A comunidade Python, nos últimos anos, tem utilizado amplamente o recurso Jupyter Notebook, como a principal ferramenta para trabalhar com ciência de dados.

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É uma ferramenta completa que permite documentar, codificar e analisar dados de forma abrangente além de poder compartilhar seu estudo de forma rápida e detalhada.

Utilizando o Jupyter como ferramenta de apoio a seu processo analítico, você pode praticar e aprender rapidamente Python, realizar engenharia e transformação de dados, modelar dados estatísticos, desenvolver Machine Learning e implementar algoritmos de inteligência artificial.

Ciência de dados e análise espacial no novo ArcGIS Notebooks

Devido a este crescimento no uso do Jupyter e o contínuo envolvimento da comunidade de análise espacial e ciência de dados, a Esri decidiu incorporar este recurso a plataforma ArcGIS no começo de 2019, chamando esta nova ferramenta de ArcGIS Notebooks.

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Com o ArcGIS Notebooks, os usuários podem executar a análise espacial estruturando algoritmos GIS com ArcPy ou com a API ArcGIS para Python, combinados a milhares de bibliotecas abertas Python de análise e manipulação de dados como pandas, scikit-learn e Tensor Flow.

Através do ArcGIS Notebooks, os usuários podem criar e testar seu fluxo de trabalho em um ambiente seguro e escalável, além de incentivar o processo colaborativo entre os vários ecossistemas de ciência de dados.

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Ao utilizar o ArcGIS Notebooks você pode atuar de 4 formas, sendo:

  1. Automação:
  2. Com bibliotecas integradas a plataforma ArcGIS os usuários podem automatizar seu processo administrativos e tarefas repetitivas executadas em seu ambiente GIS.

  3. Engenharia de Dados:
  4. Combinando as bibliotecas Python abertas na comunidade e as bibliotecas GIS para Python existentes na plataforma da Esri, os usuários poderão criar algoritmos de análise e enriquecimento de dados utilizando seus dados ou ainda combinando com dados disponibilizados através do ArcGIS Living Atlas, que oferece uma série de dados abertos estatísticos para diversos países.

  5. Análise Espacial:
  6. Os usuários podem resolver problemas complexos e obter resultados estatisticamente significativos combinando algoritmos espaciais existentes na plataforma Esri com as bibliotecas de análise disponíveis via código aberto na comunidade Python.

  7. Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (AI):
  8. Integrar a informação espacial no processo de Machine Learning e Deep Learning permitindo aos usuários treinarem e executarem inferência em seus modelos.

O ArcGIS Notebooks é integrado ao ArcGIS Pro, ArcGIS Online e ArcGIS Enterprise, fornecendo aos usuários funcionalidades para ciência de dados e análise espacial atuando em no espaço de trabalho desejado, seja ele Desktop (via ArcGIS Pro) ou WEB (via ArcGIS Online ou ArcGIS Enterprise).

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Através do ArcGIS Pro 2.5, pode-se criar, editar e salvar notebooks como parte de um projeto ArcGIS, não sendo necessário estruturar sua análise em um projeto Jupyter isolado, além de permitir a interação completa entre o código criado e a interface do ArcGIS Pro para visualização de resultados e interação com as informações disponíveis no mapa de forma dinâmica.

Para usuários do ArcGIS Online, o ArcGIS Notebooks é utilizado no modelo SaaS (Software as a Service), possibilitando o acesso através de qualquer dispositivo a qualquer momento, fornecendo suporte a utilização do recurso da GPU na nuvem geoespacial, para execução de processamentos de alta demanda computacional como algoritmos de Machine Learning ou Deep Learning, como fluxos de análise para detecção de objetos, classificação e segmentação de imagens, que demandam muito processamento de máquina.

Já ao utilizar o ArcGIS Enterprise, a partir da versão 10.7, pode-se publicar e executar as análises dentro da infraestrutura de uma organização seguindo todas as políticas de segurança da empresa. Pode-se ainda combinar outras ferramentas da plataforma ArcGIS como GeoAnalytics Server, Image Server e GeoEvent Server para apoiar o processo analítico fornecendo dados para criar análises em tempo real com um grande volume de dados, e também possibilitando utilizar análise de imagens de forma eficiente.

Conheça mais sobre unir análise espacial e ciência de dados com o ArcGIS Notebooks nos vídeos que sugiro a seguir:

Monitorando e reportando a qualidade do ar

Mapeando e analisando o compartilhamento de bicicletas e scooters em Washington, D.C.


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