Gestion des données spatiales avec DuckDB
des bases du SQL à l’analytique géospatiale avancée
Libérez la puissance de DuckDB pour l’analytique géospatiale moderne. Ce guide pratique aide les professionnels du SIG à maîtriser une gestion efficace des données spatiales, en transformant d’énormes jeux de données réels en informations exploitables grâce au SQL, à Python et à l’extension spatiale de DuckDB. Une édition papier couleur est disponible sur Amazon.
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About the Book
Maîtrisez la gestion moderne des données spatiales avec DuckDB, la base de données analytique rapide et efficace qui transforme la manière dont les professionnels du SIG travaillent avec les données géospatiales. Ce guide complet vous conduit des concepts fondamentaux du SQL jusqu’à l’analytique géospatiale avancée, avec des exemples pratiques basés sur des jeux de données réels, notamment l’Inventaire national des zones humides des États-Unis, les empreintes de bâtiments mondiales d’Overture et les données de taxis de New York.
Découvrez comment l’extension spatiale de DuckDB et son intégration avec GDAL vous permettent de traiter d’énormes volumes de données géospatiales avec une rapidité et une efficacité inédites. À travers 14 chapitres pratiques remplis d’exemples de code fonctionnels et de tutoriels pas à pas, vous apprendrez à manipuler les Shapefiles, GeoJSON, GeoParquet et des formats cloud natifs comme PMTiles, tout en créant des cartes et des tableaux de bord interactifs qui donnent vie à vos données.
À qui s’adresse ce livre
Ce livre s’adresse aux analystes SIG, aux data scientists et aux développeurs spécialisés dans le spatial qui souhaitent exploiter DuckDB dans leurs workflows géospatiaux. Que vous passiez d’outils SIG traditionnels, que vous cherchiez à traiter plus efficacement des jeux de données volumineux ou que vous souhaitiez intégrer l’analyse spatiale dans des pipelines de données modernes, ce livre vous apporte des conseils pratiques et directement applicables. Une compréhension de base des concepts spatiaux est utile, mais aucune expérience préalable avec DuckDB ou le SQL n’est requise.
Ce que vous allez apprendre
- Installer et configurer DuckDB avec l’extension spatiale
- Écrire et optimiser des requêtes SQL pour les opérations sur données spatiales
- Intégrer DuckDB avec Python, Pandas et Polars
- Importer et exporter des formats géospatiaux : Shapefile, GeoJSON, GeoParquet, PMTiles
- Effectuer des opérations géométriques, des projections et des mesures
- Exécuter des jointures spatiales, des requêtes point-dans-polygone et de plus proche voisin
- Visualiser les données de manière interactive avec Leafmap et Jupyter Notebooks
- Visualiser des jeux de données cloud natifs à grande échelle avec PMTiles et les tuiles vectorielles
- Travailler sur des études de cas portant sur les zones humides, les bâtiments et la mobilité
- Créer des tableaux de bord dynamiques avec Solara
- Optimiser les performances pour le traitement géospatial à grande échelle
- Exploiter GDAL pour un support avancé des formats et des conversions
Caractéristiques clés
- Approche pratique, axée sur les exemples, avec du code entièrement fonctionnel
- Exercices en fin de chapitre pour renforcer l’apprentissage
- Jeux de données réels et études de cas tout au long de l’ouvrage
- Intégration fluide avec l’écosystème Python (Leafmap, Pandas, GeoPandas)
- Couverture complète des fonctionnalités spatiales de DuckDB 1.4.x
- Workflows clairs et pas à pas pour des analyses prêtes pour la production
- Conseils d’experts pour le dépannage et l’optimisation des performances
À la fin de ce livre, vous serez en mesure d’utiliser DuckDB en toute confiance pour la gestion et l’analyse de données spatiales, de traiter des jeux de données de toute taille, d’effectuer des analyses spatiales complexes avec facilité et de créer des applications interactives et performantes révélant des informations géospatiales approfondies.
Author
About the Author
Dr. Qiusheng Wu is an Associate Professor at the University of Tennessee and an Amazon Scholar. His research focuses on geospatial data science, with an emphasis on using open-source Python tools and cloud computing to study environmental change. He is the creator of several widely-used Python packages, including geemap, leafmap, and geoai, and is dedicated to advancing geospatial analysis and visualization. Dr. Wu's work is a cornerstone of the open-source geospatial community, and he brings his deep expertise to this book, guiding you through the process of learning and mastering geospatial programming with Python.

Episode 318
An Interview with Qiusheng Wu
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