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파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱
파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용...
ข้อมูลเนื้อหา
파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱
자료유형  
 단행본
ISBN  
9791161754505 93000 : \40000
언어부호  
본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
KDC  
980.027-4
청구기호  
980.027 C928파
저자명  
Crickard, Paul
서명/저자  
파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱 / 폴 크릭커드 ; 에릭 반 리스 ; 사일러스 톰스 [공]지음 ; 김동호 옮김
발행사항  
서울 : 에이콘, 2020
형태사항  
497 p : 천연색삽화 ; 24
총서명  
에이콘 데이터 과학 시리즈
주기사항  
찾아보기: p. 493-497
원저자/원서명  
Mastering geospatial analysis with Python : explore GIS processing and learn to work with GeoDjango, CARTOframes and MapboxGL-Jupyter /
키워드  
파이썬 지리공간 분석 마스터
기타저자  
Rees, Eric van
기타저자  
Toms, Silas
기타저자  
김동호
기타서명  
GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱
기타저자  
크릭커드, 폴
기타저자  
리브, 에릭 반
기타저자  
톰스, 사일러스
가격  
\40,000
Control Number  
yscl:158497
책소개  
★ 요약 ★

사용하기 쉽고 다양한 분야에서 인기 있는 언어인 파이썬을 사용해 값비싼 도구 없이 전문적인 GIS 프로세싱을 배울 수 있다. 또한 지리공간분석, 통계분석, 데이터관리를 위해 준비된 다양한 파이썬 라이브러리 사용한 예제로 지리공간 데이터를 처리하는 방법을 쉽게 배울 수 있다. 이 책을 통해 지리공간 데이터를 처리하는 오픈소스와 상용툴의 사용법을 살펴보고 실제 분석과 코드를 작성해 볼 수 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 파이썬 3로 코드 라이브러리 관리 및 추상적 지리공간 분석 기술
■ 지리공간 분석 작업을 수행하는 인기 있는 코드 라이브러리 살펴보기
■ 데이터 변환, 데이터 관리, 웹 맵 및 REST API 개발을 위한 코드 라이브러리 활용
■ 클라우드에서 지리공간 데이터 처리와 관련된 기술 학습
■ PostGIS, SQL Server, SpatiaLite와 같은 지리공간 데이터베이스에서 파이썬 3 기능 활용

★ 이 책의 대상 독자 ★

위치 정보와 파이썬으로 작업하는 모든 사람을 위한 책이다. 파이썬 3로 구축된 GIS 데이터 관리, 분석 기법, 코드 라이브러리를 다루는 학생, 개발자, 지리공간 전문가 모두 이 책을 활용할 수 있다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, ‘패키지 설치와 관리’에서는 코드 라이브러리를 설치, 관리하는 방법을 설명한다.
2장, ‘지리공간 코드 라이브러리 소개’에서는 지리공간 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되는 주요 코드 라이브러리를 다룬다.
3장, ‘지리공간 데이터베이스 소개’에서는 데이터 저장과 분석에 사용되는 지리공간 데이터베이스를 소개한다.
4장, ‘데이터 타입, 저장 공간 및 변환’에서는 GIS 내에 존재하는 다양한 데이터 타입(벡터와 래스터)에 초점을 맞춘다.
5장, ‘벡터 데이터 분석’에서는 Shapely, OGR, GeoPandas 같은 벡터 데이터를 분석하고 처리하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리를 다룬다.
6장, ‘래스터 데이터 처리’에서는 지리공간 분석을 수행하기 위해 GDAL 및 Rasterio를 사용해 래스터 데이터셋을 처리하는 방법을 살펴본다.
7장, ‘지오데이터베이스를 사용한 지오프로세싱’에서는 공간 SQL을 사용해 공간 칼럼을 포함하는 데이터베이스 테이블로 지오프로세싱을 수행하는 방법을 보여준다.
8장, ‘QGIS 분석 자동화’에서는 PyQGIS를 사용해 QGIS 매핑 제품군 내에서 분석을 자동화하는 방법을 알려준다.
9장, ‘ArcGIS API 및 ArcGIS 온라인’에서는 파이썬 3를 사용해 Esri의 클라우드 플랫폼인 ArcGIS 온라인에서 활용 가능한 파이썬 ArcGIS API를 소개한다.
10장, ‘GPU 데이터베이스와 지오프로세싱 파이썬’에서는 툴을 사용해 클라우드 기반 데이터와 상호 작용해 데이터를 검색하고 처리하는 부분을 다룬다.
11장, ‘Flask와 GeoAlchemy2’에서는 Flask 파이썬 웹프레임워크와 GeoAlchemy ORM을 사용해 공간 데이터 쿼리를 수행하는 방법을 설명한다.
12장, ‘GeoDjango 공간 데이터’에서는 쿼리를 수행하기 위해 Django 파이썬 웹 프레임워크와 GeoDjango ORM을 사용하는 방법을 다룬다.
13장, ‘지리공간 REST API’에서는 지리공간 데이터를 위한 REST API를 개발하는 방법을 다룬다.
14장, ‘클라우드 지오데이터베이스 분석 및 시각화’에서는 CARTOframes 파이썬 패키지를 소개하고 CARTO 지도, 분석 및 데이터 서비스를 데이터 과학 워크플로우에 통합하는 방법을 소개한다.
15장, ‘Cartography 클라우드 지도 제작’에서는 자동화 주피터 노트북을 위한 새로운 위치 데이터 시각화 라이브러리를 다룬다.
16장, ‘하둡으로 파이썬 지오프로세싱’에서는 분산 서버를 이용한 지리공간 분석 수행 방법을 설명한다.
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