Многие пользовались разными мобильными приложениями С7 и фишечками вроде автоматической сдачи багажа, даже болтали с нашим ботом в чатике. Всем этим мы занимаемся у себя в подразделениях.

Меня зовут Андрей Жуков, я директор по ML, AI и другим высокотехнологическим базвордам в ИТ-дочке авиакомпании С7, С7 ТехЛаб. Это подразделение создано в 2017 году под впечатлением от книги Skunk Works и было призвано привнести новые технологии в консервативный мир авиации. Так в авиакомпании и появились разные гики вроде меня. Я очень люблю играть в настолки, даже  коллекционирую их. Давно смотрел на Warhammer 40к как на большую и крайне необычную вселенную, читал лор, а недавно мне наконец подарили армию орков, которую в последние полгода я мучительно собираю и крашу. Именно вселенная вахи и будет развлекательным обрамлением для дальнейшего рассказа.

Всем привет!

Сегодня мы поговорим о визуализации геоданных. Имея на руках статистику, явно имеющую пространственную привязку, всегда хочется сделать красивую карту. Желательно, с навигацией да инфоокнами В тетрадках. И, конечно же, чтоб потом можно было показать всему интернету свои успехи в визуализации!

В качестве примера возьмем недавно отгремевшие муниципальные выборы в Москве. Сами данные можно взять с сайта мосгоризбиркома, в можно просто забрать датасеты с https://gudkov.ru/. Там даже есть какая-никакая визуализация, но мы пойдем глубже. Итак, что же у нас в итоге должно получиться?

Всем привет! Это блог компании "Техносерв". В процессе производства на проектах, которые мы выполняем, рождаются интересные технологические кейсы. Их скопилось такое количество, что мы решили начать делиться ими с миром. И да, это наша первая публикация.

Честь начать блог выпала мне, и я пишу о том, что мне близко и любимо: о геоинформационных технологиях. Я работаю в департаменте Больших Данных, где занимаюсь разработкой высоконагруженных геоинформационных систем и сервисов на базе движков для распределенных вычислений. О высоких материях мы еще поговорим, а сегодня плавно начнем погружение в ГИС.

Все чаще и чаще у аналитиков данных (или как еще их называют — Data Scientist) появляется потребность в визуализации данных на карте. Какой инструмент сейчас считается наиболее удобным для работы аналитика? Конечно же, тетрадки! До последнего времени возможностей по визуализации геоданных было не так много. Можно было делать статические растры в matplotlib, иногда можно было добавлять даже базовые карты. Интересной оказалась библиотека для работы с Leaflet, где можно открывать geojson-файлы. Сегодня же я хочу рассказать об ArcGIS API for Python от компании Esri.

Эта статья будет полезна как аналитикам, желающим изучить примеры работы с ГИС, так и картографам и ГИС-специалистам, которым интересно попробовать себя в написании кода.