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Beherrschen Sie moderne räumliche Datenverwaltung mit DuckDB, der schnellen und effizienten analytischen Datenbank, die die Arbeit von GIS-Fachleuten mit Geodaten grundlegend verändert. Dieser umfassende Leitfaden führt Sie von grundlegenden SQL-Konzepten bis hin zur fortgeschrittenen Geodatenanalyse, mit praxisnahen Beispielen auf Basis realer Datensätze wie dem US National Wetlands Inventory, den globalen Gebäudegrundrissen von Overture und den NYC-Taxidaten.

Erfahren Sie, wie die räumliche Erweiterung von DuckDB und die GDAL-Integration es ermöglichen, massive Geodatensätze mit beispielloser Geschwindigkeit und Effizienz zu verarbeiten. In 14 praxisorientierten Kapiteln mit lauffähigen Codebeispielen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen lernen Sie den Umgang mit Shapefiles, GeoJSON, GeoParquet sowie cloud-nativen Formaten wie PMTiles und erstellen interaktive Karten und Dashboards, die Ihre Daten zum Leben erwecken.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Dieses Buch richtet sich an GIS-Analysten, Data Scientists und Spatial Developers, die DuckDB für ihre Geodaten-Workflows nutzen möchten. Ganz gleich, ob Sie von klassischen GIS-Werkzeugen wechseln, größere Datensätze effizienter verarbeiten wollen oder räumliche Analysen in moderne Datenpipelines integrieren möchten, dieses Buch bietet die praktische Anleitung, die Sie benötigen. Grundkenntnisse räumlicher Konzepte sind hilfreich, Vorkenntnisse in DuckDB oder SQL sind jedoch nicht erforderlich.

Was Sie lernen werden

DuckDB mit der räumlichen Erweiterung installieren und konfigurieren
SQL-Abfragen für räumliche Datenoperationen schreiben und optimieren
DuckDB mit Python, Pandas und Polars integrieren
Geodatenformate importieren und exportieren: Shapefile, GeoJSON, GeoParquet, PMTiles
Geometrieoperationen, Projektionen und Messungen durchführen
Räumliche Joins, Punkt-in-Polygon- und Nächster-Nachbar-Abfragen ausführen
Daten interaktiv mit Leafmap und Jupyter Notebooks visualisieren
Große cloud-native Datensätze mit PMTiles und Vektorkacheln visualisieren
Mit Fallstudien zu Feuchtgebieten, Gebäuden und Mobilitätsdaten arbeiten
Dynamische Dashboards mit Solara erstellen
Die Performance für großskalige Geodatenverarbeitung optimieren
GDAL für erweiterte Formatunterstützung und Konvertierungen nutzen

Zentrale Merkmale

Praxisorientierter, beispielgetriebener Ansatz mit vollständig lauffähigem Code
Übungen am Ende jedes Kapitels zur Festigung des Gelernten
Reale Datensätze und Fallstudien durchgehend
Nahtlose Integration in das Python-Ökosystem (Leafmap, Pandas, GeoPandas)
Umfassende Abdeckung der räumlichen Funktionen von DuckDB 1.4.x
Klare, schrittweise Workflows für produktionsreife Analysen
Experten-Tipps zur Fehlerbehebung und Leistungsoptimierung

Am Ende dieses Buches werden Sie DuckDB sicher für Ihre Workflows zur räumlichen Datenverwaltung und -analyse einsetzen können, Datensätze beliebiger Größe verarbeiten, komplexe räumliche Analysen problemlos durchführen und interaktive, leistungsstarke Anwendungen entwickeln, die tiefe georäumliche Erkenntnisse liefern.

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