Для работы с пространственными данными удобно, когда все приложения и зависимости находятся в одном месте. Особенно, это касается пакета gdal, который так просто не устанавливается и приходится бороться с ошибками. Подготовил настроенный docker контейнер для spatial data science проектов. Использовал в основе образ osgeo/gdal на ubuntu.

Скачать контейнер (весит около 900 Мб)
docker pull kuper26/geospatial_minimal:1

Запуск контейнера
docker run -it -p 8888:8888 kuper26/geospatial_minimal:1

Запуск ноутбука в терминале контейнера
jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --no-browser –allow-root

Или запуск Lab
jupyter-lab --ip 0.0.0.0 --no-browser –allow-root

Скопировать ссылку с токеном из терминала в браузер, откроется локально ноутбук или Lab

Предустановленные пакеты:
pandas
numpy
geopandas
matplotlib
scikit-learn
folium
osmnx
networkx
и другие

#docker #datascience