Itt a helyed a versenyben, ha

• nem vagy térinformatikus, de szoktál programozni vagy adatbázist elemezni és érdekelnek a szép tájak, az érdekes helyek.
• a munkád során kutatóként, elemzőként szoktál térinformatikai adatokkal, szoftverekkel dolgozni és alapfokon programozni is tudsz.
• profi térinformatikus fejlesztő vagy.

A kategóriában nem azt szeretnénk felmérni, hogy mennyire ismersz egy-egy programozási nyelvet vagy technológiát, hanem inkább azon lesz a hangsúly, hogy hogyan közelítesz meg egy problémát, milyen megoldásokban gondolkozol.

A történelmi helyszínek, nevezetességek, műemlékek lesznek idén a feladatok főszereplői, nagyon szép felvételekre, műholdképekre számíthatsz.

A feladatok nagyon változatosak lesznek: alapfokú geodéziai vagy távérzékelési ismeretektől indulva topográfiai elemzéseken, adattisztításon, adatbázis-kezelésen keresztül eljutunk a műholdas radaros adatok feldolgozásáig és a webes térképekig.

A legtöbb feladatot többféleképpen meg lehet oldani: akár valamilyen nyílt térinformatikai szoftver segítségével, akár közvetlenül erre írt programmal.

• Harminc éve vagyunk a hazai IT piac egyik meghatározó szereplője.
• Számos országos szinten is nagy horderejű pénzügyi, közigazgatási és mezőgazdasági adatbázis, illetve ügyviteli rendszer informatikai hátterének sikeres kifejlesztésével szereztünk magunknak nevet.
• Az elmúlt években egyre több térinformatikai feladatot, távérzékelési kutatást, fejlesztést végzünk.
• Létrehoztuk Magyarország egyik első ipari célú Sentinel műholdas adatközpontját, ahova közel valós időben érkeznek be a felvételek hazánk egész területéről.
• Kutatóink és szoftverfejlesztőink közös munkája lehetővé teszi, hogy naprakész algoritmusokat futtassunk és ezekkel oldjuk meg a feladatokat a mezőgazdasági monitoring terén is.
• Előtérbe került nálunk az adatok mesterséges intelligenciával történő feldolgozása, az itt megszerzett szaktudást több K+F projektben is eredményesen használjuk.
• Profilunk fontos része a mélytanulásos mesterséges intelligencia is, ezeket a módszereket is sikeresen alkalmazzuk a műholdas adatelemzésben.
• Változatos platformokon dolgozunk a szerverektől a mobil eszközökön át a beágyazott rendszerekig.

• A lehetetlent is megcsináljuk! Minél lehetetlenebb egy feladat, annál nagyobb eredmény megoldani.
• A cégben a legnépszerűbb sport a teljesítménytúrázás, olyannyira, hogy a magyar IT szektorban valószínűleg nálunk a legnagyobb a Kazinczy 200 sikeres teljesítőinek a száma.
• Az irodánkban a faliújságon gyűjtjük a munkába biciklizés során talált érdekes tárgyakat.
• A chat-csoportunkban megosztjuk egymással az érdekes híreket, eseményeket, katasztrófákat ábrázoló, vagy egyszerűen csak látványos műholdfelvételek.
• A tárgyalóink egy-egy szőlő dűlőről kapták a neveiket.

A térinformatika, különösen pedig a térinformatikai fejlesztés meredeken felszálló ágban van, ami annak köszönhető, hogy egyre többen jönnek rá, hogy milyen ereje lehet egy jó térképnek, térképi elemzésnek, webes vagy mobil térképi alkalmazásnak.

A térinformatika korábban adathiányos tudomány volt: a legfontosabb feladat az ismert adatpontok közötti hézagokat kitöltő interpoláció kellett, hogy legyen. Ma már sokkal több, részletesebb, pontosabb adat áll rendelkezésre a műholdas képalkotó rendszerek fejlődése vagy a mindenhol elérhető helymeghatározás miatt, így a feladat egyre inkább az, hogy kiszűrjük a felesleges információt. A térinformatikai szoftverek, eljárások egyre több szenzorral, géppel, eszközzel kompatibilisek, így amit tíz éve egy szerverközpont számolt, azt ma már egy traktor is elvégzi.

Aki a mi térinformatikai csapatunkban dolgozik, annak nem kell attól félnie, hogy lemarad. Tudományos fokozattal rendelkező kutatók és tapasztalt térinformatikai fejlesztők biztosítják az ötlet és a megvalósulás magas színvonalát.

Asztali térinformatikai szoftverek (ízlés szerint): QGIS (https://qgis.org/en/site/forusers/download.html) vagy ArcGIS

Docker: A Docker futtatásához – Docker Desktop (https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/ )

Konzolosan futtatható térinformatikai segédszoftverek: GDAL, GRASS

Programozási nyelvek: Python (Docker tartalmazza és a gyakran használt Python modulokat is (numpy, psycopg2, ogr, stb…)

Adatbázis kliens: Ahhoz, hogy saját gépről SQL lekérdezéseket tudjatok kiadni, szükséges egy adatbáziskezelő kliens szoftver. pl.: DBeaver (https://dbeaver.io/download/) vagy PgAdmin (https://www.pgadmin.org/download/)

• Az asztali szoftvereket mindenkinek a saját gépén szükséges futtatnia.
• A docker is Windowson keresztül fog felépülni.
• Nagyobb számítások esetén ajánlott egy erősebb processzor (5-6 évnél fiatalabb, többmagos Intel i3, i5, i7 vagy AMD Ryzen 3, Ryzen 5, Ryzen 7 processzor) és legalább 8 GB RAM, de lehetőleg 16GB az ajánlott.
• A „brutál gyors internet” előnyt jelenthet. A docker is letöltés után épül fel és a feladatokhoz szükséges adatokhoz is gyorsabban hozzá tudtok jutni.
• Mi is törekedtünk a méretek minimalizálására.
• A legtöbb feladat több módon is megoldható!
• Ha valakinek nincs semmilyen térinformatikai szoftver a számítógépén a legegyszerűbb az OSGeo4W-vel indítani. (https://trac.osgeo.org/osgeo4w/) Ez az OpenSource programcsomag tartalmazza a legtöbb szükséges szoftvert: Python futtatókörnyezetet, QGIS-t, GRASS-t, GDAL-t és egyéb opcionális programokat.
• A Docker image-en rendelkezésre fog állni GDAL és a PostgreSQL adatbázis PostGIS kiegészítéssel egy virtuális Linux szerveren.