![Olivier Courtin Olivier Courtin](/media//2017/12/11/pic.png.180x180.jpg)
Мастер-класс: продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python
На мастер-классе будут рассмотрены: продвинутый анализ пространственных данных на чистом PostGIS, включая новейшие функции PostGIS; приведение в соответствие разных типов данных в PostgreSQL и Python (массивы в NumPy, таблицы в Pandas); секреты эффективной работы с инструментами и средами обработки данных (Jupyter, dataviz и др.); дальнейшее развитие с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.
Видео
Другие доклады
-
Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientist
Продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python
PostGIS на протяжении двух десятилетий завовевал известность как лучшее опенсорсное решение для анализа пространственных данных. В докладе я остановлюсь на продвинутом анализе пространственных данных с помощью PostGIS, расскажу о дальнейшем развитии с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.
-
Александр Коротков Postgres Professional Руководитель разработки
Credereum – Postgres с поддержкой блокчейн
Соединяем доказуемость и неизменяемость блокчейна с производительностью и эффективностью традиционных СУБД.
Технология блокчейн имеет ряд уникальных свойств, среди которых есть доказуемость и неизменямость. Каждая транзакция в блокчейне имеет цифровую подпись своего автора, которая может быть проверена любым участником сети. Кроме этого, однажды попавшие в блокчейн данные уже не могут быть изменены в дальнейшем. Тем не менее, для большинства современных информационных систем запись всех данных в публиный блокчейн оказалась бы слишком дорогой.
Credereum – это платформа, которая позволяет создавать и поддерживать базы данных, содержимое и история которых доказуемы и неизменяемы, без принесения в жертву производительности и эффективности традиционных СУБД. Благодаря Credereum владелец базы данных может доказывать корректность результатов запроса, а пользователи могут их проверять. Владельцу базы данных не обязательно раскрывать всё содержимое базы данных или всю историю транзакций для того, чтобы доказывать корректность результатов отдельного запроса к базе данных. Таким образом, база данных Credereum подходит и для хранения приватной информации. Credereum использует передовые технологии, такие как децентрализованное облако и блокчейн с шардингом. Credereum – это зарождающаяся тенология приватных и доверенных баз данных.
Мы объясним, почему PostgreSQL является подходящей основной для проекта Credereum, а также расскажем, что потребовалось доработать в постгресе для поддержки цифровых подписей и криптографического хранилища данных.
-
ААлександр Панкратов НПЦ Парус Генеральный директорАлександр Погодин Корпорация ПАРУС, МГОТУ руководитель отдела
Технология миграции тиражных клиент-серверных приложений с СУБД Oracle в СУБД PostgreSQL: Принципы, подходы и особенности
В докладе рассматриваются подходы и варианты реализации миграции клиент-серверного приложения Парус-Бюджет 8 с платформы Oracle Database на платформу PostgreSQL без изменения клиентского приложения для Desctop и Web. Предлагаемое решение позволяет осуществить прозрачный переход существующих пользовательских рабочих мест.
-
Николай Рыжиков Health Samurai CTO
Использование PostgreSQL и Сlojure для разработки приложений, ориентированных на работу с базами данных
Если честно взглянуть на большинство наших бизнес-приложений, то они через провод собирают данные в базу и раздают их в обратном направлении. Что, если не пытаться воздвигать стену абстракций между приложением и базой данных (ORM), а постараться использовать их симбиоз - сильные стороны и индивидуальные особенности.
Я расскажу как мы используем postgresql и clojure для создания data intensive приложений для медицины.
- functional relational programming
- jsonb для моделирования сложной предметной области
- функциональные индексы и расширение json-knife для поиска в jsonb
- реализация graphql на postgres
- logical replication для построения реактивных интеграций
- асинхронный JDBC-free коннектор к postgresql на netty