Данные и математические методы в общественной географии

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Факультет географии и геоинформационных технологий

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Шелудков Александр Владимирович

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 работа
  В течение курса студент выполняет практические работы, отчёты о которых проверяются и оцениваются преподавателем.
• Групповой проект
• 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

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.2 * 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