Бакалавриат
2023/2024![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Управление пространственными данными
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс по выбору (География глобальных изменений и геоинформационные технологии)
Направление:
05.03.02. География
Где читается:
Факультет географии и геоинформационных технологий
Когда читается:
4-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Осокин Степан Артемович
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
60
Программа дисциплины
Аннотация
Курс является обязательным для студентов, выбравших специализацию (направление) «Геоинформационные технологии и пространственное моделирование». Курс направлен на то, чтобы научить студентов эффективно управлять пространственными данными с использованием функционала современных географических информационных систем и систем управлениями базами данных. Студенты научатся создавать метаданные различных стандартов и применять инструменты преобразования форматов геоданных.
Цель освоения дисциплины
- научить студентов эффективно управлять пространственными данными с использованием функционала современных географических информационных систем и систем управлениями базами данных; создавать метаданные различных стандартов и применять инструменты преобразования форматов геоданных
Планируемые результаты обучения
- Эффективно управляет пространственными данными с использованием функционала современных географических информационных систем и систем управлениями базами данных
Элементы контроля
- Практическая работаОценка за практические работы Опрактич определяется как среднее оценок за практические работы на занятиях в течение модуля. В течение модуля студент выполняет три практических работы. Практическая работа оценивается по 5 критериям, каждый из которых оценивается максимально в 2 балла: 1) соответствие содержания работы поставленной задаче, 2) соответствие изложения требованиям оформления научных текстов, 3) логическая ясность и целостность, 4) корректность применения инструментов и методов, 5) качество представления результатов. Таким образом, суммарная оценка за практическую работу составляет 10 баллов.
- ПроектТематики индивидуальной работы (проекта) определяется между 1-й лекцией и 1-м семинарским занятиям. Запись на конкретную тему проекта осуществляется у преподавателя, ведущего семинары в группе, не позднее 2-го семинарского занятия. Проект может основываться на результатах практических работ, проводимых в течение курса. Проект оценивается по 5 критериям, каждый из которых оценивается максимально в 2 балла: 1. Логическая структура проекта (последовательность и связь отдельных задач). 2. Применение современных и релевантных проблеме методов исследования и работы с данными, программных инструментов и источников данных. 3. Обоснованность и достоверность полученных результатов и выводов. 4. Качество изложения, визуализации и презентации результатов. 5. Критическая оценка полученных результатов, понимание ограничений примененных методов и источников данных.
- ЭкзаменЭкзамен проводится в устной форме. Устная часть экзамена представляет собой устную беседу с преподавателем на основе плана учебной дисциплины и списка примерных вопросов. Студенту будет задано 2 вопроса, каждый из которых оценивается 5 баллами (знание определений основных понятий, грамотное употребления понятий – 1 балл; полнота и логичность раскрытия вопроса – 1 балл; умение раскрыть взаимосвязи между отдельными компонентами проблемы –1 балл; понимание основных методических приемов анализа проблемы / решения задач по теме – 1 балл; ответы на дополнительные вопросы – 1 балл). Таким образом, суммарная оценка за экзамен составляет 10 баллов.
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 2 модуль0.3 * Практическая работа + 0.3 * Проект + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Kotu, V., & Deshpande, B. (2014). Predictive Analytics and Data Mining : Concepts and Practice with RapidMiner. Amsterdam: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=919334
- Rigaux, P., Scholl, M. O., & Voisard, A. (2002). Spatial Databases : With Application to GIS. Morgan Kaufmann.
- Simoff, S. J., Böhlen, M. H., & Mazeika, A. (2008). Assisting Human Cognition in Visual Data Mining. Springer. https://doi.org/10.5167/uzh-56371
- Yang, Y. (2016). Temporal Data Mining Via Unsupervised Ensemble Learning. Elsevier.
- Чубукова, И. А. Data Mining : учебное пособие / И. А. Чубукова. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 470 с. — ISBN 978-5-94774-819-2. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100582 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Dittrich, K. R., & Geppert, A. (2001). Component Database Systems. Morgan Kaufmann.
- Leondes, C. T. (2002). Database and Data Communication Network Systems, Three-Volume Set : Techniques and Applications. Academic Press.