScript.
- Понимание основ JavaScript и веб-разработки.
Инструментов визуализации бывает недостаточно и карты доделываются в графических редакторах Illustrator, CorelDraw.
Ждем от Вас ещё советов по технической части в комментариях!)
Сегодня поговорим о базовых навыках и знаниях, которые необходимы, чтобы начать свой путь в геоаналитике и геоинформатике. Разделим материал на два блока техническая часть и теоретическая.
Техническая база:
Основными инструментами для работы с пространственными данными являются QGIS, ArcGIS, MapInfo. Для начала, необходимо изучить простые навыки (на примере QGIS):
📍 Оверлейные операции (Clip, Difference), Dissolve, Merge Select/Join by location
📍 Построение буфферов
📍 Базовое владение выражениями и знание мест их применения: математические и логические операторы, взаимодействие с атрибутами объектов и их геометрическими характеристиками ($area, $length, $perimeter, $x, $y)
📍 Владение базовыми плагинами, например: QuickOSM, QuickMapServices, autosave
📍 Знание типов визуализации: Single Symbol, Graduated, Categorized
Single Symbol - одинаково показываются все объекты
Categorized - визуализация по какому-то категорийному значению. Это может быть и число, но у каждого уникального числа свой стиль
Graduated - отображает какой-то количественный параметр, и для каждого интервала значений указывается свой стиль
📍 Добавление подписей
📍 Создание макетов и экспорт карты
📍 Картографические проекции
Что такое картографические проекции, системы координат и сами координаты. В чём отличие СК слоя от СК проекта
Программирование:
Python:
🔸 Базовое владение языком программирования
🔸 Знакомство с такими библиотеками, как NumPy, Pandas, Matplotlib, для манипулирования данными и визуализации
🔸 Знание геопространственных библиотек, таких как Geopandas, Fiona и Shapely
🔸 Понимание работы с API и запросами, используя библиотеку requests
🔸 Навыки работы с JSON и GeoJSON, CSV и другими форматами данных, обычно используемыми в геоаналитике
Иногда в геоаналитике используют язык программирования R и язык запросов SQL, второй в основном с точки зрения получения выгрузок из базы данных на начальном этапе работы.
В комплекте с ЯП стоит познакомится с тем, что такое GitHub и JupyterNotebooks, которые сильно упрощают разработку и взаимодействие с коллегами.
Дополнительно:
Веб-картографирование:
- Знакомство с веб-картографическими библиотеками и API-интерфейсами (например, Leaflet, Mapbox, Google Engine).
- Возможность создания интерактивных веб-карт, используя HTML и JavaScript.
- Понимание основ JavaScript и веб-разработки.
Инструментов визуализации бывает недостаточно и карты доделываются в графических редакторах Illustrator, CorelDraw.
Ждем от Вас ещё советов по технической части в комментариях!)