Análisis Geoespacial en la Nube: Escalando el Procesamiento de Datos Ráster

Cuando los conjuntos de datos geoespaciales crecen demasiado para tu computadora local, el análisis se detiene y se agota la memoria. La transición de tus flujos de trabajo ráster a la nube desbloquea una potencia de procesamiento y almacenamiento ilimitados. Este curso, solo de texto, te guía a través de los conceptos fundamentales del análisis espacial basado en la nube, mostrándote cómo almacenar, acceder y procesar enormes conjuntos de datos ráster de manera eficiente sin bloquear tu sistema. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales del almacenamiento en la nube y cómo gestionar grandes conjuntos de datos geoespaciales; * Aplicar los estándares Cloud Optimized GeoTIFF (COG) para transmitir datos sin descargar archivos completos; * Consultar metadatos de manera eficiente utilizando SpatioTemporal Asset Catalogs (STAC); * Configurar flujos de trabajo de computación distribuida con bibliotecas de Python como Dask y Xarray; * Practicar la optimización del uso de memoria al procesar imágenes de alta resolución; * Diseñar flujos de trabajo escalables que se ejecuten sin problemas en la infraestructura de la nube. Comenzarás con la terminología central de la nube y los formatos de datos espaciales antes de pasar a estrategias prácticas para el procesamiento paralelo y el análisis ráster distribuido. Este curso está diseñado para analistas geoespaciales, profesionales de GIS y científicos de datos que son nuevos en la computación en la nube y desean escalar sus flujos de trabajo más allá de los límites del hardware local. Comienza a leer hoy mismo para escalar tus capacidades de análisis espacial a la nube.