deck.gl: Visualizing Large-scale Geospatial Dataのトレーニングコース

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、ArcGISでデータ空間プロジェクトを作成したいフィールドの生態学者や保全管理者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 空間データをビジュアライゼーションとして出力する。
• 実際のデータに対してジオスタティックスを実施する
。
• ArcGISを使用して空間データ分析、データ処理、マッピングを実施する
。
• ArcGISでプロジェクトの空間データを分析する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、GISプロセスの反復作業を自動化したいアナリストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• PythonとArcGISツールを使用してGISアプリケーションを構築します。
• PythonのArcGISパッケージArcPyを使用して開発する。
• Pythonのオブジェクトクラスを使用して、マップ自動化のためのArcGISモジュールを適用する。

この訓練の終わりまで 参加者は:

最新のバージョン  of ArcGIS Pro を使用します。 ユーザインターフェースを調査し、アークGIS* Proの使用を评估し、オンライン内容を Manage, manipulation and analize 自身のデータデータを分析し、意味と創造方法でデータを分享します。

ArcGIS Proの最新のバージョンを使用します。

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、地理情報の収集、整理、管理、分析に ArcMap in ArcGIS を使用する方法を学びたい中級レベルの環境科学者および考古学者を対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

ArcMap と ArcGIS の基礎を理解します。社会的および考古学的要素に関する地理情報を収集、整理、管理、分析します。影響評価のために空間クエリを実行します。

地理情報システム（ GIS ）は、空間データまたは地理データをキャプチャ、保存、操作、分析、管理、および表示するために設計されたシステムです。頭字語GISは、地理情報システム（ GISサイエンス）で地理情報システムを研究する学問分野を指すために使用されることがあり、地理情報学のより広い学問分野内の大きな領域です。

Q GIS 、地理情報システム（ GIS ）ソフトウェアとして機能し、グラフィカルマップの作成とエクスポートに加えて、ユーザーが空間情報を分析および編集できるようにします。 Q GISは、ラスターレイヤーとベクターレイヤーの両方をサポートしています。ベクターデータは、ポイント、ライン、またはポリゴンフィーチャとして保存されます。ラスター画像の複数の形式がサポートされており、ソフトウェアは画像をジオリファレンスできます。要約すると、ユーザーはWindows、Mac、 Linux 、BSDで地理空間情報を作成、編集、視覚化、分析、および公開できます。

このプログラムは、最初のフェーズで、一般的な使用のためにQ GISインターフェイスを導入します。第2フェーズでは、PyQ GISを導入します。これは、特定のGIS機能を中心に独自のPythonプラグインを作成できるように、PythonコードまたはPythonアプリケーションにGIS機能を統合できるQ GIS Pythonライブラリです。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、Pix4Dを使った土地調査やドローン・マッピングを希望するフィールドの生態学者や保全管理者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ドローンマッピングのプロセスと技術をエンドツーエンドで使用します。
• 高い測量精度を達成する。
• グローバル座標系とGPSの基礎を理解する
。
• Pix4D'画像処理ソフトウェアを使用して測量出力を生成し、分析することができます。

このインストラクターによるライブトレーニングは、ドローンデータの後処理Pix4Dを希望するフィールドの生態学者や保全管理者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• GoogleEarthを実装してUAVマッピングを強化する。
• 画像の出力を使用してレポートを作成します。
• GISやCADソフトウェアで後処理を行い、高度なドローンデータモデリングを行う。

地理情報システム（ GIS ）は、空間データまたは地理データを取得、格納、操作、分析、管理、および表示するように設計されたシステムです。頭字語GISは、地理情報システムを研究する学問分野を指すために地理情報科学（ GIS cience）に使用されることがあり、地理情報学のより広い学問分野内の広い分野です。

GISでのPythonの使用は過去20年間で大幅に増加しました。特に2000年にPython 2.0シリーズが導入されたことで、言語をより展開しやすくした新しいプログラミング機能が多数追加されました。それ以来、 PythonはEsriの製品などの商用GIS内だけでなく、Q GISやGRASSなどのオープンソースプラットフォームでも利用されてきました。事実、今日のPythonはGISユーザーとプログラマーによって最も広く使われている言語です。

このプログラムはPythonの使い方とgeopandas、pysal、bokehそしてosmnxのような先進のライブラリを使ってあなた自身のGIS機能を実装します。プログラムはまた、Arc GIS APIとQ GISツールボックスに関する入門モジュールもカバーしています。

このインストラクターによる 日本 のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Google Maps を通じてジオロケーション機能を追加することで、ウェブサイトやウェブアプリケーションを強化したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 新規または既存のウェブサイトやウェブアプリケーションにマップを埋め込む
。
• 現在地と同期したライブデータを表示する
。
• Googleマップを含むマッシュアップを作成する。
• 優れたCSSとJavaScriptコーディングプラクティスを適用する
。
• アプリケーションのカスタムマップを作成する
。

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、空間分析、データ管理、および GIS アプリケーションの専門知識を深めたい中級レベルの地理学者を対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

• 高度な空間分析技術を適用して、複雑な地理的問題を解決します。
• 大規模な空間データベースを管理し、データ品質管理を実行します。
• さまざまなアプリケーション向けに、動的でインタラクティブなマップとビジュアライゼーションを作成します。
• プログラミングと自動化を利用して GIS ワークフローを合理化します。

マゲランは、ビッグデータの地宇宙分析のためのオープンソース配布実行エンジンです。 Apache Sparkの上に実施され、Spark SQLを拡張し、地宇宙分析のための相対的な抽象を提供します。

このインストラクター指導のライブトレーニングは、地質空間分析を実施するための概念とアプローチを紹介し、Spark上のMagellanを使用して予測分析アプリケーションを作成することによって参加者を歩きます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

• 効率的に検索、パルス、およびスケールで地宇宙データセットに加わる
• ビジネスインテリジェンスおよび予測分析アプリケーションにおける地宇宙データの実施
• スペースコンテキストを使用して、モバイルデバイス、センサー、ロゴ、および携帯容器の機能を拡大します。

コースの形式

• インタラクティブな講義と議論
• たくさんの練習や実践。
• ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、分析関数の使用法を習得することで SQL スキルを強化したいと考えている中級レベルのデータベース管理者、SQL 開発者、およびデータ アナリストを対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

分析関数の概念と重要性を理解します。さまざまな分析関数を適用して、複雑な分析問題を解決します。分析関数を他の SQL 機能と組み合わせて、包括的なデータ分析を実現します。分析関数を使用してクエリを最適化し、パフォーマンスを向上させます。

Apache Arrowは、オープンソースのメモリ内データ処理フレームワークです。多くの場合、分析のために異なるデータストアにアクセスするために、他のデータサイエンスツールと一緒に使用されます。 GPUデータベース、機械学習ライブラリとツール、実行エンジン、データ視覚化フレームワークなどの他のテクノロジーとうまく統合します。

このオンサイトインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、 Apache ArrowをさまざまなData Scienceフレームワークと統合して、異なるデータソースのデータにアクセスする方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• 分散クラスター環境でのApache Arrowインストールと構成
• Apache Arrowを使用して、異なるデータソースのデータにアクセスする
• Apache Arrowを使用して、複雑なETLパイプラインを構築および維持する必要を回避します
• 一元化されたリポジトリにデータを統合することなく、異種のデータソース全体でデータを分析します

聴衆

• データサイエンティスト
• データエンジニア

コースの 形式

• 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。

このインストラクターによるライブトレーニングは、AWS Glueを使用してデータパイプラインをセットアップするための初級から中級レベルの知識を学びたいデータエンジニアやアナリストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS Glueの基本を理解する
。
• AWS Glueパイプラインをセットアップする。
• AWS Glueのクローラーとジョブをセットアップする。
• AWS Glueトランスフォームの使い方を学ぶ。

データ分析は、データの取得、清掃、分析のプロセス、しばしば視覚的な方法で、より良い意思決定のための洞察を引き出すことを意味します。 ますます多くのデータがクラウドデータベースに保存されているので、そのようなデータを理解し、管理し、アクセスするための戦略を持つことが重要です。 データへのアクセスと視覚化のための人気のあるツールの1つは、Power Biです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、利用可能なクラウドソリューションの実践的な理解、クラウドデータで作業するために必要なデータ分析プロセス、およびデータ分析などのツールを適用するための実践を望む技術者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

• インストール・インストール(1)
• クラウドプロバイダーが提供するさまざまなデータソリューションを評価します。
• さまざまな構造、モデリングアプローチ、およびデータストレージデザインの理解を得て、保存、管理、アクセスするために使用されます。
• 分析の準備におけるデータを浄化するためのツールやテクニックを適用します。
• 報告および分析ソリューションの構築は、オンプレミスおよびクラウドデータに基づいて行われます。
• データ分析ソリューションをデータストレージと統合します。
• データセキュリティのリスクを軽減し、データのプライバシーを確保する。

コースの形式

• インタラクティブな講義と議論
• たくさんの練習や実践。
• ライブラボ環境でのハンドオン実装

■