ArcGIS Developer Bundle para Equipos de Ciencia de Datos

Jan Tschada

¿Por qué Location Intelligence? <\/STRONG><\/P>Location Intelligence<\/STRONG> permite a los equipos de Ciencia de Datos identificar patrones espaciales y temporales<\/STRONG> que a menudo se pasan por alto en los análisis de datos tradicionales. Esto conduce a insights más profundos<\/STRONG> y decisiones mejor fundamentadas<\/STRONG>. Un ejemplo es el desarrollo urbano<\/STRONG>, donde se deben considerar los patrones de movimiento de las personas para desarrollar soluciones efectivas como programas de bicicletas compartidas.<\/P>¿Qué ofrece el ArcGIS Developer Bundle?<\/STRONG> <\/P>El ArcGIS Developer Bundle<\/STRONG> combina potentes funciones de geoanálisis con bibliotecas Open Source AI\/ML. Permite a los equipos de Ciencia de Datos ampliar sus flujos de trabajo existentes y desarrollar soluciones personalizadas. Al utilizar Docker-Container<\/STRONG> pueden trabajar en diferentes entornos de desarrollo y adaptar sus pilas tecnológicas a requisitos específicos.<\/P>ArcGIS Enterprise<\/STRONG><\/P>ArcGIS Enterprise ofrece una arquitectura robusta para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos. Soporta la integración en procesos empresariales existentes y automatiza el procesamiento de datos. Esto aumenta la eficiencia y calidad en ecosistemas de datos especializados.<\/P>ArcGIS Notebook Server<\/STRONG><\/P>Este servidor funcional permite el desarrollo de modelos para aprendizaje automático y Deep Learning con notebooks. Más de 1800 herramientas de análisis espacial combinadas con bibliotecas Python Open Source están disponibles como Docker-Container, creando un entorno de desarrollo consistente y escalable.<\/P>ArcGIS Knowledge Server<\/STRONG><\/P>Los Knowledge Graphen permiten a los equipos de Ciencia de Datos detectar patrones ocultos y relaciones, fomentando insights más profundos y análisis más precisos. Ofrecen un esquema de datos flexible que se adapta fácilmente a nueva información y a requisitos cambiantes. Esto incrementa la agilidad y adaptabilidad del análisis.<\/P>ArcGIS GeoEvent Server<\/STRONG><\/P>A través del análisis de flujos de datos, los equipos de Ciencia de Datos pueden identificar patrones y tendencias relevantes tempranamente, lo que permite acciones proactivas y optimizaciones.<\/SPAN><\/P>Más información<\/STRONG><\/P>Los equipos de Ciencia de Datos pueden informarse más a través de:<\/P>Esri Deutschland Blog<\/STRONG>: ArcGIS Developer Bundle para Equipos de Ciencia de Datos - ArcGIS Blog (esri.de)<\/A><\/LI>Sitio web del desarrollador ArcGIS<\/STRONG>: ArcGIS API for Python<\/A><\/LI>Documentación y ejemplos de ArcGIS API for Python<\/STRONG>: <\/SPAN>Repositorio GitHub<\/A><\/LI>Notebooks ejemplo para ArcGIS API for Python<\/STRONG>: <\/SPAN>Notebooks Ejemplo<\/A><\/LI><\/UL><\/DIV><\/DIV><\/DIV>

Próximamente mostraremos cómo se aprovecha el ArcGIS Developer Bundle con nosotros.<\/P>