Геоданные + Python: как мы создаем высокопроизводительный сервис для расчета геофакторов

В Bestplace мы занимаемся геоаналитикой и машинным обучением. Для практически всех задач нам нужно рассчитывать геофакторы — другими словами, признаки, зависящие от пространственных данных, — и мы хорошо умеем это делать. Мы прошли путь от расчета геофакторов в Jupyter-ноутбуках до высокопроизводительного сервиса на основе FastAPI+MongoDB+Redis+Dramatiq, который позволяет вычислять тысячи признаков по конфигу удобным для пользователя образом.

В докладе мы расскажем, какие пространственные признаки бывают на практике, какой путь нужно пройти от сырых данных до рассчитанного геофактора, как оптимизировать вычисления и о какой производительности в этой задаче можно говорить при реализации на Python.

Будет интересно Python-разработчикам и всем интересующимся геоданными.