Учебное пособие по курсу «Автоматизированная обработка пространственных данных»


Для чтения - авторизируйтесь
Автор: 
Каргашин П.Е., Карпачевский А.М.
Вид издания: 
Учебное пособие
Год: 
2022
Издательство: 
КДУ, Добросвет
ISSN/ISBN: 
978-5-7913-1216-7
Специализации: 
Правообладатель (©): 
КДУ, Авторы
Относится к ВУЗу(ам): 
DOI:
10.31453/kdu.ru.978-5-7913-1216-7-2022-103
Стационарная ссылка:
https://bookonlime.ru/node/43915

Учебное пособие по курсу «Автоматизированная обработка пространственных данных» : учебное пособие, [электронное издание сетевого распространения] / П.Е. Каргашин, А.М. Карпачевский.– М.: «КДУ», «Добросвет», 2022. – 103 с. – URL: https://bookonlime.ru/node/43915 – doi: 10.31453/kdu.ru.978-5-7913-1216-7-2022-103.

ISBN  978-5-7913-1216-7

В данном пособии рассмотрены основы языка программирования Python, показаны возможности его применения для географов, в том числе для решения практических задач тематического картографирования и пространственного анализа. Пособие построено таким образом, что материал объясняется на типичных для географии и картографии задачах, что не только позволяет получить представление о возможностях языка программирования Python3, но и демонстрирует, как можно применять полученные знания для автоматизации типовых операций. В каждом разделе также приведены ссылки на полезные ресурсы, актуальные на момент написания пособия. Все материалы изложены применительно к операционной системе Windows, однако в случае использования macOS или Linux изменения будут незначительны.

Авторы: 
Каргашин Павел Евгеньевич – доцент кафедры картографии и геоинформатики географического факультета МГУ; 
Карпачевский Андрей Михайлович – научный сотрудник кафедры картографии и геоинформатики географического факультета МГУ

Формат ссылки: Учебное пособие по курсу «Автоматизированная обработка пространственных данных» : учебное пособие, [электронное издание сетевого распространения] / П.Е. Каргашин, А.М. Карпачевский.– М.: «КДУ», «Добросвет», 2022. – 103 с. – ISBN: 978-5-7913-1216-7. – URL: https://bookonlime.ru/node/43915 – doi: 10.31453/kdu.ru.978-5-7913-1216-7-2022-103.