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Domina la gestión moderna de datos espaciales con DuckDB, la base de datos analítica rápida y eficiente que está transformando la forma en que los profesionales de SIG trabajan con datos geoespaciales. Esta guía integral te lleva desde los conceptos fundamentales de SQL hasta la analítica geoespacial avanzada, con ejemplos prácticos basados en conjuntos de datos del mundo real, incluidos el Inventario Nacional de Humedales de Estados Unidos, las huellas globales de edificios de Overture y los datos de taxis de la ciudad de Nueva York.

Descubre cómo la extensión espacial de DuckDB y su integración con GDAL te permiten procesar conjuntos de datos geoespaciales masivos con una velocidad y eficiencia sin precedentes. A lo largo de 14 capítulos prácticos, llenos de ejemplos de código funcionales y tutoriales paso a paso, aprenderás a trabajar con Shapefiles, GeoJSON, GeoParquet y formatos nativos de la nube como PMTiles, mientras construyes mapas y paneles interactivos que dan vida a tus datos.

Para quién es este libro

Este libro está dirigido a analistas SIG, científicos de datos y desarrolladores espaciales que desean aprovechar DuckDB en sus flujos de trabajo geoespaciales. Ya sea que estés migrando desde herramientas SIG tradicionales, buscando manejar conjuntos de datos más grandes de forma más eficiente o integrando el análisis espacial en canalizaciones modernas de datos, este libro ofrece la guía práctica que necesitas. Es útil contar con un conocimiento básico de conceptos espaciales, pero no se requiere experiencia previa en DuckDB ni en SQL.

Lo que aprenderás

Instalar y configurar DuckDB con la extensión espacial
Escribir y optimizar consultas SQL para operaciones con datos espaciales
Integrar DuckDB con Python, Pandas y Polars
Importar y exportar formatos geoespaciales: Shapefile, GeoJSON, GeoParquet y PMTiles
Realizar operaciones geométricas, proyecciones y mediciones
Ejecutar uniones espaciales, consultas punto en polígono y de vecino más cercano
Visualizar datos de forma interactiva usando Leafmap y Jupyter Notebooks
Visualizar conjuntos de datos nativos de la nube a gran escala usando PMTiles y teselas vectoriales
Trabajar con estudios de caso sobre humedales, edificios y datos de movilidad
Construir paneles dinámicos con Solara
Optimizar el rendimiento para el procesamiento geoespacial a gran escala
Aprovechar GDAL para compatibilidad avanzada de formatos y conversiones

Características clave

Enfoque práctico, basado en ejemplos con código completamente funcional
Ejercicios al final de cada capítulo para reforzar el aprendizaje
Conjuntos de datos y estudios de caso del mundo real a lo largo del libro
Integración fluida con el ecosistema de Python (Leafmap, Pandas, GeoPandas)
Cobertura completa de las funcionalidades espaciales de DuckDB 1.4.x
Flujos de trabajo claros y paso a paso listos para producción
Consejos expertos de resolución de problemas y optimización del rendimiento

Al finalizar este libro, podrás usar DuckDB con confianza en tus flujos de trabajo de gestión y análisis de datos espaciales, procesar conjuntos de datos de cualquier tamaño, realizar análisis espaciales complejos con facilidad y crear aplicaciones interactivas de alto rendimiento que revelan información geoespacial profunda.

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