Лучшие специалисты в сфере ГИС и геоаналитики отличаются от обычных тем, что выходят за рамки применения стандартных навыков. Опираясь только на базовые знания, не получится решать сложные геопространственные задачи.
Важная характеристика профессионала в современных геоинформационных технологиях — знание языков программирования и аналитических методов для разработки решений, соответствующих требованиям клиентов и коллег из смежных команд.
В этой публикации мы обсудим ключевые навыки, необходимые ГИС-специалисту для реализации геопространственных проектов.
Где пригодится программирование в геопространственных проектах
В этом разделе мы рассмотрим, как программирование ускоряет проекты, обеспечивая автоматизацию операций и процессов на каждом этапе.
Сбор и подготовка данных
На старте большинства проектов пространственные данные — это просто много разноформатных данных в разрозненных источниках. Это не значит, что вам нужно сразу «утонуть» в них, расстраиваясь при каждом упоминании о «недостаточности и несогласованности» или «низком качестве», или туманных ответах от отраслевых экспертов на ваши уточняющие вопросы. Однако это также не подразумевает и уступчивость перед каждым предложением «придумать что-нибудь с этими источниками», или возражением от заказчиков или коллег.
Важно найти золотую середину — постараться максимально использовать исходные данные, сохраняя при этом контроль над процессами извлечения, сбора и подготовки.
Знания в области программирования помогают разработать инструменты для сбора и преобразования необработанных данных, геокодирования и выполнения операций над данными, создания пространственных объектов и так далее.
Также автоматизировать можно и все другие операции, такие как визуализацию промежуточных результатов, публикацию карт, или даже отправку уведомлений заинтересованным участникам проекта по расписанию.
Создание интерактивных веб-карт
Веб-фреймворки, такие как Leaflet или Mapbox, позволяют создавать интерактивные веб-карты. Карты могут содержать пользовательские слои данных, разнообразные инструменты для аналитики и визуализации, а также виджеты и специальные интерфейсы для выполнения конкретных задач пользователей.
Разработка мобильных и веб-приложений
Владение навыками программирования важно также и для дизайна, разработки и поддержки мобильных и веб-приложений. Эти приложения обеспечивают выполнение широкого спектр функций, от простого просмотра карт до анализа и принятия решений на основе данных.
Анализ геоданных
ГИС-специалисты могут спроектировать или самостоятельно разработать специализированные решения, применяя в том числе алгоритмы геостатистики. Используя языки программирования, такие как Python или R, они разрабатывают настраиваемые скрипты и алгоритмы для выполнения различных аналитических задач, таких как выявление тенденций в пространственных данных, расчёт индексов, пространственное моделирование и многие другие.
Применение технологий искусственного интеллекта
С развитием ИИ программирование становится не просто полезным, но и необходимым инструментом в проектах пространственного анализа. Геопространственные технологии тесно связаны с обработкой и анализом больших объёмов данных.
Программирование используется для разработки алгоритмов и моделей машинного обучения для автоматизации задач, таких как извлечение данных из спутниковых снимков и других источников, анализа, интерполяция, расчёт прогнозных показателей, создание и обучение пространственных моделей, пространственная кластеризация и других.
Интеграция
Программирование облегчает интеграцию геопространственных данных и систем с другими технологиями и платформами и разработки приложений, которые связывают геданные с различными системами заказчика.
Использование API
Программирование поможет использовать API, предоставляемые различными геопространственными платформами, для создания настраиваемых решений, которые интегрируют функции и данные в приложения. Например, частая задача — использование Google Maps API для добавления карт и сервисов навигации.
No-code и low-code в пространственном анализе
Технологии no-code и low-code позволяют реализовывать сложные геоаналитические проекты. Они предоставляют графические интерфейсы, которые позволяют пользователям проводить анализ с использованием визуального программирования. Вместо разработки кода пользователи могут «перетаскивать» компоненты и соединять их в процессы.
Такие инструменты особенно полезны в геопространственном анализе, где они могут значительно ускорить создание карт, обработку данных и моделирование без знаний в программировании.
Примером такого решения является Epsilon Workflows, который позволяет проектировать, выполнять и совместно использовать процессы аналитики с использованием понятного интерфейса «перетаскивания».
Каждый визуальный элемент соответствует определённой геопространственной операции, sql-запросу или даже модели машинного обучения. Выбираете данные, определяете задачи и соединяете их в цепочку.
Как только процесс готов, вы можете показать результаты на карте, сохранить их для последующего использования, поделиться с коллегами или заказчиками. Сам созданный процесс тоже можно сохранить для использования в других проектах. Также можно настроить расписание и условия для его автоматического запуска.
Это делает процесс анализа геоданных не только более доступным, но и гибким, так как пользователи могут модифицировать и адаптировать свои процессы к новым задачам.
No-code и low-code решения не исключают, а дополняют традиционное программирование. Сочетание в проектах low-code и no-code инструментов с применением программирования позволяет обеспечить быстрые прототипирование и разработку, и дополнить их настройкой и кастомизацией с применением программирования. Такое объединение позволяет быстро разрабатывать и тестировать сложные многофункциональные геопространственные решения.
Языки программирования для ГИС-специалиста
Чаще всего за созданием программного обеспечения стоят многочисленные технологии.
Как определить, с чего начать? Для начала важно исследовать текущие тенденции и потребности рынка в области ГИС и понять, какие языки программирования наиболее востребованы. Кроме требований в вакансиях интересно бывает посмотреть на обсуждения в профессиональных сообществах.
Также не забывайте заглядывать на сайт The Open Source Geospatial Foundation (OSGeo).
Многие компании-разработчики решений в этой сфере регулярно рассказывают об используемых технологиях на вебинарах и в блогах, на ресурсах с проектами с открытым кодом и конференциях.
Вот несколько языков программирования, которые, по моему мнению, наиболее распространены в геоинформационной сфере. Этот список языков может стать вашей отправной точкой для начала или расширения опыта.
Python
Давайте кратко рассмотрим, почему Python востребован в геотехнологиях.
- Широкое использование в ГИС. Python используется во многих ГИС-платформах, включая ArcGIS, QGIS, GRASS GIS, gvSIG и многих других.
- Обработка и анализ данных. В Python есть специализированные библиотеки для анализа и обработки геоданных (GeoPandas, Shapely, и PySAL). Эти инструменты позволяют эффективно выполнять пространственный анализ, обработку растровых и векторных данных, преобразование форматов и многое другое.
- Автоматизация задач. Python позволяет автоматизировать многие задачи ГИС, такие как преобразование данных, создание карт, генерация отчетов и разработка специализированных инструментов для анализа.
- Машинное обучение и ИИ. Python широко используется в области искусственного интеллекта, включая применение в ГИС для таких задач, как классификация изображений, прогнозирование и распознавание паттернов в пространственных данных. Библиотеки, такие как TensorFlow и scikit-learn, делают Python полезным инструментом для интеграции ГИС с современными технологиями анализа больших данных.
- Лёгкость изучения и поддержка сообщества. Python известен своим легко читаемым синтаксисом, что делает его отличным выбором для начинающих. Также он имеет огромное сообщество пользователей и разработчиков, предлагающее обширные ресурсы для обучения, поддержку и обмен знаниями.
Для кого Python наиболее полезен?
- Для аналитиков данных, занимающихся анализом и визуализацией пространственных данных.
- Для разработчиков, создающих специализированные ГИС-инструменты и автоматизирующих повседневные задачи.
- Для экспертов и дата-сайентистов, применяющих машинное обучение и ИИ для анализа пространственных данных.
JavaScript
JavaScript позволяет создавать пользовательские ГИС-интерфейсы. Библиотеки и фреймворки, такие как Leaflet, OpenLayers и Mapbox GL JS, расширяют возможности JavaScript в геопространственном веб-разработке, делая его незаменимым инструментом для современных геоинформационных проектов. Рассмотрим характеристики JavaScript, подходящие для пространственных проектов.
- Доступность. JavaScript является наиболее используемым языком в интернете, присутствует практически в каждом браузере, веб-сайте или веб-приложении. Это делает его идеальным выбором для разработки картографических приложений, предназначенных для широкой аудитории.
- Поддержка ведущими платформами. JavaScript используется крупными компаниями в индустрии веб-картографии, включая такие инструменты и API, как ArcGIS, OSM, MapBox, Google Maps API, OpenLayers и Leaflet. Это обеспечивает высокую совместимость и гибкость при разработке геопространственных веб-приложений.
- 3D визуализация. Современные геопространственные приложения предлагают всё больше возможностей 3D-моделирования. И здесь, как вы уже догадались, на помощь приходит JavaScript.
- Разработка картографических приложений. Используя JavaScript в сочетании с HTML и CSS, можно создавать интерактивные веб-картографические приложения.
Для кого JavaScript будет особенно полезен
- Для разработчиков и специалистов по визуализации данных, разрабатывающими интерактивные веб-карты и ГИС-приложения.
- Для аналитиков, работающих над приложениями для анализа геопространственных данных через веб-интерфейсы.
- Для разработчиков веб-приложений, работающих над интеграцией геопространственных функций в свои проекты (особенно для приложений, требующих анализа и отображения данных на карте).
Если вы рассматриваете веб-картографирование, веб-ГИС или даже 3D, то я рекомендую изучить JavaScript.
R
R предлагает возможности для статистических вычислений, визуализации данных и геопространственного анализа, делая его востребованным инструментом в арсенале аналитика. Вот несколько ключевых аспектов, почему ГИС-специалистам стоит обратить внимание на R.
- Статистические вычисления и анализ данных. R обладает возможностями для статистического анализа и обработки данных, что крайне важно для глубокого понимания геопространственных данных и выявления тенденций.
- Геопространственный анализ. С помощью пакетов, таких как rgdal, rgeos, sf, sp, и raster, R предоставляет мощные инструменты для работы с геопространственными данными, включая чтение, обработку, анализ и визуализацию.
- Визуализация данных. R известен своими широкими возможностями в области генерации графиков и карт, благодаря таким пакетам, как ggplot2 и ggmap.
- Поддержка в широко распространённых ГИС-платформах. Интеграция R с популярными ГИС-платформами, такими как ArcGIS и QGIS, расширяет функциональные возможности этих систем и позволяет специалистам использовать статистические методы и алгоритмы анализа прямо внутри ГИС-проектов.
- Активное сообщество и ресурсы для обучения. Благодаря поддержке широкого сообщества разработчиков и пользователей, ГИС-специалисты имеют доступ к обширной базе знаний, учебным материалам, и примерам кода, что облегчает изучение языка и его применение в проектах.
Для кого R особенно полезен
- Для дата-аналитиков и дата-сайентистов, работающих с геопространственными данными и выполняющим статистический анализ.
- Специалистам по визуализации данных, стремящимся создавать информативные карты и графики.
Пространственный SQL
SQL (Structured Query Language) — это стандартизированный язык запросов для управления данными в реляционных базах данных. В контексте геотехнологий, SQL используется для запросов к геопространственным базам данных, таким как PostGIS (расширение PostgreSQL), для извлечения, обновления, вставки и удаления геоданных. В последние несколько лет spatial SQL позволяет эффективно работать с большими объемами геопространственных данных, выполняя сложные пространственные запросы.
Вот почему изучение SQL является важным аспектом для специалистов в области геоанализа.
- Универсальность SQL. Это один из важнейших аргументов в пользу знания SQL. SQL является стандартным и широко поддерживаемым инструментом для работы с базами данных, что делает его ключевым навыком для интеграции различных геопространственных данных и аналитических инструментов. Геоаналитики, владеющие SQL, могут эффективно извлекать, объединять и анализировать данные из различных источников.
- Востребованность SQL. SQL широко используется в различных проектах, от создания карт до разработки комплексных геоинформационных систем и веб-приложений.
- Обработка пространственных запросов. Использование spatial SQL позволяет выполнить сложные пространственные запросы, например, поиск объектов внутри определённой области, расчёты расстояний между объектами, определение пересечений и границ и многие-многие другие.
- Облачные источники данных и совместное использование данных. Навыки SQL позволяют геоаналитикам работать с облачными базами данных и платформами, которые становятся все более используемыми для хранения и обработки больших объемов геопространственных данных. Знание SQL облегчает доступ к данным, хранящимся в облаке, и их анализ, а также обеспечивает возможность совместного использования данных разными компаниями и специалистами.
Примеры базовых задач для SQL
- Анализ пространственных отношений. Определение, как объекты расположены относительно друг друга в пространстве (например, нахождение ближайших точек интереса).
- Пространственный запрос. Выборка данных на основе географического местоположения или формы (например, выбор всех парков внутри опредёленного города).
- Агрегация данных. Сбор и суммирование геопространственных данных для анализа трендов и паттернов (например, количество инцидентов по районам).
HTML и CSS
- Создание интерфейса приложений. HTML и CSS являются основой для создания пользовательских интерфейсов веб-приложений, включая картографические приложения. Они позволяют разработчикам ГИС оформлять и структурировать веб-страницы, на которых отображаются карты и геоданные.
- Универсальность и совместимость. HTML5 и CSS работают во всех современных веб-браузерах. Это позволяет создавать кросс-платформенные картографические приложения, доступные широкой аудитории.
- Интерактивность и привлекательность. С помощью HTML и CSS можно создавать интерактивные и визуально привлекательные веб-страницы.
- Вход в веб-разработку. Знание HTML и CSS является первым шагом на пути веб-разработчика. Эти навыки могут помочь ГИС-специалистам расширить свои компетенции в области веб-ГИС.
Кому HTML и CSS будут особенно полезны
- Веб- и геопространственным разработчикам, создающим интерактивные карты и ГИС-приложения для веба.
- Специалистам по визуализации данных, работающим над представлением геопространственной информации в интернете.
- ГИС-специалистам, заинтересованным в расширении своих навыков и компетенций в области веб-разработки и интерфейсного дизайна.
Какие ещё языки программирования востребованы в ГИС
Кроме рассмотренных языков (Python, JavaScript, SQL, R, и HTML/CSS), существуют и другие языки программирования, играющие ключевую роль в разработке и анализе геопространственных данных. Эти языки используются в различных направлениях разработки.
Картографические серверы (Java, C# .NET, C++)
Java, C# .NET, и C++ являются основными языками для разработки картографических серверов, которые обеспечивают масштабируемые решения для хостинга пространственных данных и сервисов.
Разработка высокопроизводительных систем (Java, C/C++, C#)
Java, C/C++, и C# используются для создания масштабных ГИС-приложений, требующих высокой производительности и эффективности использования памяти. Эти языки позволяют создавать надёжные системы для обработки и анализа геоданных.
C++ обеспечивает контроль над использованием системных ресурсов, что делает его идеальным для выполнения сложных алгоритмов и обработки больших данных.
Java используется для разработки как настольных, так и веб-приложений. Обеспечивает кроссплатформенную совместимость, что означает, что приложения, написанные на Java, работают на любом устройстве, поддерживающем виртуальную машину Java (JVM). Java также предлагает библиотеки для пространственного анализа и возможность использовать распространённые фреймворки, такие как GeoTools и JTS (Java Topology Suite), для операций над геопространственными данными и их анализа.
Мобильная разработка (Android, iOS, JavaScript)
Для мобильной разработки широко используются Java (Android), Swift/Objective-C (iOS), и JavaScript (через фреймворки, такие как React Native). Эти языки и платформы позволяют создавать приложения для сбора, обработки и отображения геоданных на мобильных устройствах.
Геопространственные библиотеки (JavaScript, Python, Java, R, C/C++)
JavaScript, Python, Java, R, и C/C++ используются для работы с геопространственными библиотеками и фреймворками, которые предлагают мощные инструменты для анализа, визуализации и обработки геоданных. Благодаря этим языкам, разработчики и аналитики могут создавать сложные геопространственные аналитические решения и интерактивные картографические приложения.
Менее используемые языки программирования
Существует также множество языков, которые мы не включили в список, поскольку они не так широко используются, например, Ruby (библиотека RGeo), PHP (GeoPHP).
Программирование: необходимый навык для современного ГИС-специалиста
Чтобы стать сильным и востребованным специалистом в геоинформационных технологиях, нужно делать что-то большее, чем то, что умеют все.
Для этого нужно развиваться и осваивать языки программирования и low-code и no-code инструменты.
Представленный список языков программирования не исчерпывающий, но с него стоит начать, если вы хотите выйти на новый уровень в области геопространственного анализа.
