ArcGIS Developer Bundle voor Data Science Teams

Jan Tschada

Waarom Location Intelligence? <\/STRONG><\/P>Location Intelligence<\/STRONG> stelt Data Science Teams in staat ruimtelijke en temporele patronen<\/STRONG> te herkennen die bij traditionele data-analyse vaak over het hoofd worden gezien. Dit leidt tot diepere inzichten<\/STRONG> en onderbouwde beslissingen<\/STRONG>. Een voorbeeld is de stedelijke stadsontwikkeling<\/STRONG>, waarbij bewegingspatronen van mensen in acht moeten worden genomen om effectieve oplossingen zoals fietsdelenprogramma's te ontwikkelen.<\/P>Wat biedt het ArcGIS Developer Bundle? <\/STRONG> <\/P>Het ArcGIS Developer Bundle<\/STRONG> combineert krachtige geoanalysefuncties met Open Source AI\/ML bibliotheken. Het stelt Data Science Teams in staat hun bestaande workflows uit te breiden en op maat gemaakte oplossingen te ontwikkelen. Door gebruik te maken van Docker-containers<\/STRONG> kunnen zij in verschillende ontwikkelomgevingen werken en hun technologiestacks aanpassen aan specifieke eisen.<\/P>ArcGIS Enterprise<\/STRONG><\/P>ArcGIS Enterprise biedt een robuuste architectuur voor het beheren en analyseren van grote hoeveelheden data. Het ondersteunt integratie in bestaande bedrijfsprocessen en automatiseert dataverwerking. Dit verhoogt de efficiëntie en kwaliteit binnen gespecialiseerde data-ecosystemen.<\/P>ArcGIS Notebook Server<\/STRONG><\/P>Deze functionele server maakt de ontwikkeling van modellen voor machine learning en deep learning met Notebooks mogelijk. Meer dan 1800 ruimtelijke analysetools gecombineerd met Open Source Python-bibliotheken zijn beschikbaar als Docker-containers, wat een consistente en schaalbare ontwikkelomgeving creëert.<\/P>ArcGIS Knowledge Server<\/STRONG><\/P>Knowledge Graphs stellen Data Science Teams in staat verborgen patronen en relaties te ontdekken, wat diepere inzichten en nauwkeurigere analyses bevordert. Ze bieden een flexibel dataschema dat gemakkelijk kan worden aangepast aan nieuwe informatie en veranderende eisen. Dit verhoogt de wendbaarheid en aanpassingsvermogen van de analyses.<\/P>ArcGIS GeoEvent Server<\/STRONG><\/P>Door het analyseren van datastromen kunnen Data Science Teams relevante patronen en trends vroegtijdig herkennen, wat proactieve maatregelen en optimalisaties mogelijk maakt.<\/SPAN><\/P>Meer informatie<\/STRONG><\/P>Data Science Teams kunnen zich als volgt verder informeren:<\/P>Esri Deutschland Blog<\/STRONG>: ArcGIS Developer Bundle voor Data Science Teams - ArcGIS Blog (esri.de)<\/A><\/LI>ArcGIS Developer Website<\/STRONG>: ArcGIS API for Python<\/A><\/LI>ArcGIS API for Python Documentatie en Voorbeelden<\/STRONG>: <\/SPAN>GitHub Repository<\/A><\/LI>Voorbeeld-Notebooks voor ArcGIS API for Python<\/STRONG>: <\/SPAN>Sample Notebooks<\/A><\/LI><\/UL><\/DIV><\/DIV><\/DIV>

Binnenkort laten we zien hoe het ArcGIS Developer Bundle bij ons wordt ingezet.<\/P>