Geoinformática: las herramientas básicas
En esta parte del libro vamos a tratar de cubrir los fundamentos técnicos del procesaminto, análisis y visualización de datos geoespaciales con Python.
Para seguir los talleres vas a necesitar varios conjuntos de datos que puedes descargar de aqui.
El libro está desarrollado a partir de Notebooks de Jupyter, de forma que lo más natural es que vayas siguiendo el desarrollo del libro utilizando estos notebooks.
La forma más sencilla de instalar Jupyter y las librerías que estaremos utilizando es utilizando el gestor de paquetes conda, que nos permite instalar fácilmente paquetes de Python sin preocuparnos por dependencias del sistema.
Existen varis formas de instalar y trabajar con conda. Para usuarios de Windows quizá lo más sencillo sea instalar el paquete de cómputo científico Anaconda. Anaconda contiene, además del gestor de paquetes conda, muchas librerías ya preinstaladas por lo que puede resultar un poco excesivo en tamaño.
Para trabajar de mejor forma en Python es recomendable crear environments de trabajo. Un environment es algo así como una instalación independiente de Python que contiene todo lo necesario para el desarrollo de un proyecto específico. A continuación les dejo un par de tutoriales en video para aprender a trabajar con environments de conda:
Anaconda Beginners Guide for Linux and Windows - Python Working Environments Tutorial
Master the basics of Conda environments in Python
Finalmente, conda viene configurado por defecto para utilizar los repositorios de Anaconda, Inc.. La epmpresa provee acceso a sus repositorios sin ningún costo, sin embargo en este repositorio no siempre se encuantran las versiones más actuañlizadoas y completas que vamos a necesitar. Para evitar dificultades les recomiendo utilizar los repositorios de conda-forge, acá les dejo un tutorial: