Я планирую повысить свои навыки программирования, пройдя курс геообработки на Python через ESRI. Прежде чем расстаться с огромной платой за регистрацию, я бы хотел узнать ваше мнение о стоимости 24-часового программирования на Python под руководством инструктора. Я в первую очередь заинтересован в изучении следующего:
- Для тех из вас, кто прошел такой курс, ушли ли вы с применимыми навыками или более теоретическими знаниями?
- Считаете ли вы, что для тех из вас, кто недавно был на рынке труда, работодатели благосклонно смотрели на наличие такого класса в своем резюме?
- Для работодателей действительно ли такой специализированный курс действительно имеет значение, или большинство ГИС-аналитиков / специалистов изучают программирование на Python самостоятельно?
Ответы:
Я придерживаюсь мнения, что любой курс в вашем резюме не может быть плохим. Ваша инициатива пройти курс повышения своих знаний может рассматриваться только как положительная вещь для потенциальных работодателей.
Я не могу говорить о ценности курса ESRI, но он, вероятно, будет высокого качества. Однако он будет сфокусирован на реализации Python в среде ArcGIS. Он не научит вас программировать лучшие приемы, которые вы получите в университетском курсе. Скорее всего, вы получите знания о том, как выполнять задачи, которые помогут вам в вашей рабочей среде.
Я рекомендую прочитать на Python и потренироваться как можно больше до начала курса, чтобы получить максимальную отдачу от него.
Вот хороший источник, который помог мне изучить основы Python. Некоторые другие источники, которые могут вам помочь, можно найти здесь:
РЕДАКТИРОВАТЬ: Если вы можете заставить вашего нынешнего работодателя платить за курс, тем лучше.
Удачи.
источник
Я прошел платный курс в Службах геопространственного обучения, но не так уж и много. Обычно это было просто: напечатайте это, напечатайте это.
Курс, который по-настоящему вдохновил меня, - это курс Python по программе магистра ГИС в Penn State. Это бесплатно , высокого качества и заставляет задуматься. Они дают вам упражнения для проработки. Решения включены через код и видео.
Курс посвящен Arcpy (ArcGIS). Если это программное обеспечение, которое вы используете, я очень рекомендую этот курс.
NC State также предлагает курс программирования в своей программе Master of GIS. Это более подробно, чем курс Penn State по встроенным модулям / языку Python в целом. Также есть некоторые особенности arcpy.
По мнению @WolfOdrade, программа MIT по компьютерным наукам также предлагает свой курс Intro to Com Sci & Programming (на Python!) Под открытой лицензией. Курс охватывает все основы типов, циклов, управляющих структур и т. Д. Без смещения в сторону какого-либо API.
источник
В дополнение к (потенциальному) увеличению возможности трудоустройства, я думаю, что обучение использованию Python - это всегда хорошая идея. Это делает ваши рабочие процессы воспроизводимыми, позволяя вам контролировать версии, как анализ развивается во времени. Если сотрудник спросит вас, как вы это сделали, вы можете просто запустить сценарий. Кроме того, если кто-то спросит вас, какие этапы постобработки изменились за последние несколько недель, вы можете ответить на этот вопрос. Имо, это трудно сделать с графическим интерфейсом.
источник
В дополнение к совету Фезтера я бы порекомендовал приобрести хороший учебник по Python и поработать над ним. У меня есть « Начальный питон » Магнуса Ли Хетланда. Но, честно говоря, я не в восторге от этого - недостаточно упражнений и примеров кода на протяжении большей части этого по сравнению с более ориентированным на колледж текстом, таким как Big Java Кей Хорстманн, с которым я учил себя Java.
(Кроме того, я хотел бы найти более ориентированный на колледж учебник по Python. Если кто-нибудь знает один ...)
Надеюсь это поможет.
источник
Еще один бесплатный ресурс, на который вы, возможно, захотите взглянуть, - это «Как мыслить как компьютерный ученый» - http://www.openbookproject.net/thinkcs/python/english2e/ . Работа с этим и некоторыми другими ресурсами (такими как Penn State) облегчит вам задачу в классе ESRI.
источник
почему бы вам не присоединиться к этим курсам?
источник
Как и Фезтер, я согласен, что курс ESRI будет высокого качества. Однако я думаю, что, как и большинство API-интерфейсов, модель ESRI практически невозможно понять без знания 1) объектно-ориентированного программирования и 2) шаблонов проектирования. Я говорю «Человек дождя пытается выяснить непонятность Ху на первом». Даже опытные программисты без этого опыта будут иметь почти такой же опыт.
При любом виде формального обучения в этих двух областях программирование с использованием API-интерфейсов ESRI (и в значительной степени всего остального) становится довольно легким без какого-либо дополнительного обучения, и это база знаний, которая хорошо переносится в другие настройки.
Я предполагаю, что моя точка зрения заключается в том, что я бы получил пару курсов CS по 100 уровней из местного колледжа или что-то еще за моим плечом, прежде чем что-либо еще, или, по крайней мере, прочитал бы некоторые из приемлемых замечательных материалов, опубликованных по этим предметам.
источник
Я взял эту книгу около полутора лет назад ( Python Scripting for ArcGIS ) и обнаружил, что она очень хорошая, поскольку она ориентирована на ArcGIS. Я взял некоторые другие книги по Python из библиотеки и обнаружил, что их трудно связать с ГИС. У меня нет опыта программирования, но эта книга была очень полезна для ознакомления с основами, а также информацией, специфичной для ArcGIS.
Прошло некоторое время, чтобы пройтись по упражнениям, но это дало мне хорошую основу для работы. Я обнаружил, что лучший способ научиться - просто выйти и попробовать составить несколько сценариев. Вы наверняка разберетесь во всем после того, как несколько раз ударились головой о стену!
Отредактировано, чтобы добавить: я прошел курс ArcPy, который был скорее дискуссией, чем лекцией, и, хотя это было несколько полезно, я думаю, что изучение его самостоятельно (с наставником, если вам повезет наткнуться на него) - лучший способ.
источник
Я хотел бы добавить, что есть курсы Python из Университета Хельсинки, предназначенные для географов.
источник