Szkolenie: Dane przestrzenne w ML i aplikacjach
Szkolenie praktyczne z danych przestrzennych, GIS i geoinformatyki, które uczy przetwarzania, analizy i wizualizacji danych geograficznych w Pythonie oraz budowy aplikacji geoprzestrzennych full-stack z wykorzystaniem REST API, przestrzennych baz danych, geokodowania, interaktywnych map i nowoczesnego frontendu webowego
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:5 dni (40h)
Kod kursu:PYTHON/SPATIAL
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trwają zapisy na szkolenie
Oferta specjalna
online_paymentsTrener:
Wiktor Piela
Bartosz Juda
Cena:
3950 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieOferta specjalnaonline_paymentsTrener:
- Wiktor Piela
- Bartosz Juda
Cena:
3950 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneDane przestrzenne w ML i aplikacjach
Cele szkolenia
Szkolenie wprowadza w modele danych przestrzennych, układy odniesienia CRS, formaty geometrii oraz zasady wymiany danych geoprzestrzennych z wykorzystaniem standardów WKT, WKB i GeoJSON w nowoczesnych aplikacjach GIS
Szkolenie uczy przetwarzania, analizy i wizualizacji danych geograficznych w Pythonie z wykorzystaniem narzędzi stosowanych w projektach GIS, geoinformatyki, data science oraz uczenia maszynowego
Szkolenie przygotowuje do projektowania relacyjnych i przestrzennych baz danych oraz implementacji zapytań geoprzestrzennych w systemach opartych o PostgreSQL i PostGIS
Szkolenie pokazuje budowę backendu udostępniającego dane przestrzenne przez REST API, z uwzględnieniem autoryzacji JWT, migracji, integracji z bazą danych oraz obsługi procesów asynchronicznych
Szkolenie uczy tworzenia frontendowej aplikacji mapowej, integracji z usługami backendowymi oraz prezentacji danych geoprzestrzennych na interaktywnych mapach z wykorzystaniem Angular i Leaflet
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania, rozwijania i wdrażania aplikacji full-stack wykorzystujących dane przestrzenne, geolokalizację oraz analizy geoprzestrzenne od etapu eksploracji danych po produkcyjne wdrożenie
Dla kogo?
Programiści Python z podstawową znajomością SQL i HTTP, którzy chcą rozwijać aplikacje oparte na danych przestrzennych
Backend developerzy projektujący API i integracje z bazami danych, zainteresowani rozwiązaniami geoprzestrzennymi
Analitycy danych i inżynierowie danych pracujący z danymi geograficznymi, mapami i analizą lokalizacyjną
Programiści full-stack i frontend developerzy chcący budować webowe aplikacje mapowe z interaktywną wizualizacją danych
Architekci i projektanci systemów, którzy wdrażają usługi lokalizacyjne, geokodowanie i przestrzenne modele danych
Efekty kształcenia
Uczestnik analizuje dane przestrzenne, wykonuje operacje geometryczne oraz przygotowuje dane geoprzestrzenne do analiz i projektów machine learning w środowisku Python
Uczestnik projektuje model danych, tworzy relacyjne i przestrzenne struktury bazodanowe oraz implementuje zapytania geoprzestrzenne w PostgreSQL i PostGIS
Uczestnik implementuje geokodowanie, transformacje CRS oraz wymianę danych geoprzestrzennych z wykorzystaniem formatów GeoJSON, WKT i WKB
Uczestnik buduje REST API udostępniające dane przestrzenne, implementuje mechanizmy autoryzacji JWT oraz integruje usługi z bazą danych
Uczestnik tworzy interfejs mapowy, integruje biblioteki GIS oraz wizualizuje punkty, linie i poligony na interaktywnych mapach internetowych
Uczestnik organizuje środowisko uruchomieniowe, wykorzystuje Docker i narzędzia wspierające wdrożenia oraz publikuje aplikację w architekturze full-stack
Wymagania
Podstawowa znajomość języka Python (funkcje, klasy, praca z modułami)
Podstawowa znajomość komunikacji sieciowej (HTTP, REST API) oraz relacyjnych baz danych
Znajomość podstaw pracy z modelami danych w Pythonie (np. z wykorzystaniem Pydantic)
Podstawowa umiejętność pracy z systemem kontroli wersji (Git)
Swobodne korzystanie ze środowiska programistycznego (np. Jupyter Notebook lub Visual Studio Code)
Podstawowa znajomość Dockera będzie dodatkowym atutem, ale nie jest wymagana
Podstawowa znajomość HTML, CSS i JavaScript/TypeScript
Podstawowa znajomość frameworków frontendowych będzie dodatkowym atutem, ale nie jest wymagana
Podstawowa znajomość architektury aplikacji webowych oraz komunikacji klient-serwer (REST API)
Umiejętność korzystania z narzędzi deweloperskich przeglądarki internetowej będzie dodatkowym atutem
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Autorem szkolenia jest Wiktor Piela
Język Python wykorzystuję na co dzień realizując projekty z szeroko pojętego data science, inżynierii danych oraz tworzenia backendu dla aplikacji webowych. Początkowo pracowałem jako młodszy analityk danych w branży FMCG, jednak dostrzegając duży potencjał ekosystemu Pythona, zacząłem poszerzać swoje umiejętności z zakresu frameworków webowych, a także uczenia maszynowego oraz sieci neuronowych. Aktualnie zajmuję się rozwojem systemów predykcyjnych bazujących na tradycyjnych algorytmach ML, a…
Autorem szkolenia jest Bartosz Juda
Fullstack developer specjalizujący się w technologiach Angular oraz rozwiązaniach backendowych opartych o Java (Spring, Hibernate) i Python (FastAPI), związany z branżą telekomunikacyjną. Na co dzień pracuje przy rozwoju i utrzymaniu systemów klasy enterprise o dużej skali, obejmujących aplikacje webowe, systemy workflow oraz integracje między systemami. Posiada doświadczenie w budowie i rozwoju platform B2B, pracy z systemami opartymi o IBM BPM oraz tworzeniu warstwy integracyjnej (REST/SOAP).…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
