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Python으로 배우는 GIS 프로그래밍 입문 은 Python을 활용한 지리공간 분석 세계로의 포괄적이고 실습 중심의 입문서를 제공합니다. 이 책은 모든 수준의 학습자를 위해 설계되었으며, 복잡한 지리정보시스템(GIS)의 개념을 명확하고 실천 가능한 단계로 분해하여, 공간 데이터 프로그래밍을 배우고자 하는 학생, 연구자, 전문가, 독학자에게 이상적인 자료입니다.

지리공간 데이터는 환경과학, 도시계획, 공중보건, 비즈니스 분석 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 이러한 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라, 이를 분석하고 처리하며 시각화할 수 있는 접근성 높은 도구에 대한 수요가 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 풍부한 라이브러리 생태계를 지닌 Python은 지리공간 데이터를 다루기 위한 대표적인 언어이지만, 방대한 라이브러리와 개념을 익히는 것은 쉽지 않습니다. 이 책은 초보자도 체계적으로 실력을 키워 자신감 있는 지리공간 프로그래머로 성장할 수 있도록 구조와 명확성을 제공합니다.

이 책의 가장 큰 특징은 단계별 예제 중심의 접근 방식입니다. Python의 기본적인 프로그래밍 기술에서 출발하여 점차 고급 지리공간 분석 기법까지 확장해 나가며, 실제 데이터를 활용한 프로젝트와 실습을 통해 이론을 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 정적 지도 생성부터 대화형 대시보드, 클라우드 기반의 공간 애플리케이션 제작에 이르기까지 다양한 실습 프로젝트를 경험할 수 있습니다.

GIS 워크플로우 자동화, 지리공간 웹 애플리케이션 개발, 공간 데이터 과학 역량 강화 등 어떤 목표를 가지고 있든, Python으로 배우는 GIS 프로그래밍 입문 은 시작부터 끝까지 명확하고 자신감 있게 학습 과정을 이끌어 줄 것입니다.

이 책은 이런 분들을 위한 책입니다:

학생 및 연구자: 지리학, 환경과학, 도시계획, 데이터 과학 분야에서 공간 데이터를 분석해야 하는 분
GIS 전문가: 기존 데스크톱 GIS 소프트웨어를 넘어 자동화된 워크플로우를 구현하고 싶은 분
데이터 과학자 및 분석가: 위치 기반 데이터를 다루며 지리공간 분석을 스킬로 추가하고자 하는 분
소프트웨어 개발자: 지리공간 데이터를 활용하는 애플리케이션을 개발하고 싶은 분
독학자 및 커리어 전환자: 지리공간 데이터 과학이라는 성장 중인 분야에 진입하고자 하는 초보자
공공 및 산업 분야 전문가: 도시계획, 환경 관리, 공중보건 등 실무에서 공간 분석을 활용하고자 하는 분

이 책을 통해 배우게 될 내용:

개발 환경 설정 방법: Miniconda, VS Code, Git, Google Colab 등 지리공간 프로그래밍 도구 사용법
Python 프로그래밍의 핵심: 데이터 타입, 제어 흐름, 함수, 클래스, 파일 처리, NumPy 및 Pandas를 활용한 데이터 조작
지리공간 프로그래밍 실습: GeoPandas, Rasterio, Leafmap, Geemap 등으로 벡터 및 래스터 데이터를 처리하고, 분석하며, 인터랙티브 시각화를 구현하는 방법
고급 주제: Google Earth Engine을 이용한 클라우드 컴퓨팅, 고성능 공간 분석, 하이퍼스펙트럼 데이터 분석, Apache Sedona를 활용한 분산 컴퓨팅 등

핵심 특징:

명확하고 따라하기 쉬운 설명과 주석이 포함된 코드 예제
실제 현장에서 사용되는 데이터셋으로 실용성 높은 학습 구성
각 장의 개념을 강화하는 실습 문제 포함
자주 발생하는 문제와 해결 방법 안내
초급부터 고급까지 폭넓은 주제를 다루는 깊이 있는 구성
YouTube 비디오 강의와 GitHub 저장소 제공 – 추가 자료와 코드 예제 활용 가능

이 책을 마치면 실제 현장에서 발생하는 지리공간 프로그래밍 문제를 해결할 수 있는 충분한 역량을 갖추게 될 것입니다. 복잡한 공간 데이터 애플리케이션을 구축하든, 지리공간 워크플로우를 자동화하든, 분석 능력을 높이고 싶든 간에, 이 책은 Python을 이용한 GIS 프로그래밍 분야에서 성공할 수 있는 자신감을 안겨 줄 것입니다.

저자 소개:

우추셩 박사(Qiusheng Wu) 는 테네시대학교의 부교수이자 Amazon Scholar입니다. 그의 연구는 오픈 소스 Python 도구와 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 환경 변화를 연구하는 지리공간 데이터 과학을 중심으로 이루어집니다. 그는 geemap, leafmap, geoai 등 널리 사용되는 여러 Python 패키지의 창시자이며, 지리공간 분석 및 시각화의 발전에 기여해왔습니다. 우 박사의 작업은 오픈소스 지리공간 커뮤니티의 핵심 기반을 형성하고 있으며, 이 책을 통해 그의 깊이 있는 전문 지식이 독자들에게 전달됩니다.

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