• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Данные и математические методы в общественной географии

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Направление: 05.03.02. География
Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Социологические методы в общественной географии» входит в группу обязательных предметов специализации «Общественная география и пространственные решения». Курс направлен на то, чтобы научить студентов проверять географические гипотезы математическими и статистическими методами и проводить количественные общественно-географические исследования. Целями освоения дисциплины являются: обучение основным приемам обработки, анализа и визуализации количественных и качественных данных, необходимых для успешного применения на практике теоретических знаний по экономической, социальной, политической и культурной географии, региональному анализу и географии населения.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • обучение основным приемам обработки, анализа и визуализации количественных и качественных данных, необходимых для успешного применения на практике теоретических знаний по экономической, социальной, политической и культурной географии, региональному анализу и географии населения
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • оценивает области и границы применимости математических методов в общественной географии; проверяет географические гипотезы математическими и статистическими методами; проводит количественные общественно-географические исследования
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы математических методов обработки данных в общественной географии
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Практическая работа
    В течение курса студент выполняет практические работы, отчёты о которых проверяются и оцениваются преподавателем.
  • неблокирующий Групповой проект
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится в конце курса в форме презентации самостоятельного исследовательского проекта. Тематика самостоятельного исследовательского проекта определяется студентом, исходя из темы курсовой работы на текущем или прошлом году обучения.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.2 * Групповой проект + 0.5 * Практическая работа + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Lansley, G., de Smith, M., Goodchild, M., & Longley, P. (2019). Big Data and Geospatial Analysis.
  • Yuji Murayama. (2012). Progress in Geospatial Analysis. Springer.
  • Амос, Г. MATLAB. Теория и практика / Г. Амос , перевод с английского Н. К. Смоленцев. — 5-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 416 с. — ISBN 978-5-97060-183-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/82814 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Wilke, C. V. (DE-588)121247104, (DE-627)081180608, (DE-576)292607067, aut. (2019). Fundamentals of data visualization a primer on making informative and compelling figures Claus O. Wilke. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.103046006X
  • Информационно-сетевая география : монография / В.И. Блануца. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 243 с. — (Научная мысль). — www.dx.doi.org/10.12737/monography_5cff8bcec8c6d5.00839612. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1018338

Авторы

  • Шелудков Александр Владимирович