Los buenos programadores toman lo que funciona y lo amplían es por ello que hoy hablaremos del futuro de Python. No es necesario reinventarse. Por eso, utiliza lo que ya está funcionando y construye un componente que resolverá un problema en particular. Si alguna biblioteca de Python ha estado leyendo tus formatos de archivos geoespaciales durante años, integra eso. Ensambla módulos compatibles: la naturaleza de los modelos está evolucionando y las versiones siguen cambiando, así que recuerda verificar su compatibilidad./p>
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
Siempre debes seguir las instrucciones de instalación de la biblioteca respectiva que utilices. Ellos conocen mejor la configuración de trabajo actual. En el caso de GeoPandas, por ejemplo, usa la instalación de Conda, pues las instalaciones de Python vienen con PIP para la instalación de paquetes.
Sin embargo, PIP no funciona con algunas de las dependencias de GeoPandas, particularmente en Windows. Por lo tanto, GeoPandas recomienda Conda para cubrir todos los principales sistemas operativos. Puedes ejecutar Conda desde la línea de comandos o utilizar una aplicación de escritorio, como Anaconda, con una interfaz gráfica de usuario. Enumera los paquetes disponibles. Esto normalmente resolverá automáticamente las dependencias e instalará las versiones correctas para garantizar un entorno de trabajo.
Una vez que haya realizado la configuración, Anaconda tiene varios IDE (entorno de desarrollo integrado) o editores. Por ejemplo, Spyder y PyCharm son dos opciones para desarrollar en Python, están disponibles de forma gratuita o con una edición comunitaria gratuita. PyCharm tiene la ventaja de que tiene exactamente el mismo diseño que IntelliJ, un popular editor con el que los desarrolladores de Java están familiarizados. Tiene funciones convenientes para refactorizar y facilitar la lectura de código que se explica por sí mismo.
Si trabajas con datos de movimiento, necesitas una herramienta específica. Hay una biblioteca llamada MovingPandas. Funciona muy bien para una empresa si tiene vehículos, personas o bienes que se mueven y necesitan rastrearlos o analizar los datos generados.
El futuro de Python ha demostrado ser un compañero confiable para científicos de datos de diferentes orígenes. Las bibliotecas como GeoPandas llenan el vacío entre los científicos de datos no espaciales y las personas con experiencia geoespacial. Pueden trabajar juntos en la integración de capacidades de análisis espacial y aprendizaje automático, aprendizaje profundo e IA con los que trabajan la mayoría de los científicos de datos.
Para la investigación, existe un potencial considerable para mejorar la reproducibilidad, particularmente con tecnologías como Jupyter Notebooks. Se puede registrar y analizar paso a paso y mostrar los resultados intermedios y los gráficos que podrían generar para un informe o un artículo científico en el contexto de ese código.
En Jupyter Notebooks, se ejecuta una parte del cuaderno, llamada celda, e inmediatamente trazará la salida debajo de esa celda. Puede ser texto o gráficos interactivos, como un mapa de folleto o un diagrama. Puedes ver cómo esto facilitaría la depuración de problemas y la comprensión del flujo de análisis de datos. Si alguna vez has heredado el flujo de trabajo de procesamiento de datos de otra persona, habrás visto la ventaja de esta funcionalidad de depuración paso a paso y la gestión del código.
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