Cursos de Python para el Sistema de Información Geográfica (SIG)

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (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 Colombia (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 Colombia (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.

Pandas es un paquete Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y de series temporales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen usar Modin para construir e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

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

• Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
• Comprenda las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
• Implemente toda la API Pandas y las funciones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar Pandas para realizar análisis predictivos con aprendizaje automático.

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

• Realice la manipulación de datos en Python.
• Realice operaciones ETL para el aprendizaje automático.
• Crea visualizaciones de datos con Pandas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar Dask con el ecosistema Python para crear, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.

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

• Configure el entorno para comenzar a crear procesamiento de big data con Dask y Python.
• Explora las funciones, bibliotecas, herramientas y API disponibles en Dask.
• Comprenda cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
• Aprenda a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) usando Dask.
• Optimice el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB. Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM. Aprenda a crear API REST con FastAPI. Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React. Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para desarrollar API con Python y FastAPI.
• Cree API de forma más rápida y sencilla con la biblioteca FastAPI.
• Aprenda a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conecte las API a una base de datos mediante SQLAlchemy.
• Implemente la seguridad y la autenticación en las API mediante las herramientas de FastAPI.
• Cree imágenes de contenedor e implemente API web en un servidor en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar SciPy para crear funciones informáticas científicas avanzadas con Python.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear funciones de computación científica.
• Benefíciese al máximo de las características SciPy realizando ejemplos prácticos de operaciones complejas.
• Implementar y optimizar algoritmos y funciones matemáticas para resolver problemas científicos.
• Diseñe estructuras de datos y métodos de interpolación para la visualización, el procesamiento y el análisis.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar PyGame para crear y construir juegos usando Python programación.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear aplicaciones de juegos con PyGame y Python.
• Aprenda a crear aplicaciones interactivas de PyGame integradas con animaciones y funciones multimedia.
• Ejecute y pruebe programas de juegos con el conjunto de pruebas PyGame y conviértalos en archivos ejecutables.

Este curso práctico está dirigido a desarrolladores de Python que desean crear y mantener sus primeras aplicaciones web. También está dirigido a personas que ya están familiarizadas con otros marcos web como Django o Web2py, y desean aprender cómo utilizar un microframework (es decir, un marco que une bibliotecas de terceros en lugar de proporcionar una solución universal autónoma). el proceso.

Una parte importante del curso está dedicada no al propio Flask (es pequeño), sino a las bibliotecas y herramientas de terceros que a menudo se usan en los proyectos de Flask.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar las funciones avanzadas de Flask para crear aplicaciones web escalables sobre MongoDB.

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

• Configura el entorno de desarrollo necesario para empezar a desarrollar aplicaciones web con Flask.
• Conozca los conceptos y técnicas avanzadas para proyectos de Flask del mundo real.
• Construya un servidor de API RESTful sobre MongoDB.
• Aprenda a crear contenedores, probar e implementar microservicios con Flask, Docker y Amazon EC2.
• Obtenga información sobre las integraciones avanzadas de Flask para escalar aplicaciones web.