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»
Статус:
Курс обязательный (География глобальных изменений и геоинформационные технологии)
Направление:
05.03.02. География
Где читается:
Факультет географии и геоинформационных технологий
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Шелудков Александр Владимирович
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
- 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
- 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
- Основы математических методов обработки данных в общественной географии
Элементы контроля
- Практическая работаВ течение курса студент выполняет практические работы, отчёты о которых проверяются и оцениваются преподавателем.
- Групповой проект
- ЭкзаменЭкзамен 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
- 2023/2024 учебный год 2 модуль0.2 * Групповой проект + 0.5 * Практическая работа + 0.3 * Экзамен
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