O'Reilly Media Облачная аналитика геопространственных данных с Apache Sedona: Практическое руководство по обработке больших объемов пространственных данных

Работа с большими объемами пространственных данных может быть сложной задачей. Чтобы максимально использовать возможности обширных и сложных наборов данных, вам нужен передовой инструмент, такой как Apache Sedona.

Эта инновационная распределенная вычислительная система, разработанная специально для пространственных данных, находит разнообразные применения в таких областях, как мобильность, телематика, сельское хозяйство, климатология и многих других.

Данная книга служит вашим руководством к тому, чтобы использовать этот инструмент, а также другие технологии, для раскрытия потенциала геопространственной аналитики.

Авторы Павел Токай, Цзя Ю и Мо Сарват предлагают практические решения для решения задач работы с геопространственными данными в больших объемах.

Идеально для разработчиков, дата-сайентистов, инженеров и аналитиков, это руководство использует примеры из реальной жизни, чтобы помочь вам интегрировать экосистему данных Python, применять методы машинного обучения, создавать геопространственные лакхаусы данных и обрабатывать современные форматы геопространственных данных, такие как GeoParquet.

Поймите, как Apache Sedona помогает специалистам по данным справляться с проблемами, связанными с геопространственными данными.

Узнайте, как запускать Apache Sedona как локально, так и в облачных средах.

Эффективно загружайте, запрашивайте и анализируйте геопространственные наборы данных с использованием пространственного SQL.

Используйте методы машинного обучения для получения стратегически важных инсайтов из пространственных данных.

Управляйте и оптимизируйте крупномасштабные геопространственные данные в архитектуре лакхаусах данных.