Python for Geographic Information System (GIS) Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot feltøkologer og bevaringsledere som ønsker å lage romlige dataprosjekter i ArcGIS.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Send ut romlige data som visualiseringer.
• Utfør geostatikk på faktiske data.
• Implementer romlig dataanalyse, databehandling og kartlegging med ArcGIS.
• Analyser romlige data for prosjekter i ArcGIS.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot GIS analytikere som ønsker å automatisere repeterende oppgaver i GIS prosesser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygg GIS-applikasjoner ved å bruke Python og ArcGIS-verktøy.
• Utvikle med ArcGIS-pakken ArcPy, ved å bruke Python.
• Bruk ArcGIS-modulene for kartautomatisering ved bruk av objektklasser i Python.

Ved slutten av denne opplæringa vil deltakarane kunne:

Forstå GIS konceptar og geografiske datatyper med den siste versjonen  of ArcGIS Pro. Investiger brukargrensesnittet og evaluerer brukane Utforsk ArcGIS* Pro og korleis du kan bruka tilkopla innhaldet Handsa, manipulera og analysera dine eigen data Vis og dela data dine på ein mening og kreativ måte

Merk:  Vi vil bruka den siste versjonen av ArcGIS Pro.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot miljøforskere og arkeologer på middels nivå som ønsker å lære å bruke ArcMap in ArcGIS til å samle inn, organisere, administrere og analysere geografisk informasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Forstå det grunnleggende om ArcMap og ArcGIS. Samle, organiser, administrer og analyser geografisk informasjon om sosiale og arkeologiske elementer. Gjennomfør romlige spørringer for konsekvensevaluering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å lære de grunnleggende konseptene og verktøyene til ArcGIS.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende begrepene GIS og romlige data.
• Naviger i ArcGIS-grensesnittet.
• Opprett og administrer romlige data.
• Utfør grunnleggende romlig analyse.
• Lag kart og visualiseringer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-støttepersonell på nybegynnernivå som ønsker å gi robust støtte for ArcGIS Enterprise, og adressere eventuelle uregelmessigheter eller feil effektivt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene til ArcGIS Enterprise.
• Lær å installere, konfigurere og administrere ArcGIS Enterprise.
• Få ferdigheter i å feilsøke og løse vanlige problemer.
• Utvikle ferdigheter i overvåking og vedlikehold av ArcGIS Enterprise-miljøer.
• Mestre teknikkene for sikkerhetskopiering, gjenoppretting og ytelsesoptimalisering.

Et geografisk informasjonssystem ( GIS ) er et system designet for å fange opp, lagre, manipulere, analysere, administrere og presentere romlige eller geografiske data. Forkortelsen GIS brukes noen ganger for geografisk informasjonsvitenskap ( GIS cience) for å referere til den akademiske disiplinen som studerer geografiske informasjonssystemer og er et stort domene innen den bredere akademiske disiplinen geoinformatikk.

Q GIS fungerer som geografisk informasjonssystem ( GIS ) programvare, slik at brukere kan analysere og redigere romlig informasjon, i tillegg til å komponere og eksportere grafiske kart. Q GIS støtter både raster- og vektorsjikt; vektordata lagres som enten punkt-, linje- eller polygonfunksjoner. Flere formater av rasterbilder støttes, og programvaren kan georeferensbilder. For å oppsummere det lar brukerne opprette, redigere, visualisere, analysere og publisere geospatial informasjon på Windows, Mac, Linux , BSD.

Dette programmet introduserer i sin første fase Q GIS grensesnittet for generell bruk. I den andre fasen introduserer vi PyQ GIS - python-bibliotekene til Q GIS som gjør det mulig å integrere GIS funksjonaliteter i din python-kode eller din python-applikasjon, slik at du til og med kan lage din egen Python Plugin rundt en bestemt GIS funksjonalitet.

Pandas er en Python-pakke som gir datastrukturer for å arbeide med strukturerte (tabellformede, flerdimensjonale, potensielt heterogene) og tidsseriedata.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke Pandas til å utføre prediktiv analyse med maskinlæring.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utfør datakrangel i Python.
• Gjennomføre ETL-operasjoner for maskinlæring.
• Lag datavisualiseringer med Pandas

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke Modin til å bygge og implementere parallelle beregninger med Pandas for raskere dataanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å utvikle Pandas arbeidsflyter i stor skala med Modin.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene med Modin.
• Kjenn forskjellene mellom Modin, Dask og Ray.
• Utfør Pandas operasjoner raskere med Modin.
• Implementer hele Pandas API og funksjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og programvareingeniører som ønsker å bruke Dask med Python-økosystemet for å bygge, skalere og analysere store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp miljøet for å begynne å bygge stordatabehandling med Dask og Python.
• Utforsk funksjonene, bibliotekene, verktøyene og APIene som er tilgjengelige i Dask.
• Forstå hvordan Dask akselererer parallell databehandling i Python.
• Lær hvordan du skalerer Python-økosystemet (Numpy, SciPy og Pandas) ved hjelp av Dask.
• Optimaliser Dask-miljøet for å opprettholde høy ytelse ved håndtering av store datasett.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FastAPI med Python for å bygge, teste og distribuere RESTful APIer enklere og raskere.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å utvikle APIer med Python og FastAPI.
• Lag API-er raskere og enklere ved å bruke FastAPI-biblioteket.
• Lær hvordan du lager datamodeller og skjemaer basert på Pydantic og OpenAPI.
• Koble APIer til en database ved hjelp av SQLAlchemy.
• Implementer sikkerhet og autentisering i APIer ved å bruke FastAPI-verktøyene.
• Bygg containerbilder og distribuer web-API-er til en skyserver.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FARM (FastAPI, React og MongoDB)-stakken for å bygge dynamiske, høyytelses- og skalerbare nettapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet som integrerer FastAPI, React og MongoDB. Forstå nøkkelkonseptene, funksjonene og fordelene med FARM-stakken. Lær hvordan du bygger REST APIer med FastAPI. Lær hvordan du designer interaktive applikasjoner med React. Utvikle, test og distribuer applikasjoner (front-end og back-end) ved å bruke FARM-stakken.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke SciPy til å lage avanserte vitenskapelige databehandlingsfunksjoner med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å lage vitenskapelige datafunksjoner.
• Få fullt utbytte av SciPy funksjoner ved å utføre praktiske eksempler på komplekse operasjoner.
• Implementere og optimalisere matematiske algoritmer og funksjoner for å løse vitenskapelige problemer.
• Designe datastrukturer og interpolasjonsmetoder for visualisering, prosessering og analyse.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke PyGame til å lage og bygge spill ved hjelp av Python programmering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å lage spillapplikasjoner med PyGame og Python.
• Lær hvordan du lager interaktive PyGame-applikasjoner integrert med animasjoner og multimediefunksjoner.
• Kjør og test spillprogrammer med PyGame testsuite og konverter dem til kjørbare filer.